[發(fā)明專利]一種用于衛(wèi)星物聯(lián)網移動終端的映射表項緩存更新方法

有效

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• 申請日: 2021-01-07
• 公開（公告）號: CN112788702B
• 公開（公告）日: 2022-07-22
• 發(fā)明（設計）人: 劉俊宇;陳亦凡;史琰;盛敏;丁峰
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學;中國通信學會
• 主分類號: H04W40/24
• 分類號: H04W40/24;H04W84/06
• 代理公司: 陜西電子工業(yè)專利中心 61205
• 代理人: 陳宏社;王品華

本發(fā)明提出了一種用于衛(wèi)星物聯(lián)網移動終端的映射表項緩存更新方法，用于解決現(xiàn)有技術中存在的不適應衛(wèi)星物聯(lián)網，預測模式固定，所占內存較大的技術問題。實現(xiàn)步驟為：構建衛(wèi)星物聯(lián)網模型；初始化參數(shù)；每個移動終端向覆蓋自己的邊緣路由器發(fā)送通信請求；邊緣路由器查詢活躍映射表項及其對應的標識符；邊緣路由器判斷t_n＞1；邊緣路由器對每個標識符和活躍映射表項的形狀參數(shù)進行更新；邊緣路由器獲取活躍映射表項的優(yōu)先級集合P；邊緣路由器進行緩存替換；獲取衛(wèi)星物聯(lián)網的映射表項緩存更新結果。本發(fā)明結合衛(wèi)星物聯(lián)網的特性，采用湯普森采樣的基本思想使得預測具有隨機性的同時降低所占內存，適應終端的移動性。

技術領域

本發(fā)明屬于無線通信技術領域，涉及一種物聯(lián)網移動終端的映射表項緩存更新方法，具體涉及一種用于衛(wèi)星物聯(lián)網移動終端的映射表項緩存更新方法，用于衛(wèi)星物聯(lián)網標識系統(tǒng)中移動終端映射表項的快速查詢。

背景技術

傳統(tǒng)的IP標識方法是終端自身標識與位置信息的聚合，此種標識方法一方面將會造成核心路由表規(guī)模過大的問題，對通信網絡造成巨大負擔；另一方面，由于IP聚合了兩種信息，不利于支持終端的移動性。

為解決傳統(tǒng)IP標識方法的不足，位置與標識分離協(xié)議LISP(Locator IdentitySeparation Protocol)最早由思科公司提出，旨在應對越來越龐大的物聯(lián)網終端規(guī)模。LISP協(xié)議的設計者認為IP地址肩負路由和尋址的雙重任務，不利于核心路由表聚合，因此使用位置符RLOC(Routing Locator)和標識符EID(Endpoint Identifier)分別表示主機的位置信息和設備本身的身份信息。在位置與標識分離的情況下，需要設立映射服務器存儲相應的映射信息。

在地面物聯(lián)網中，終端數(shù)量龐大，映射服務器獨立存儲全部終端的映射信息，邊緣路由器僅存儲部分映射信息。映射信息代表著終端位置與標識的對應關系，通常以映射表的形式存在，若終端的位置發(fā)生改變，終端的映射表也會發(fā)生改變。而在衛(wèi)星物聯(lián)網的應用場景下，由于衛(wèi)星可覆蓋面積廣，衛(wèi)星與地面的通信時延長，與地面物聯(lián)網相比，這要求其標識體系能夠有更低的非通信時延，映射查詢所耗時間盡可能縮小，同時對移動終端有較強的適應能力。

對于每個邊緣路由器，由于僅存儲部分映射信息，對于終端發(fā)送的通信請求，邊緣路由器判斷通信請求的通信目標終端的映射表項是否存儲在本地，若未存儲在本地，則只能在映射服務器中查詢。但由于映射請求數(shù)量眾多且頻繁，大量的時間可能花費在映射表的查詢上。

由于邊緣路由器內存較小，所能存儲的映射信息非常有限，若能將活躍度高、被查詢次數(shù)多的映射表項緩存在邊緣路由器本地，使得路由器盡可能的在本地進行映射表項的查詢，則可以有效的節(jié)省路由器查詢映射表項的時間。在固定的時間段內，緩存的映射表項命中率越高，邊緣路由器花費在映射表查詢上的時間就越短，通過此種方式可以有效減少衛(wèi)星物聯(lián)網中的非通信時延，降低衛(wèi)星通信的負擔。

目前，主流的位置與標識分離的映射表項緩存更新方法均是基于馬爾科夫預測的方法，例如，Jian Wei Zhang于2012年在Advanced Materials Research上發(fā)表的文章AnIdentifier-to-Locator Mapping Buffer Management Algorithm Based on AimedPushing and Pre-Fetching Method中，提出了一種基于馬爾科夫模型的緩存更新方法。該方法使用馬爾科夫模型，建立狀態(tài)空間及狀態(tài)轉移矩陣以預測下一個循環(huán)周期最可能出現(xiàn)的映射表項進行緩存更新。雖然該方法相較于傳統(tǒng)的緩存更新策略能夠有效提升緩存命中率，但馬爾科夫模型對于所有的映射表項預測模式固定，無法根據(jù)應用場景的變化產生調整，難以適應衛(wèi)星物聯(lián)網終端的移動性。此外，在網絡訪問模式發(fā)生改變時，由于預測模式固定，對新的訪問模式的適應性有限，基于馬爾科夫的緩存更新方法將會使得緩存命中率急劇下降。同時，由于衛(wèi)星物聯(lián)網中終端的數(shù)量巨大，馬爾科夫模型的狀態(tài)轉移矩陣的維度也會非常大，所占內存較大且計算復雜度較高。

發(fā)明內容