面向5G触觉互联网实现的信息中心网络智能拉伸缩减
网络与互联网体系结构
2021-03-17 v1
摘要
近年来，5G与物联网网络并行广泛使用，以实现海量数据连接与交换，并提供超可靠低时延通信(URLLC)服务。从用户角度看，互联网需求已从简单的人与人交互转向不同的通信范式和信息中心网络(ICN)。ICN根据用户的热门请求在用户间分发内容。ICN不仅负责路由和缓存，还负责网络内容的命名。ICN考虑缓存命中率、内容多样性、内容冗余和拉伸等多个参数来路由内容。ICN根据路由器兴趣表，基于用户请求实现所需内容的基于名称的缓存。拉伸表示内容从生产者检索到消费者所经过的路径。路径长度的缩减也带来端到端时延的降低和更好的数据速率可用性。ICN路由器必须具有最小拉伸以获得更好的系统效率。强化学习(RL)广泛用于网络环境中以提高智能体决策效率。在ICN中，RL可助于提高缓存和拉伸效率。本文通过将拉伸缩减问题建模为马尔可夫决策过程，研究了一种ICN路由器的拉伸缩减策略。所提拉伸缩减策略的精度评估通过采用Q-Learning这一RL技术完成。仿真结果表明，通过使用所提拉伸缩减策略的最优参数。
引用
@article{arxiv.2103.08856,
title = {Intelligent Stretch Reduction in Information-CentricNetworking towards 5G-Tactile Internet realization},
author = {Hussain Ahmad and Muhammad Zubair Islam and Amir Haider and Rashid Ali and Hyung Seok Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.08856},
year = {2021}
}
备注
6 pages, 4 Figures, 1 Table, International Conference on Green and Human Information Technology (ICGHIT) 2021