基于H∞滤波能量预测中继选择协作传输技术*

研究了一种适用于分布式移动无线传感器网络数据传输基于能量预测的协作通信技术。针对无线传感器网络,协作数据传输技术难以有效解决无线网络动态拓扑结构、带宽和能量受限等问题,建立了一种基于H∞滤波器相邻节点剩余能量预测的分布式中继选择机制,并在此基础上建立数据协作传输技术。该技术充分利用无线信道的广播特性,首先根据H∞滤波器预测节点剩余能量,然后根据剩余能量值选择最大者作为协作节点,最后根据无线信道质量在放大重传和解码重传机制之间进行自适应调整。数学分析表明,H∞滤波器可以准确地预测节点的剩余能量,同时该协作传输技术能够显著提高无线传感器网络的资源利用率和系统吞吐率,有效延长网络寿命。     

Kalman滤波的自适应链路层FEC控制策略

无线网络动态的信道特性、高误码率和带宽有限等特点,使得在无线环境下为实时流媒体传输提供QoS保证面临更大的挑战。提出一种用于无线实时流媒体传输的自适应链路层FEC控制策略,以显著提高接收方的播放质量。该策略采用跨层设计的方法,基于Kalman滤波器预测当前的网络状态,考虑物理带宽限制和GOP可解码帧数的特性自适应地调整FEC参数N;另一方面,在应用层采用自适应FEC策略,在视频源数据和冗余数据之间动态分配网络带宽。数学分析和仿真验证均表明,该策略能使接收方获得最大的可播放帧率,有效地提高了流媒体传输的可靠性和实时性。     

Research of cooperative transmission technology based on H ∞ filter energy prediction

研究了一种适用于分布式移动无线传感器网络数据传输基于能量预测的协作通信技术.针对无线传感器网络,协作数据传输技术难以有效解决无线网络动态拓扑结构、带宽和能量受限等问题,建立了一种基于H∞滤波器相邻节点剩余能量预测的分布式中继选择机制,并在此基础上建立数据协作传输技术.该技术充分利用无线信道的广播特性,首先根据H∞滤波器预测节点剩余能量,然后根据剩余能量值选择最大者作为协作节点,最后根据无线信道质量在放大重传和解码重传机制之间进行自适应调整.数学分析表明,H∞滤波器可以准确地预测节点的剩余能量,同时该协作传输技术能够显著提高无线传感器网络的资源利用率和系统吞吐率,有效延长网络寿命.     

基于GM(1,1)预测的MANET拥塞控制

提出一种用于无线移动Ad hoc网络的TCP自适应拥塞控制机制(TCP_Acc),在给定数据链路层统计带宽的情况下,使用GM(1,1)模型预测未来的网络状态,并根据预测得到的带宽信息自适应地调节拥塞窗口。仿真实验结果表明,该机制能够有效地改进无线移动Ad hoc网络中实时TCP通信的可靠性和无线实时通信的服务质量,如较低的丢包率以及端到端延迟等。     

应用于MANET实时流媒体传输的自适应速率调节机制

近年来,通过无线移动网络传输实时流媒体数据一直是很热门的研究课题.然而,这种无线环境下的实时流媒体传输面临着严峻的挑战,原因在于多媒体应用严格的服务质量要求和无线移动网络固有的动态特性.提出一种应用于无线移动ad hoc网络实时流媒体传输的速率调节机制(ARAM).该机制采取跨层设计,根据GM(1,1)模型预测得到带宽信息,考察队列情况来自适应地调节节点的发送速率.通过NS2设置典型的无线网络场景进行仿真,以来获取无线流媒体传输的数据.对ARAM性能的数学分析表明,该机制有效地改进了无线移动ad hoc网络中流媒体传输的可靠性和无线实时通信的服务质量.     

基于数据分组到达时间的无线ad hoc拥塞避免算法

提出一种新型基于通信数据分组到达时间的拥塞避免算法,以数据分组的到达时间差异来判断网络带宽的拥塞情况,为发送端速率控制提供拥塞控制的依据.在模型控制中建立VTP虚拟传输协议,实现拥塞避免和实时传输协议之间解耦合.该算法通过对拥塞控制建模和优化,较好地解决了针对ad hoc网络的实时流媒体传输的带宽适应性难题.     

无线多媒体传感器网络实时MAC协议

实时性是无线多媒体传感器网络的重要考虑因素之一,而MAC协议能否高效地使用无线信道对保障无线多媒体传感器网络的实时性起着决定性作用。针对无线多媒体传感器网络的业务数据特点,提出了一种基于时隙预留的多信道实时MAC协议。该协议在响应流媒体查询之前,事先建立一条从源节点到汇聚节点的时隙预留流路径,从而最小化数据包在每一次转发时的信道接入时延。仿真结果表明,该协议明显减小了流媒体数据的端到端时延与时延抖动,并且具有较好的能量有效性。     

基于Kalman滤波的无线流媒体自适应混合FEC/ ARQ控制策略

提出了一种用于无线实时流媒体传输的数据链路层自适应混合FEC/ARQ控制策略,以显著提高接收方的播放质量。该策略采用跨层设计的方法,基于Kalman滤波器预测当前的网络状态,自适应地调整FEC参数N和ARQ参数Nmax;另一方面,在应用层采用自适应FEC策略,在视频源数据和冗余数据之间动态分配网络带宽。数学分析和仿真验证均表明,该策略能使接收方获得最大的可播放帧率,有效地提高了流媒体传输的可靠性和实时性。     

无线传感器网络通信性能确定上界研究

无线传感器网络一般具有实时性,其端到端通信性能上界研究具有重要意义.基于确定性网络演算理论,对无线传感器网络为保证实时数据优先的数据转发调度策略进行了性能分析与评价.建立了基于确定性网络演算的端到端通信性能分析模型,经过理论分析得到了无线传感器网络节点的数据队列上界、端到端数据流的延迟上界以及端到端数据流的延迟抖动上界.仿真结果表明基于网络演算理论的无线传感器网络性能上界均在理论计算的上界范围之内.本文的研究使得对无线传感器网络通信性能的研究更符合完备性的要求.     

无线传感器网络自适应链路层FEC控制策略*

提出一种适用于无线传感器网络的自适应链路层FEC控制策略。该策略基于Kalman滤波器预测当前的网络状态,在数据链路层采用FEC控制机制,根据FEC能耗分析的自身特性自适应地调整FEC参数n,以便改善无线传感器网络的通信性能,并建立单跳无线传感器网络模型和能量模型。数学分析和仿真验证表明,该策略能够有效地提高无线传感器网络数据传输的可靠性,降低无线传感器网络的能量消耗。     

3G网络中流媒体点对点自适应传输策略

研究3G无线网络的流媒体通信协议和性能参数,提出一种流媒体点对点自适应传输策略,包括通信链路速率估计、流媒体自适应速率控制与媒体流控制、客户端缓存反馈控制。分析结果表明,在该策略中,服务器可根据链路状况多变的3G网络特性和客户端反馈参数,自适应调节媒体速率和媒体流,从而有效避免客户端缓存的饥饿和溢出现象,达到合理利用网络带宽资源的目的。     

基于预测机制的云媒体网络自适应视频流选择算法

研究移动网络中,如何进一步提高云媒体服务带宽利用率的问题,提出一种基于预测机制的云媒体网络自适应视频流选择算法。该算法包含可用带宽预测模型和视频流决策模型。在带宽预测模型中,根据带宽评估结果把当前的网络状态划分为三个模式,每个模式对应不同的带宽预测方法,并且不同的模式能够相互转化。在视频流决策模型中,利用预测的可用带宽,结合可伸缩视频编码技术为用户自适应的调整视频质量。根据实验,在不同网络环境下,该方法能够有效的利用带宽,并提高媒体服务质量。     

一种分布式无线传感器网络跨层移动通信技术研究

针对无线多媒体传感器网络对带宽和实时性等的高要求,建立了一种基于能量优化和跨层协同交互的分布式多路径路由技术,并应用于移动通信领域。该技术采用了遗传算法优化节点传输多媒体数据能耗,建立节点剩余能量预测模型,根据感知能量建立跨层协同工作体系,以较小代价在动态无线网络拓扑中选择最优路径。仿真实验和数学分析表明,该技术能够高效地支持实时移动视频通信,适合于计算能力、存储能力和能量等受限的无线多媒体传感器网络。     

流媒体直播系统的多路并发流自适应传输控制

为了解决流媒体直播在Internet中传输带宽不足、用户接入多样性等问题,本文探讨了流媒体在IP网络中一般的传输控制技术,提出了一种基于联播的流媒体实时传输控制策略以适应网络带宽的动态变化。首先通过组播方式以及RTP/RTCP协议实现流媒体的实时传输;之后对自适应传输的算法进行了详细的分析和设计,并采用多线程技术实现了网络状况监测和实时码流切换控制;最后通过研究及实验数据分析对比,证明该方案可提高多路并发流传输效率的有效性,并且可以给客户端用户带来较好的用户体验。     

Network-adaptive autonomic transcoding algorithm for seamless streaming media service of mobile clients

As a result of improvements in wireless communication technologies, a multimedia data streaming service can now be provided for mobile clients. Since mobile devices have low computing power and work on a low network bandwidth, a transcoding technology is needed to adapt the original streaming media for mobile environments. However, wireless networks have variable bandwidths depending on the movement of clients and the communication distance from Access Point (AP). These characteristics make it hard to support stable Quality of Service (QoS) streams for mobile clients. In this paper, a target transcoding bit-rate decision algorithm is proposed to provide stable QoS streams for mobile clients. In our experiments, the proposed algorithm provides seamless streaming media services based on the network adaptive bit rate control and reduces transmission failure.     

基于GABP-KF的WSN数据漂移盲校准算法

针对无线传感器网络节点容易产生数据漂移的问题,提出了一种新型的跟踪和校准节点数据流漂移的算法。首先使用基于遗传算法优化的BP神经网络对目标节点和其邻居节点间的时空相关性进行建模,以获得目标节点的预测值,再使用卡尔曼滤波器跟踪和校准该节点的数据漂移。针对不同的真实数据集进行仿真实验显示,该方法相较于其他对比方法模型预测精度更高,漂移校准性能更好。实验结果表明,该算法可以精确地校准传感器节点的数据漂移,提高节点数据的可靠性。     

基于流媒体相关的视频安全组播协议(MSMP)研究

随着无线网络的快速发展和Internet中流媒体视频的巨大成功,无线网络中的视频服务有望在不久的将来得到大规模部署,无线网络上的实时流媒体传输技术已成为研究热点,而其中视频安全组播协议是一个关键问题。但是,由于无线网络中有限的带宽和有限的存储空间,外部的攻击与自适应机制带来的安全性问题在无线流媒体视频中是不可避免的。一个精心设计的密钥管理算法不仅可以明显地提高流媒体视频的性能,还能够保证可靠的数据嵌入以及实时视频应用提供安全支持。如何设计一个高效的密钥管理算法,是当前流媒体视频应用中一个备受关注的问题。针对无线视频应用,针对一个处于开放和不安全的网络环境中的自适应视频应用的密钥管理算法进行了研究,并进行了算法评价。     

一种无线实时流媒体增强型自适应FEC控制机制

无线网络动态的信道特性和带宽有限等特点,使得在无线环境下为流媒体应用提供QoS保证面临更大的挑战。提出一种用于无线实时流媒体传输的增强型自适应前向纠错控制策略,以提高接收方的播放质量。该策略采用跨层设计的方法,根据当前的网络状态,自适应地调整MPEG视频帧的发送速率,在视频源数据和冗余数据之间动态分配网络带宽。仿真结果表明,该策略能使接收方获得最大的可播放帧率,有效提高流媒体传输的可靠性和实时性。     

Adaptive image compression technique for wireless sensor networks

When using wireless sensor networks for real-time image transmission, some critical points should be considered. These points are limited computational power, storage capability, narrow bandwidth and required energy. Therefore, efficient compression and transmission of images in wireless sensor network is considered. To address the above mentioned concerns, an efficient adaptive compression scheme that ensures a significant computational and energy reduction as well as communication with minimal degradation of the image quality is proposed. This scheme is based on wavelet image transform and distributed image compression by sharing the processing of tasks to extend the overall lifetime of the network. Simulation results are presented and they show that the proposed scheme optimizes the network lifetime, reduces significantly the amount of the required memory and minimizes the computation energy by reducing the number of arithmetic operations and memory accesses.