1.一种基于模糊综合评判算法的命名数据网络拥塞控制方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1、设计命名数据网络具有网络空闲、网络正常、网络繁忙、网络拥塞四种拥塞状态；

步骤2、获取兴趣包平均缓存队列长度；

步骤3、获取往返时间比值；

步骤4、根据兴趣包平均缓存队列长度和往返时间比值进行模糊评判；

步骤4.1、定义模糊评判中的因素集U和决策集V，兴趣包平均缓存队列长度和往返时间比值为因素集U的因素集参数；确定因素集U的4个模糊子集：F、N、C和M，μF(u)、μN(u)、μC(u)和μM(u)分别对应于F、N、C、M的隶属函数，F、N、C、M作为因素集U到决策集V的映射，决策集V＝(v1,v2,v3,v4)描述网络的当前拥塞状态，v1代表网络空闲、v2代表网络正常、v3代表网络繁忙、v4代表网络拥塞；

步骤4.2、由因素集U到决策集V的模糊关系用模糊矩阵R表示，根据兴趣包平均缓存队列长度因素和往返时间比值因素对决策集的不同影响，分配相应的权重，记为Fuzzy向量W，根据模糊矩阵R与Fuzzy向量W得到决策集V的模糊子集 b1,b2,b3,b4为决策集V的隶属度；

步骤4.3、选取最大的隶属度，判断网络处于哪一种拥塞状态；

步骤5、根据网络的拥塞状态，下游路由节点调整兴趣包发送速率以及中间路由节点选择其他端口，对命名数据网络拥塞进行控制。

2.如权利要求1所述的一种基于模糊综合评判算法的命名数据网络拥塞控制方法，其特征在于：兴趣包平均缓存队列长度AQLfinal的计算公式为其中，QueueLengthcurrent(j)为当前端口缓存队列长度，i+1表示测量兴趣包缓存队列长度的次数，Ej表示QueueLengthcurrent(j)的权重。

3.如权利要求2所述的一种基于模糊综合评判算法的命名数据网络拥塞控制方法，其特征在于：权重Ej的计算方法为

Ej+1＝aEj+b

其中，a、b表示权重线性增长的参数。

4.如权利要求1所述的一种基于模糊综合评判算法的命名数据网络拥塞控制方法，其特征在于：往返时间比值RTTR的计算方法是INT＝RTO‑(Interesttime+Datatime)其中，RT为中间路由节点接收到内容节点发送回来的数据包的实际时间，INT为中间路由节点到可以满足请求的内容节点的超时时间，RTO为超时重传时间，Interesttime为兴趣包从发送端到中间节点的传输时间，Datatime为数据包从中间路由节点到兴趣请求端的时间。

5.如权利要求4所述的一种基于模糊综合评判算法的命名数据网络拥塞控制方法，其特征在于：数据包从中间路由节点到兴趣请求端的时间Datatime的计算方法为其中，packageDataSize表示数据包大小、packageInterestSize表示兴趣包大小，Interesttime表示兴趣包传输时间。

6.如权利要求4所述的一种基于模糊综合评判算法的命名数据网络拥塞控制方法，其特征在于：超时重传时间RTO的计算方法为其中： 是最近接收数据包的平均往返时间，RTTn是最近一次接收数据包的往返时间，是0到1的常量， 是本次接收数据包之前接收数据包的平均往返时间，f是适应RTT的常数变化，σ是RTT标准偏差的估算值。

7.如权利要求1所述的一种基于模糊综合评判算法的命名数据网络拥塞控制方法，其特征在于：模糊矩阵R表示为

μF(u1)、μN(u1)、μC(u1)和μM(u1)分别表示兴趣包平均缓存队列长度的四个模糊子集对应的隶属函数，μF(u2)、μN(u2)、μC(u2)和μM(u2)分别表示往返时间比值的四个模糊子集对应的隶属函数。

8.如权利要求1所述的一种基于模糊综合评判算法的命名数据网络拥塞控制方法，其特征在于：当网络处于网络空闲，下游路由节点采用乘性增加算法调整兴趣包发送速率，当网络处于网络正常，下游路由节点采用加性增加算法调整兴趣包发送速率，当网络处于网络繁忙，下游中间路由节点采用乘性减小算法调整兴趣包发送速率，当网络处于网络拥塞，中间路由节点选择其他端口来减缓当前链路的负载。