高效命名数据网卫星视频直播方法*

杨亚龙，嵩 天，朱洪辰

北京理工大学 计算机学院，北京 100081

1 引言

传统电视服务已经成为人民生活中不可缺少的一部分，如今，基于互联网提供的视频服务呈现出相同的重要性。视频服务流量已经成为网络数据流量的主要组成部分，所占比例呈上升趋势[1-2]。由于内容新鲜且类别丰富，网络视频直播得到了广泛的关注，参考传统电视直播的流行性，未来网络视频直播很有可能会扮演更重要的角色，为世界范围内更广泛的互联网用户提供服务。在此背景下，通过高效且经济的基础架构进行网络视频直播内容分发具有重要意义。

当前网络视频直播主要通过地面网络进行内容分发，从内容服务器向某地传输数据时网络跳数较多。此外，受限于物理设施，只有与地面网络连通的地方才能获得视频直播内容。参考卫星提供的全球电视直播服务，网络视频直播内容同样可以通过卫星广播进行分发。基于卫星广播进行网络视频内容分发主要有以下三方面优势：（1）卫星具备广播（组播）通信能力，内容提供者到消费者间的网络跳数将有效减少，数据通信开销相应减小；（2）卫星可分担地面网络视频内容分发的压力，地面网络能够为其他应用提供更好的服务；（3）卫星能够为部署地面终端的孤岛或深山等地区提供服务，灾难发生时能够代替传统地面网络发挥作用。

当前网络视频直播服务基于TCP/IP提供。为了获得连续的视频流，客户端需要同内容服务器建立端到端的IP链路，接入内容服务器的IP链路数量与请求内容的客户端数量线性相关。视频直播应用数据流以点对点的方式进行内容分发。商业中广泛使用的内容分发网络（content delivery network，CDN）服务只是采用了结合地理区域和网络条件更好的IP链路，本质上没有改变点对点传输方式的基本模式。有观点认为IP组播能够为网络视频直播提供一定的帮助，然而在互联网范围下，由于地址过多，IP组播效果有限。卫星通信如果以IP网络开展直播内容传输，仍然会遇到以上问题。

与IP相比，源于信息中心网络（information centric networking，ICN）概念的命名数据网络（named data networking，NDN）原生支持组播，能够有效地利用卫星广播分发视频直播内容[3]。基于内容名称进行数据路由，可以有效减少内容服务器的接入量及节点通信压力。网内缓存机制也有助于提升内容分发效率。考虑到应用前景及潜在优势，基于NDN或内容中心网络（content centric networking，CCN）的直播或实时视频应用研究得到了一定的关注。关于卫星与ICN结合的研究也取得了一定的进展，相关研究将在第2章进行简单介绍。

不同于传统地面链路，卫星与地面终端通信链路传播延迟较高。由于NDN基本设计主要面向当前地面网络，并没有对传播延迟较高的场景进行优化。在基于NDN的卫星广播视频直播应用中，较高的传播延迟会造成冗余数据传输（redundant data transmission，RDT）问题。本文在NDN中未决信息表（pending interest table，PIT）的基础上进行改进，延迟PIT表项移除以解决RDT问题。改进后的PIT机制命名为容迟未决信息表（delay pending interest table，DPIT）。此外，本文在DPIT基础上进行进一步改进，以应对更加复杂的实际应用场景。

本文组织结构如下：第2章介绍了ICN（或NDN、CCN）结合卫星或实时内容分发应用的研究情况；第3章介绍了基于NDN的卫星广播视频直播系统概况和研究动机；第4章具体分析了RDT问题出现的原因及影响，提出用于解决该问题的DPIT机制，并对DPIT机制进行了改进；第5章描述了实验设计，并对实验结果进行分析；第6章总结全文。

2 相关研究

卫星与ICN结合的大部分研究对ICN中原生支持组播的特性和网内缓存机制的应用，以及二者结合的动力和可行性进行了讨论[4-5]。同时，相关研究也分析了偏远地区数据传输等特定的应用场景[6]，以及结合应用的安全需求和相应解决方法[7]。此外，还有一些研究分析了卫星网络结合ICN时存在的问题及解决方案，例如结合卫星广播能力的预缓存策略[8]，基于数据请求时间局部性特点的带宽节省策略等[9]。需要注意的是，在绝大部分研究中，卫星仅承担数据转发的工作，不具备缓存或路由等功能。

基于内容寻址网络体系结构进行实时数据流传输的研究近年来得到了一定关注[10]。例如，CCN实时数据流服务中可减少大量连续请求的单请求多数据包的通信模式[11]，支持实时电视流分发的CCN-TV系统[12]，基于NDN的减少无线局域网中视频直播内容请求的NLB体系结构[13]，基于ICN的实时多人视频会议的体系结构[14]，CCN电视直播应用的模拟器[15]，以及基于NDN的实时视频会议函数库[16]。

基于已有相关研究内容，本文认为视频直播应用、卫星以及NDN三者之间的结合是一种重要的候选技术路线，结合具体策略、优势、存在问题及解决方案等，将在后续章节进行阐述。

3 基于NDN的卫星广播视频直播系统

3.1 系统概述及场景抽象

与传统地面网络视频直播系统相比，基于NDN的卫星广播视频直播系统主要存在两方面的不同。首先，系统中所有数据传输基于NDN协议进行。其次，直播视频内容分发从地面骨干网络迁移到卫星通信网络中。系统中主要包含5种基本组成元素，即用户设备、用户处地面终端、空间卫星、服务器处地面终端以及内容提供者服务器。其中，用户设备主要提供操作接口并进行内容展示，卫星与地面终端通信，每个地面终端为特定区域内网络提供服务，用户或服务器通过所在区域内地面终端交互请求及内容。

在传统电视直播服务中，用户可通过小型终端天线获取视频内容，这种方式的可行性在于传统电视节目内容相对固定，交互性相对较弱。相比之下，网络视频直播节目由于内容生产者很多，节目总体实时变化，结合NDN中数据传输由兴趣请求驱动的特点，用户处地面终端应具备一定的数据发送能力。在这种情况下，小型终端天线无法满足应用需求。在某一区域内部署一个具有较强数据收发、处理能力的地面终端可为区域内的用户提供服务。

在基于NDN的卫星广播视频直播系统中，卫星只承担数据转发的工作，不具备路由和缓存的功能。系统工作时，卫星将用户处地面终端转发的来自于用户设备的内容请求（由NDN机制决定）转发至服务器处地面终端，内容服务器在接收到相连的地面终端转发的请求后进行响应，将包含对应内容的数据包经由相应地面终端转发至卫星，再由卫星广播至覆盖区域内的用户处地面终端，最后由转发过请求的地面终端将数据包组播至等待内容返回的用户设备。系统概况如图1所示，需要注意的是，某些情况下用户处地面终端与服务器处地面终端间的数据转发可能经过由多颗卫星组成的空间数据传播链路。

Fig.1 System overview图1 系统概况

在大部分情况下，网络视频直播内容通过相对地球表面静止的地球静止轨道（geostationary earth orbit，GEO）卫星即可完成大范围分发，3颗GEO卫星即可覆盖地球表面绝大部分面积。然而，GEO卫星无法覆盖极地地区，且某些地区可能无法部署与GEO卫星进行通信的大型地面终端。此时，用户与内容服务器间的数据传播链路中可能包括处于移动状态的低地球轨道（low earth orbit，LEO）卫星和中地球轨道（medium earth orbit，MEO）卫星。这些卫星按照固定的轨迹移动，以集群形式协同工作。LEO或MEO卫星天线系统工作模式包含卫星固定足印和地球固定足印两种[17]。在地球固定足印模式中，卫星能够自动调整天线以保证一段时间内天线覆盖区域不变，进而使得某一区域内的地面终端在这段时间内始终由一颗卫星提供服务。在这种工作模式下，卫星可视为相对某一区域静止，用户设备与服务器间的数据总是沿着相对地面某些区域静止的卫星组成的链路传播，且数据传播往返时间相对稳定。这种情况下对于位于地表的用户处终端和服务器处终端，并不需要关心由于卫星移动带来的问题。

基于以上分析，为了使下文描述更加清晰且合理，对于包含多颗卫星的链路，本文将其抽象为只包含一颗相对地面静止卫星的传播链路，抽象卫星负责某一区域内用户处地面终端与服务器处地面终端间的通信。抽象场景如图2所示，抽象前后用户处地面终端与服务器处地面终端间数据传播延迟保持不变。

Fig.2 Scenario abstraction with multiple satellites图2 多星场景抽象

3.2 研究动机

NDN基于转发信息库（forwardinginformationbase，FIB）、未决信息表（PIT）和内容存储库（content store，CS）对用于请求内容的兴趣（Interest）包和包含相应内容的数据（Data）包进行处理，采用拉取（pull）数据方式完成通信[18-19]。其中，FIB存储用于Interest包转发的信息；PIT临时保存正在获得服务的Interest包信息，并根据这些信息在收到返回的Data包时进行分发；CS负责缓存转发过的内容，以服务未来请求相同内容的Interest包。当收到一个Interest包时，节点将依次对PIT、CS和FIB进行查找。查找命中PIT的Interest包信息将存入对应的表项中。查找命中CS的Interest包将直接从CS缓存中得到服务。查找命中FIB的Interest包将依据表项信息转发。当Data包返回时，将根据PIT表项中的信息进行分发以服务之前的Interest请求，并缓存至CS中。NDN中网络包的处理转发流程如图3所示。

Fig.3 Working process in NDN图3 NDN处理流程

在图2所示的场景中，用户处地面终端为多个用户设备提供服务。为了获得连续视频直播数据流，用户设备需要发送连续的Interest包。第一个Interest包将会被地面终端转发给卫星，并在PIT表中新建相应表项。后续到达的请求相同内容的Interest包由于命中已有PIT表项，将被存入对应表项中，不会产生额外的卫星通信。不同地面终端可能发出相同内容请求的Interest包，这些Interest包经由卫星转发后到达服务器处地面终端。同样，由于PIT机制，只有一个Interest包会被发往服务器。当Data包返回时，服务器处地面终端将Data包转发至卫星进行广播。卫星覆盖区域内的所有地面终端都将收到卫星广播的Data包。针对某一区域内的所有地面终端，一次Data包广播可以满足所有处于等候状态的PIT表项。节点处CS通过缓存转发的内容，可以满足延迟或重传的请求，以此显著减少网络中传输的数据量。此外，基于CS机制还可以实现如即时重放以及缓存点播等功能。

基于NDN提供视频直播卫星广播服务主要有以下3种优势：第一，用户地面终端对请求相同内容Interest包的聚合不会让卫星承受巨大传输压力。第二，相同的情况发生在服务器地面终端处，服务器收到的实际请求数量将有效减少。第三，卫星进行一次Data包广播能够服务区域内的所有请求过该内容的终端，一定程度上扩展了服务范围，简化了系统的处理过程，降低了实现难度。未发送内容请求的地面终端通过无意监听方式获得广播的Data包，可进一步扩展实现其他功能。

此外，系统在部署与使用方面也存在一些便捷之处。应用系统可以单独工作，提供完整的视频直播服务，也可以与传统的地面网络视频直播系统一同提供服务。当某一直播节目非常流行且需要在大范围内进行分发时，服务提供者可以选择使用卫星同地面网络一起完成数据传输。通过卫星直播视频广播系统，内容提供者还可以推广某些节目。部分用户可通过付费方式获得更多节目。对于无法接入到地面网络的偏远地区或相对极端环境下的用户，该系统更具意义。

4 RDT问题与DPIT机制

4.1 RDT问题

3.2节基于具体场景说明了基于NDN通过卫星广播提供网络视频直播服务的优势，但该场景比较理想，没有对卫星链路的高传播延迟以及视频直播请求发出时间的不一致性进行讨论。由于各用户地面终端局域网环境和数据处理能力上存在差异，即使在直播应用中，各地面终端很难同时转发请求相同内容的Interest包。现实中类似情况比较常见，比如同一局域网中不同设备同一时刻观看的网络视频直播内容存在时间差异。基于NDN的视频直播卫星广播系统中，服务器处地面终端很可能在不同时刻收到请求相同内容的Interest包，这将导致冗余数据传输问题出现。

以图2中用户处地面终端(T0,T1,T2),卫星(SAT1)和服务器处地面终端(GW)所在场景（含连接的用户设备和服务器）为例，场景中网络包传递情况如图4所示，X轴上横坐标ti(i=0,1,2,…)代表时间点，两个节点间的时间差代表卫星到地面终端的传播延迟，Y轴上纵坐标代表网络中的主要节点。3个终端分别在t0和t1之间3个不同时刻发出请求相同内容的Interest包，当来自T1的第一个兴趣包在t2时刻到达GW时，将会产生一个相关的PIT表项，在收到返回的Data包之前将会出现一小段等待时间（图中灰色区域所示）。在灰色时间内到达的Interest包将会命中已经存在的PIT表项。在灰色时间后，Data包到达GW，对应的PIT表项获得服务并移除，Data包（D1）将被发往SAT1进行广播。同时，GW处CS将缓存相应内容。由于存在传播延迟，所有终端将在大约t4时刻收到由卫星广播的D1，所有处于等待中的终端(T0,T1,T2)均可获得服务。

Fig.4 Events in live video broadcasting over satellite with original NDN图4 基于标准NDN视频直播卫星广播系统包传递过程

在发出D1后，由终端T2发出的Interest包将到达GW，由于具有相同名字前缀的PIT表项已经移除，将产生一个新的PIT表项存储Interest包的信息，并对CS进行查找，查找命中之前缓存的内容，包含相同内容的Data包(D2)将再次被GW发出，卫星在收到D2后将再次进行广播，所有终端都将接收到D2。从T2的角度来看，发出的Interest包由约t4时刻接收到的D1服务。因此，D2将会被T2直接忽略，即使该Data包是由于GW为了满足其发送的Interest包而发送的。更糟糕的是，所有终端都将收到第二个广播Data包，该Data包对于所有不包含相应PIT表项的终端来说都是冗余的，这就是RDT问题。

假设用户处地面终端与服务器处地面终端之间的传播延迟为td，图4中GW等待Data包的时间（灰色区域）为Δt。如果t0时刻发出了请求内容的第一个Interest包，那么t时刻发出的请求相同内容的Interest包若满足如下条件将触发一次RDT：

需要注意的是，Δt相对td比较小，且在基于NDN的视频直播卫星广播系统中存在大量相同内容请求的Interest包，RDT问题会经常出现。服务器处地面终端卫星将发送大量无意义的Data包，这些Data包经由卫星广播后将被覆盖区域内的所有终端接收，在浪费系统内的通信计算资源的同时，也增加了地面终端数据处理的压力。

4.2 DPIT机制

根据4.1节的内容，RDT问题是由卫星链路较高的传播延迟造成的。实际上，服务器处地面终端并不了解这种情况，因为传播延迟并不是NDN体系结构直接支持的参数。在这种情况下，服务器处地面终端接收了会导致RDT问题的Interest包，即使这些Interest包可以从之前发出的Data包获得服务。为了解决这个问题，本文提出了一种可以让NDN适应较高传播延迟的方法。该方法基于标准NDN中PIT机制进行改进，称为容迟未决信息表（DPIT）。DPIT同标准CS和FIB一同部署在服务器处地面终端上。

根据式（1），服务器处地面终端在发出Data包后2td时间内接收到请求相同内容的Interest包时，RDT问题将出现。由于具有相同名字前缀的PIT表项已被移除，NDN无法知晓导致RDT问题的Interest包实际上已经可以由前面发送的Data包服务。改进NDN体系结构通过感知通信延迟将能够解决由于较高的链路传播延迟带来的RDT问题。PIT表项中记录了等待服务的Interest包信息，如果延迟PIT表项的移除，则后续导致RDT问题的Interest包可以被延迟的PIT表项聚合，不会对CS进行查找，不会出现RDT问题。根据式（1），PIT表项的移除应延迟2td。

以图4所在场景为例，在服务器处地面终端部署DPIT机制的情况下，图中灰色区域扩展至Data包发出后2td的时间，来自T2的Interest包将不会造成RDT问题，因为该请求被处于延迟移除状态的DPIT表项消耗。所有终端都能从广播Data包中获得服务，数据通信能够正常完成。

标准PIT表项中主要包含Interest包中用于内容分发的信息，例如名字前缀、到达的端口号（此端口为NDN结构中的FaceID，下文相同）以及用于标识不同Interest包的奇异值等。为了实现DPIT机制，标准NDN中PIT机制需要进行改进。改进主要包含两方面：首先，表项中应当包含一个用于区分正常表项还是延迟表项的状态标志。正常表项意味着一个或多个相关Interest包仍处于等待Data包返回状态，延迟表项意味着具有相同名字前缀对应的Data包已经发出，表项将在一段时间后移除。其次，表项中还应添加延迟时间的记录。在延迟时间内，任何新到达的具有相同名字前缀的兴趣包都会被DPIT表项消耗。在延迟时间耗尽后，DPIT表项将会移除。为保证系统正常工作，延迟时间等于2td。

基于改进NDN的视频直播卫星广播系统通信效率更高。然而，仅在标准PIT表项中添加一项延迟时间的记录可能会带来一些问题。第3章引入了抽象卫星的概念，实际上，为了让视频直播服务可以覆盖更多用户，系统需要多颗抽象卫星与服务器处地面终端相连，以完成大范围内容分发。这些卫星到达地面终端的传播延迟可能相同也可能不同。链路传播延迟最小的卫星转发的Interest包将最先到达服务器处地面终端，DPIT中将添加一个新的表项，之后Data包返回时，处于等待服务状态的Interest包都将获得服务。根据前文所述，表项的移除将延迟2td，表项被标记为延迟状态。由其他卫星转发的Interest包很可能会命中延迟表项，这些Interest包被该表项聚合，无法获得服务，系统通信不能正常进行。

为了让DPIT机制能够适应复杂应用场景，提供大范围视频直播广播服务，本文对DPIT机制进行了进一步改进。卫星系统通信时可以通过多址技术对不同信号进行区分。对处于上层的NDN来说，经由不同链路转发的信号体现为到达端口号上的不同。在服务器处地面终端上，NDN可以通过到达端口号区分Interest包经过的空间传播链路，即识别转发该Interest包的抽象卫星。改进后的DPIT表结构如图5所示，DPIT表项根据Interest包到达端口号进一步划分为多个子项，每个子项中都包含对应的端口号、用于标记子项是否延迟的状态标志以及相应的延迟时间记录，子项延迟时间的记录与端口号对应。处于正常状态的子项表示到达该端口的Interest包等待Data包返回，处于延迟状态的子项表示到达该端口的Interest包已经得到服务，表项将在延迟时间耗尽后移除。扩展后的表项状态包括正常状态、延迟状态和混合状态3种。其中正常状态表示表项中所有子项都处于正常状态，延迟状态表示表项中所有子项都处于延迟状态，混合状态表示表项中部分子项处于正常状态。

Fig.5 Architecture of DPIT table图5 DPIT表结构

Fig.6 Working process in revised NDN with DPIT图6 具有DPIT的NDN处理流程

服务器处地面终端上部署的具有DPIT机制的改进NDN工作流程如图6所示。当一个Interest包到达服务器处地面终端时，将依次对DPIT、CS和FIB进行查找。对查找命中DPIT表项Interest包的处理取决于Interest包到达端口是否存在于该表项中以及该表项的状态。对于到达端口包含在该表项中的Inter-est包，不对CS进行查找；对于到达端口不在该表项中的Interest包的处理由表项的状态决定。若表项处于正常或混合状态，说明已有相关请求发出，相同请求无须再次发送，此时将新到达端口添加到表项中，标记为正常状态，等待Data包返回；若表项处于延迟状态，说明CS中含有相应内容的缓存，此时将新端口添加到表项中，标记为正常状态，表项改为混合状态，对CS进行进一步查找以获得请求内容。在CS查找命中后，包含相应内容的Data包从表项中所有处于正常状态子项中的端口发出，并将这些子项标记为延迟状态，并添加相应延迟时间记录，同时将表项改回延迟状态。服务器处地面终端对于返回Data包的处理与标准NDN基本相似，唯一不同之处在于DPIT表项及其中所有子项都会被标记为延迟状态，Data包会从表项中所有端口发出，子项中将添加相应延迟时间记录。对于处于延迟状态下的子项，当延迟时间耗尽时将移除。在延迟表项中最后一个子项移除后，该表项移除。

5 实验分析与性能评估

本章主要进行实验分析和性能评估，旨在分析卫星广播网络视频直播系统中，应用改进NDN是否能有效减少系统中由于空间链路较高的传播延迟造成的冗余数据传输现象。

5.1 实验设计

本文以ndnSIM模拟器[20-21]为基础，模拟应用标准NDN和改进NDN时网络包的传递处理过程。实验中采用类似图2的拓扑结构，利用抽象卫星代替实际链路中多颗卫星。ndnSIM可通过读取文件来获取拓扑信息和链路信息。实验中包含前文所述的5种网络节点，卫星仅对收到的Interest包进行转发，对Data包进行广播。实验中DPIT部署于服务器处地面终端。

实验中td设置为50 ms到250 ms之间。用户设备在60 s内以每秒5包的频率发送Interest包。为了模拟局域网差异，每个用户设备随机延迟一段时间发送Interest包。通过对ndnSIM模拟器进行修改，在网络节点上收集并统计所有终端接收到的Data包总量与发送Interest包总量。实验中将二者比值作为性能指标，比值越大说明冗余越严重。

考虑到实际情况中不同的视频直播节目流行程度各有差异，实验中通过设定用户设备发送请求的概率模拟节目流行程度，节目越流行，用户设备发送请求概率越高。一旦确定发送请求，用户设备将在整个实验周期内发送Interest包；反之，用户设备将不发送Interest包。为了进行全面比较，本文一共进行6组对比实验。

5.2 实验结果与分析

第1组实验主要分析视频流行程度对系统效率的影响，并对不同流行程度下改进NDN与标准NDN性能进行对比。实验中包含一颗链路往返延迟为250 ms的抽象卫星以及50个用户处地面终端。实验结果如图7所示，改进NDN可以有效减少系统中的冗余数据传输。随着视频流行程度的提升，应用标准NDN时系统中冗余比基本不变，而应用改进NDN时系统中冗余比会不断下降，对于系统效率提升更大。当视频流行程度为1，即每个用户地面终端都转发请求时，应用改进NDN时系统基本可以做到无冗余数据传输。

Fig.7 Redundancy in scenario including one satellite with different radio of sending request图7 单颗卫星场景不同流行程度冗余对比

为了更加接近真实使用场景，后续5组实验中每个用户设备随机以20%至80%间的概率发送数据请求。其中，第2、3、4组实验中用户处地面终端与内容服务器处地面终端间传播延迟相同，均为250 ms；第5、6组实验中不同区域的用户处地面终端与内容服务器处地面终端间传播延迟不同，传播延迟设置在50 ms到250 ms之间，服从均匀分布（例如，3颗卫星延迟为50、150、250 ms，5颗卫星延迟为50、100、150、200、250 ms）。

第2组实验中只包含一颗卫星，用户处地面终端数量不固定，具体设定在10至100之间。实验结果如图8所示，改进NDN可以有效减少系统中的冗余数据传输。地面终端数量越多，造成RDT问题的Interest包数量越多，卫星在广播时分发的冗余Data包也越多，应用标准NDN冗余更严重，改进NDN对系统性能提升越大。改进NDN中可通过DPIT对造成RDT问题的Interest包进行聚合，因此改进NDN中冗余比基本不变。

Fig.8 Redundancy in scenario including one satellite图8 单颗卫星场景冗余对比

第3组实验与第2组实验相似，区别在于实验场景中包含5颗卫星，每颗卫星服务终端数量不固定，具体设定在5至50之间。实验结果如图9所示。与第2组实验相同，改进NDN具有更好的性能，且性能提升随着终端数量增多而增加。结合第2组实验结果，当地面终端总量相同时，单颗卫星服务地面终端数量越少，导致RDT问题的Interest包以及触发的冗余广播Data包更少，采用标准NDN时冗余数据传输越少，改进NDN对于系统性能提升越小。

Fig.9 Redundancy in scenario including multiple satellites with same propagation delay(the number of satellites is stable)图9 多颗同延迟卫星场景冗余对比（卫星数量固定）

第4组实验中每颗卫星为20个地面终端提供服务，卫星数量不固定，设定在2至20之间。实验结果如图10所示，改进NDN性能更好，与第2、3组实验不同，性能提升比较稳定，基本不随卫星数量增加而变化。单颗卫星服务终端数量固定，导致RDT问题的Interest包以及触发的冗余广播Data包数量基本不变。对第2、3、4组实验数据综合对比后可知，地面终端总数一定时，卫星数量越少，单颗卫星服务终端越多，造成RDT问题的Interest包数量越多，出现RDT问题时产生的冗余Data包越多，采用标准NDN时冗余越多，应用改进NDN性能提升越大。在用户处地面终端到服务器处地面终端传播延迟与视频流行程度相同的情况下，冗余程度主要与单颗卫星服务终端数量相关，卫星数量的提升并不会造成更严重的冗余数据传输。

Fig.10 Redundancy in scenario including multiple satellites with same propagation delay(the number of satellites is unstable)图10 多颗同延迟卫星场景冗余对比（卫星数量不固定）

第5组实验中包含5颗卫星，每颗卫星服务终端数量不固定，具体设定在5至50之间。实验结果如图11所示，改进NDN性能更好，且性能提升随着卫星数量增多而增加。与除传播延迟外其他参数相同的第3组实验对比，传播延迟不同的场景下冗余数据传输问题更严重。应用标准NDN时，传播延迟最小的卫星转发的Interest包将先获得服务，相关PIT表项移除，服务器处地面终端CS中缓存请求的内容。后续经由传播延迟更高链路到达的绝大部分Interest包几乎都会导致一次冗余数据传输。

Fig.11 Redundancy in scenario including multiple satellites with different propagation delay(the number of satellites is stable)图11 多颗不同延迟卫星场景冗余对比（卫星数量固定）

第6组实验中卫星数量不固定，实验结果如图12所示，与第4组实验相似，改进NDN性能更好，但性能提升不随卫星数量增加而波动。在第5、6组实验中，单颗卫星服务终端越多，采用标准NDN时冗余越多，应用改进NDN性能提升越大。与第3、4组实验对比发现，卫星及单颗卫星服务终端数量以及视频流行程度相同时，延迟不同情况下采用标准NDN时存在冗余越多，改进NDN对于系统性能提升越大。

Fig.12 Redundancy in scenario including multiple satellites with different propagation delay(the number of satellites is unstable)图12 多颗不同延迟卫星场景冗余对比（卫星数量不固定）

根据以上6组对比实验可以得出如下结论：应用改进NDN时，视频越流行，冗余数据传输越少，卫星数量、单颗卫星服务终端数量以及传播延迟差异影响较小；应用标准NDN时，单颗卫星服务终端数量越多，冗余数据传输越高，传播延迟不同时冗余数据传输更严重，卫星数量以及视频流行程度影响较小。

6 结论

本文阐述了基于NDN的卫星广播视频直播的背景、方案和应用价值，分析并说明了由于较高的空间链路传播延迟带来的冗余数据传输（RDT）问题，并提出了可以提升效率的容迟未决信息表（DPIT）机制。实验结果表明，与标准NDN相比，带有DPIT的改进NDN可以有效减少RDT问题带来的影响，提升应用效率。本文研究方法不仅限于卫星广播网络视频直播应用中，也可以应用于其他基于卫星开展的大规模内容分发应用或链路传播延迟较高的相关场景。

[1]Sandvine.Global Internet phenomena report:Africa,Middle East&North America[EB/OL].(2015-12-07)[2016-10-25].http://www.internetphenomena.com/2015/12/global-internetphenomena-report-africa-middle-east-north-america/.

[2]Cisco.Cisco VNI forecast and approachology,2015—2020[EB/OL].(2016-06-01)[2016-10-25].http://www.cisco.com/c/en/us/solutions/collateral/service-provider/visal-networkingindex-vni/complete-white-paper-c11-481360.html.

[3]Zhang Lixia,Afanasyev A,Burke J,et al.Named data networking[J].Computer Communication Review,2014,44(3):66-73.

[4]Siris V,Ververidis C N,Polyzos G C,et al.Information-centric networking(ICN)architectures for integration of satellites into the future Internet[C]//Proceedings of the 1st AESS European Conference on Satellite Telecommunications,Rome,Oct 2-5,2012.Piscataway:IEEE,2012:1-6.

[5]Siris V A,Ververidis C N,Polyzos G C.Techno-economic gains analysis of services over an information-centric integrated satellite-terrestrial network[C]//Proceedings of the Future Network and Mobile Summit,Lisbon,Jul 3-5,2013.Piscataway:IEEE,2013:1-10.

[6]Liolis K P,Drougas A,Andrikopoulos I A,et al.Satelliteterrestrial integration scenarios for future information-centric networks[C]//Proceedings of the 30th International Communications Satellite Systems Conference,Ottawa,Sep 24-27,2012.Menlo Park:AAAI,2012:253-258.

[7]Fotiou N,Thomas Y,Siris V A,et al.Security requirements and solutions for integrated satellite-terrestrial informationcentric networks[C]//Proceedings of the 7th Advanced Satellite Multimedia Systems Conference and the 13th Signal Processing for Space Communications Workshop,Livorno,Sep 8-10,2014.Piscataway:IEEE,2014:106-113.

[8]Galluccio L,Morabito G,Palazzo S.Caching in informationcentric satellite networks[C]//Proceedings of the 2012 International Conference on Communications,Ottawa,Jun 10-15,2012.Piscataway:IEEE,2012:3306-3310.

[9]Detti A,Caponi A,Blefari-Melazzi N.Exploitation of information centric networking principles in satellite networks[C]//Proceedings of the 1st AESS European Conference on Satellite Telecommunications,Rome,Oct 2-5,2012.Piscataway:IEEE,2012:1-6.

[10]Xu Hongfeng,Chen Zhen,Chen Rui,et al.Live streaming with content centric networking[C]//Proceedings of the 3rd International Conference on Networking and Distributed Computed,Hangzhou,Oct 21-24,2012.Washington:IEEE Computer Society,2012:1-5.

[11]Li Haibo,Li Yang,Lin Tao,et al.MERTS:a more efficient real-time traffic support scheme for content centric networking[C]//Proceedings of the 6th International Conference on Computer Sciences and Convergence Information Technology,Seogwipo,Nov 29-Dec 1,2011.Piscataway:IEEE,2011:528-533.

[12]Ciancaglini V,Piro G,Loti R,et al.CCN-TV:a data-centric approach to real-time video services[C]//Proceedings of the 27th International Conference on Advanced Information Networking and Applications Workshops,Barcelona,Mar 25-28,2013.Washington:IEEE Computer Society,2013:982-989.

[13]Li Menghan,Pei Dan,Zhang Xiaoping,et al.NDN live video broadcasting over wireless LAN[C]//Proceedings of the 24th International Conference on Computer Communication and Networks,Las Vegas,Aug 3-6,2015.Piscataway:IEEE,2015:1-7.

[14]Jangam A,Ravindran R,Chakraborti A,et al.Realtime multiparty video conferencing service over information centric network[C]//Proceedings of the 2015 International Conference on Multimedia&Expo Workshops,Torino,Jun 29-Jul 3,2015.Washington:IEEE Computer Society,2015:1-6.

[15]Eftekhari S,Ghahfarokhi B S,Moghim N.Otanes:a live TV simulator for content-centric networking[C]//Proceedings of the 7th Conference on Information and Knowledge Technology,Urmia,May 26-28,2015.Piscataway:IEEE,2015:1-6;

[16]Gusev P,Burke J.NDN-RTC:real-time videoconferencing over named data networking[C]//Proceedings of the 2nd International Conference on Information-Centric Networking,San Francisco,Sep 30-Oct 2,2015.New York:ACM,2015:117-126.

[17]Lu Yong,Zhao Youjian,Sun Fuchun,et al.Routing techniques on satellite networks[J].Journal of Software,2014,25(5):1085-1100.

[18]Yi Cheng,Afanasyev A,Wang Lan,et al.Adaptive forwarding in named data networking[J].ACM SIGCOMM Computer Communication Review,2012,42(3):62-67.

[19]Yuan Haowei,Song Tian,Crowley P.Scalable NDN forwarding:concepts,issues and principles[C]//Proceedings of the 21st International Conference on Computer Communications and Networks,Munich,Jul 30-Aug 2,2012.Piscataway:IEEE,2012:1-9.

[20]Afanasyev A,Moiseenko I,Zhang Lixia.ndnSIM:NDN simulator for NS-3,NDN-0005[R].2012.

[21]Mastorakis S,Afanasyev A,Moiseenko I,et al.ndnSIM 2.0:a new version of the NDN simulator for NS-3,NDN-0028[R].2015.

附中文参考文献：

[17]卢勇,赵有健,孙富春,等.卫星网络路由技术[J].软件学报,2014,25(5):1085-1100.