在日新月異的信息時(shí)代中,隨著智能手機(jī)和平板電腦等移動(dòng)通信設(shè)備的普及,數(shù)以億計(jì)的終端用戶對(duì)于隨時(shí)隨地、“觸手可及”的網(wǎng)絡(luò)接入需求變得愈加強(qiáng)烈。然而,目前支撐用戶接入的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施主要由地面設(shè)備組成,這些設(shè)備在火災(zāi)、臺(tái)風(fēng)、地震等自然災(zāi)害中極易遭到破壞。慶幸的是,隨著衛(wèi)星通信技術(shù)的不斷發(fā)展,衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)大覆蓋、高速率、高可靠等的網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)逐漸凸顯。因此,為了滿足多用戶、多業(yè)務(wù)的服務(wù)需求,構(gòu)建衛(wèi)星地面網(wǎng)絡(luò)（衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)與地面網(wǎng)絡(luò)的融合）成為未來(lái)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的主流趨勢(shì)。當(dāng)前,谷歌、Facebook等眾多互聯(lián)網(wǎng)公司已經(jīng)或計(jì)劃發(fā)射自己的衛(wèi)星用于互聯(lián)網(wǎng)接入。由于衛(wèi)星可以提供更廣泛的覆蓋范圍,因此衛(wèi)星地面網(wǎng)絡(luò)在內(nèi)容（主要考慮應(yīng)用屬性,即內(nèi)容的流行性）交付服務(wù)方面有著巨大的潛力。不同于傳統(tǒng)的地面網(wǎng)絡(luò),高動(dòng)態(tài)的衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)拓?fù)�、斷續(xù)連通的衛(wèi)星鏈路、以及有限的衛(wèi)星收發(fā)信機(jī)等因素制約著衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的吞吐能力和時(shí)延性能。實(shí)際上,在Internet,內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)（CDN）和信息中心網(wǎng)絡(luò)（ICN）等地面網(wǎng)絡(luò)中,高效的利用網(wǎng)絡(luò)緩存資源可有效的提高網(wǎng)絡(luò)吞吐量,降低端到端網(wǎng)絡(luò)延遲。其中,網(wǎng)絡(luò)緩存是指每個(gè)網(wǎng)絡(luò)元素（例如衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)、關(guān)口站、路由器）都... 

【文章來(lái)源】：西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：116 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
符號(hào)對(duì)照表
縮略語(yǔ)對(duì)照表
第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
        1.1.1 衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展現(xiàn)狀
        1.1.2 多層衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)構(gòu)成
    1.2 衛(wèi)星存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)研究現(xiàn)狀及面臨的挑戰(zhàn)
        1.2.1 衛(wèi)星存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 衛(wèi)星存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)緩存估計(jì)研究現(xiàn)狀
        1.2.3 衛(wèi)星存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)承載平衡方法研究現(xiàn)狀
        1.2.4 衛(wèi)星存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容放置方法研究現(xiàn)狀
        1.2.5 衛(wèi)星存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)面臨的挑戰(zhàn)
    1.3 本文的主要貢獻(xiàn)與內(nèi)容安排
第二章 基于鞅理論的緩存占用估計(jì)方法
    2.1 引言
    2.2 系統(tǒng)模型及基本理論
        2.2.1 網(wǎng)絡(luò)模型
        2.2.2 星地信道模型
        2.2.3 網(wǎng)絡(luò)演算基本理論
        2.2.4 鞅理論
        2.2.5 幾種鞅過程
        2.2.6 業(yè)務(wù)到達(dá)模型與到達(dá)鞅過程
    2.3 低軌衛(wèi)星緩存占用估計(jì)
        2.3.1 基于FIFO調(diào)度算法的緩存占用估計(jì)
        2.3.2 基于SP調(diào)度算法的緩存占用估計(jì)
    2.4 高軌衛(wèi)星緩存占用估計(jì)
    2.5 仿真結(jié)果與分析
    2.6 本章小結(jié)
第三章 基于博弈論的內(nèi)容放置方法
    3.1 引言
    3.2 系統(tǒng)模型
    3.3 基于Stackelberg game的內(nèi)容放置(非統(tǒng)一定價(jià))
        3.3.1 博弈的形成
        3.3.2 博弈的均衡
        3.3.3 博弈的求解
    3.4 基于STACKEL game的內(nèi)容放置(統(tǒng)一定價(jià))
    3.5 內(nèi)容的上傳
    3.6 仿真結(jié)果與分析
    3.7 本章小結(jié)
第四章 基于效用函數(shù)的內(nèi)容放置方法
    4.1 引言
    4.2 系統(tǒng)模型
        4.2.1 信道模型
        4.2.2 成功下載概率(SDP)
    4.3 基于用戶密度的傳輸設(shè)計(jì)
    4.4 內(nèi)容放置策略
        4.4.1 最大化緩存服務(wù)概率的內(nèi)容放置
        4.4.2 基于效用函數(shù)的內(nèi)容放置
    4.5 數(shù)值分析
        4.5.1 基于p_(i,f)~(PT)的性能評(píng)價(jià)
        4.5.2 基于p_(i,f)~(PT)的性能評(píng)價(jià)
        4.5.3 基于MPC優(yōu)化比例σ_p~*的性能評(píng)價(jià)
        4.5.4 CT模式下ζ_(v,f,t)的性能評(píng)價(jià)
    4.6 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 全文內(nèi)容總結(jié)
    5.2 后續(xù)研究工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡(jiǎn)介



本文編號(hào)：3505868