[发明专利]车载内容中心网络下基于一致性哈希的移动感知协作缓存方法

权利要求书

1.一种车载内容中心网络下基于一致性哈希的移动感知协作缓存方法，其特征在于，步骤如下：

(1)首先在车载网的动态环境下将车辆进行分组，通过移动预测的方式找出具有相同预测目的地的车辆并归为一组，使得分组内的车辆之间具有相对稳定的连接；

分组的生成与调整，具体过程如下：

(1.1)车辆定期向对应的RSU上传自己的路径信息，RSU之间通过有线连接同步信息并利用基于部分匹配的预测方法，预测每个车辆下一个时间片可能到达的区块的概率，概率最高的区块被选为该车辆的预测目的地；对同一个区块内具有相同预测目的地的车辆，RSU把它们划分为一个组，并将每个组的预测目的地以及车辆和各车辆的预测概率P_i广播给各组车辆；RSU周期性地重复上述操作以保证分组的有效性；

(1.2)为了应对两次更新之间出现的异常情况，系统触发式地对分组进行调整；当车辆发现自己连续几个时间片都没有收到任何来自组内其他车辆的信标帧时，或发现自己偏离了预定的行驶路径时，车辆会持续向RSU发出带有“join”标志的信标帧，RSU在收到该信息后更新该车辆原分组的信息并告知原分组车辆，同时重新对该车辆进行预测并查找是否有合适的组供该车辆加入；一旦找到合适的组，RSU会告知该车辆并向新分组的车辆更新组的信息；加入新的组后，车辆将停止发送“join”信息；

另外，如果一个车辆在周期性的组划分过程中被单独编为一个组，它也会不断发送“join”请求直至RSU帮助它找到一个合适的分组并成功加入；

(2)为了减轻不同车辆对相同内容重复缓存的问题，在分组内将内容均匀分配给不同的车辆，使得每个车辆尽可能缓存不同内容，同时又能在组内快速获取其他内容，达到缓存空间共享的目的；

内容分配的具体过程如下：

(2.1)RSU在对车辆进行分组的同时，将每个车辆的ID通过哈希函数映射到0～2³²-1中的一个整数上，这些整数首尾相连构成一个哈希环；同样，每个内容的名称也被映射到一个整数对应的哈希环上的位点，每个内容从自己所在位点出发，沿哈希环顺时针搜索到的第一个车辆位点，这样就构建出一个内容与车辆的多对一映射，从而实现初步的内容分配；

(2.2)考虑到分组可能出现的车辆变化，尽管一致性哈希解决了所有车辆重新分配内容的问题，但一个车辆离开后原本分配的内容将全部顺延到下个车辆的范围，将导致分配不平衡的问题；同时，不同车辆的移动稳定性和可用缓存空间不同，实际上具备的缓存能力是有差异的；为此，为各个组内的车辆引入不同数量的虚拟节点，这些虚拟节点同样通过哈希函数映射到哈希环上的一个位点，在为一个内容确定对应缓存节点时，如果顺时针搜索到的第一个车辆位点是一个虚拟节点，那么这个内容对应的缓存节点即为这个虚拟节点所对应的车辆；RSU依据各车辆预测概率P_i和可用存储空间sa_i加权设置虚拟节点数量：

其中，v_i为车辆，是v_i应插入的虚拟节点数量，θ_v是预设的基准数量，g_n是组内车辆数，avg(sa)是组内车辆可用存储空间的均值；

计算并插入虚拟节点后，完整的哈希环得以构成，哈希环作为分组信息会在RSU完成分组后一并广播给组内全体车辆；每个组内车辆都能通过哈希环确定一个内容是否被分配到自身，如果是则该内容称为自己的协作内容，反之则称为非协作内容；

(3)在构成哈希环并建立内容与车辆的映射之后，RSU并不会直接将内容按分配结果推送到各个车辆，一方面是因为内容总数通常较大缓存空间不足以全部存储，另一方面也无法应对实时变化的内容请求分布；在基本的流行度基础上为协作内容添加一个增量，使得协作内容在缓存决策中具有更高的优先级，即更高的概率得到缓存；同时为减轻可能出现的缓存负载不平衡的问题，发生缓存替换时被替换的内容会被转发给一个合适的邻居节点；

缓存决策的具体过程如下：

(3.1)车辆统计收到各个内容的兴趣包数量并记录在对应的计数器cr_i，根据自身的统计数据计算内容的流行度，周期性地对各个内容的流行度进行更新，同时每次更新时重置cr_i为0；对于非协作内容，流行度的基本计算公式如下：

其中，ρ_i为内容c_i的流行度，λ为权重常数，为增大最近一个周期的请求次数权重，设0.5＜λ＜1，avg(cr)是最近一个周期内所有内容请求次数的平均值；

(3.2)对于协作内容，车辆在计算它的流行度时，会在上述流行度基本计算公式的基础上再乘以一个额外的增益常数ε，即：

ρ_i←ερ_i

其中，ε∈(1，+∞)；通过这个增益，协作内容在进行流行度比较的时候会具有更高的优先级；

(3.3)增益常数的设置以最小化内容获取时延的预期为目的，把内容获取途径分为三类：从节点自身的缓存中获取、从组内其他车辆缓存中获取、从组外的其他节点获取，则内容获取时延的预期表示为：

其中，t₁、t₂和t₃分别为三种获取途径的平均获取时延，可从系统预热阶段的统计数据中计算获得；p₁、p₂和p₃分别为三种情况对应的概率，表示为ε的函数；通过最优化的途径求得最合适的ε使得预期时延最小；

(3.4)在接收到一个未缓存内容时，车辆首先查看自身缓存空间是否有剩余空间，如果有则直接缓存该内容；如果没有足够剩余空间，车辆会判断该内容是否为协作内容，如果是协作内容就会首先为该内容的流行度乘以加成常数，否则流行度保持通常状态；然后该内容会与已缓存内容进行流行度比较，如果低于所有已缓存内容，则该内容会被丢弃，如果存在至少一个流行度低于该内容的已缓存内容，那么流行度最低的内容会被替换而新内容会被缓存；被替换的内容不会被直接丢弃，而是由当前车辆根据邻居相似度、链路地位、移动模式寻找合适的邻居将被替换内容向邻居转发；邻居节点接收到迁移内容后会重复上述判断与操作。