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基于SDN的ICN网络及其缓存策略的设计与实现的开题报告
一、选题背景
SDN和ICN分别代表了网络和内容方向的未来。SDN是一种新架构，将控制平面和数据平面分离，从而实现了网络的灵活可编程，ICN是一种新的互联网范式，不像IP网络那样以地址为中心，而是以内容为中心。在传统的IP网络中，网络是以源和目的的地址来路由数据包的，而在ICN网络中，网络是以数据包所要传输的内容为中心。
ICN具有更好的安全性、可扩展性和灵活性，但是由于其固有的自身特点，ICN中会存在更严重的带宽与网络资源浪费以及更复杂的网络缓存、路由和吞吐量的限制问题。而SDN技术则可以更好地解决这些问题。
因此，基于SDN的ICN网络以及缓存策略是一项极具实用价值和研究意义的课题。
二、研究内容
本文将研究基于SDN的ICN网络的缓存策略，具体研究内容包括：
1.ICN网络缓存策略实现：研究基于SDN的ICN网络缓存策略的设计与实现，探讨如何最大化利用缓存资源和提高缓存的命中率等问题。
2.SDN技术与ICN网络的结合：探究基于SDN的ICN网络的优点和局限性，分析SDN技术用于ICN网络中的应用，如何解决ICN网络中的瓶颈问题等。
3.基于深度学习的ICN网络缓存优化：结合深度学习的技术手段实现ICN网络缓存优化，探讨如何识别流量模式和内容需求，实现更加精细的缓存策略。
三、研究方法
1.控制器设计：使用SDN技术构建ICN网络，设计控制器并实现控制器与交换机的通信。
2.缓存策略设计：探讨ICN网络中的缓存机制，研究目前主流的缓存算法，并对其进行比较和分析。结合深度学习的技术手段实现ICN网络缓存优化。
3.性能测试：设计实验环境、实现缓存策略，在测试环境中设置固定的请求流量模型，对缓存策略的命中率、缓存利用率、网络延迟时间等指标进行测试分析。
四、研究意义
本文主要研究基于SDN的ICN网络及其缓存策略的设计与实现，具有以下几点研究意义：
1.实现基于SDN的ICN网络缓存策略：通过对ICN网络中的缓存机制以及缓存算法进行研究，通过SDN技术，实现ICN网络缓存策略的优化。
2.探究SDN技术用于ICN网络中的应用：研究SDN技术在ICN网络中的应用、探索解决ICN网络中的瓶颈问题，为网络技术的发展和应用提供新思路。
3.研究ICN网络缓存优化：通过深度学习的技术手段实现ICN网络缓存优化，提高ICN网络的效率和优化网络的性能。
四、参考文献
1.M.DeSanctis,“ICN:thesolutiontotoday’snetworkingchallenges?”NetworkWorld,2014.
2.G.Xylomenos,“Asurveyofinformation-centricnetworkingresearch”,IEEECommunicationsSurveysTutorials,2014.
3.H.Wu,etal.,“CacheScope:aCache-awareOpenFlowControllerforInformation-CentricNetworking”,IEEETransactionsonNetworking,2017.
4.Y.Shen,etal.,“DeepLearningforNetworkTrafficControlinICNNetworks”,IEEEInternetofThingsJournal,2019.