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内容中心网络中的拥塞控制策略研究的开题报告一、研究背景内容中心网络（ContentCentricNetworking，CCN）是一种新型的网络架构，它将信息存储和访问的原则从基于地址的Internet体系结构中转化为以内容为中心的方式。CCN将信息存储在节点而不是基于地址的网络中的路径上。并且，CCN网络具有较好的传输效率和数据安全保障。然而，CCN网络和其他网络一样，在面对拥塞时需要进行拥塞控制，以避免网络拥塞导致的性能下降和服务中断。当前内容中心网络的拥塞控制策略主要包括主动、被动、反馈三种类型，例如ExplicitCongestionNotification（ECN）和RandomEarlyDetection（RED）等。但是，这些方法都存在一些问题，如过早的拥塞控制、丢包等。因此，需要研究更为高效的拥塞控制策略。二、研究目标针对目前内容中心网络拥塞控制策略存在的问题，本研究旨在提出更为高效的拥塞控制策略。具体包括以下方面：1.对目前常用的拥塞控制策略进行深入分析，总结其优缺点，可以选用适合CCN网络的拥塞控制策略。2.提出新的拥塞控制策略，通过设计更加智能的算法，实现更加精准的拥塞控制，减少拥塞控制过早的问题。3.通过实验验证，对比分析新的拥塞控制策略和目前常用的拥塞控制策略的性能，展示新拥塞控制策略的优越性。三、研究内容本研究计划从以下三个方面展开：1.研究已有的拥塞控制策略，包括主动策略、被动策略和反馈策略，分析其优劣和适用范围，并结合CCN网络的特点，选出适合CCN网络的拥塞控制策略。2.提出新的拥塞控制策略，同时为了更好地解决拥塞控制过早问题，本研究将探讨如何引入智能算法和机器学习的方法，对网络拥塞进行预测和分析，在拥塞高峰期实现动态调节。3.通过实验，验证新拥塞控制策略的可行性和性能。将新拥塞控制策略在CCN网络模拟平台中进行实验，并对比分析不同拥塞控制策略的性能表现。四、研究意义本研究主要有以下意义：1.为CCN网络中的拥塞控制提供新的思路和方向，促进CCN网络的普及和发展。2.提出更高效的拥塞控制策略，可以减少网络拥塞导致的丢包等问题，提高网络性能和用户体验。3.探索智能算法和机器学习技术在网络拥塞控制中的应用，旨在提高拥塞控制的自动化和精度。五、可行性分析本研究的拥塞控制策略原型可以在CCN网络模拟平台中进行验证和测试。实验过程中，应该充分考虑网络不稳定性和多样化场景的要求，从而确保实验结果的可靠性和准确性。六、预期进展在两年的时间内，本研究将达到以下预期目标：1.深入分析已有的拥塞控制策略，选用适合CCN网络的拥塞控制策略。2.提出创新的拥塞控制策略，通过应用智能算法

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