基于多路径的最优数据分配算法*

在对等网上利用多路径分发视频是一种重要的机制,虽然在一对节点之间找出符合条件的多条路径并不困难,但发送端如何从可用路径集中选出一个最优路径子集,并为其最优地分配发送速率和数据仍是一个难题。为此提出一种基于多路径的最优数据分配算法(optimal data allocation algorithm based on multiple path, ODAABMP)。首先应用数学规划理论建立最优数据分配模型,然后基于模型给出ODAABMP,并对ODAABMP输出解的最优性给出证明,最后通过实验验证了算法的有效性。     

P2P流媒体中的数据分配算法

最近兴起的P2P技术在充分利用客户资源、提高系统的可伸缩性方面具有巨大的潜力,基于P2P提供视频服务已成为Internet的一项重要应用.在多对单P2P模式下,对多个发送端最优地分配发送速率和数据是一个难题.为此,提出了一种新的分配算法.首先,应用排队论把最优速率分配问题模型化为非线性最优化问题,推导出求解最优化问题的速率分配公式;然后,基于该公式提出最优速率分配算法(ORAA),并对ORAA输出解的最优性给出证明;最后,提出动态速率分配算法(DRAA).DRAA对动态的网络环境具有自适应性,能根据网络条件的变化最优地为多个发送端进行速率和数据分配.仿真实验结果表明,在不同的参数条件下,DRAA算法减少了计算和通信开销,比同类算法有更好的性能.     

延迟敏感的移动多媒体会议端到端服务质量保障

随着异构无线网与智能移动终端的快速发展,移动多媒体会议逐渐成为重要的网络应用.然而,在不可靠、多变的无线网络环境下,因传输单向延迟过长所造成的多媒体视频丢帧、跳帧、断续等现象严重影响会议的服务质量和用户体验.文中提出一种应用层端到端服务质量保障方法.该方法将数据包分段重组与异构无线网路径分集传输相结合,在考虑带宽、延迟、权重以及长度等多种参数情况下对视频数据包分段并发送,各分段经路径分集传输到达客户端、通过有效性检验后进行重组.文中为实现该方法,设计了一种服务器-客户端形式多路径数据包调度算法,构建端到端虚通路保障视频流的快速传输.实验数据表明,此方法能够有效地整合异构无线网带宽,减少传输单向延迟.     

减轻CMT中乱序程度的发送端数据分配方案

为减轻多径并行传输（concurrent multipath transfer,CMT）系统中的接收端数据包乱序对系统传输性能的影响,提出一种新的发送端数据分配方案。方案基于路径带宽、往返传输时延和拥塞窗口预测数据包前向传输时延,并将其作为划分系统中路径传输优先级的度量因子,发送端根据路径传输优先级和发送缓存区状态为各路径分配待发送队列中不会导致接收端乱序的数据包。仿真结果表明,与轮询和一种基于分组到达时间的负载均衡算法（arrival-time matching load-balancing,ATLB）算法相比,所提发送端数据分配方案可有效减少接收端乱序数据包个数。     

基于传输时延预测的多路径并发传输数据分配算法

针对多路径并发传输模型的整体性能在路径性能存在差异时会急剧下降的原因进行分析,给出了获取通信路径传输时延的有效评估方案,并在此基础上提出了一种基于传输时延预测的多路径并发传输数据分配算法.该算法通过获取和预测数据块在各条路径上引入的传输时延,以按序到达为目标对多路径并发传输模型发送回合内和发送回合间的数据分配过程进行优化,能够有效地减少路径传输性能差异对多路径并发传输模型整体性能带来的影响.分析和实验结果表明,该算法相对于默认的轮询数据分配算法能够取得较好的运行性能.     

互联网端到端多路径传输跨层优化研究综述

近年来,随着虚拟现实、物联网、云计算等新兴技术的发展,用户对网络带宽的需求迅猛增加,使用单一接入技术已经难以满足用户对网络带宽的需求.为了解决用户日益增长的带宽需求和有限的频率资源之间的矛盾,互联网端到端多路径传输技术应运而生.互联网端到端多路径传输协议,如MPTCP （multipath TCP）,目前主要工作于传输层,能够利用终端已经具备的多块网卡（如WiFi网卡和4G网卡）同时进行数据的端到端并发传输,从而提高总的传输带宽和对网络动态性的适应能力.由于每条子流可以通过TCP协议及其优化算法实现端到端的可靠有序传输,因此端到端多路径传输的研究重点在于多条子流之间的智能协同,主要体现在子流选择、数据分配和调度、联合拥塞控制等方面.然而,底层链路的动态变化使得传输层所估计的链路参数无法及时地反映当前链路的状态,异构物理网络接口具有不同的资源分配特点,不同子流在网络层存在部分传输路径重合问题,上层应用的数据包在截止时间、重要性、失真率等方面存在差异,这些都将给端到端多路径传输中子流之间的智能协同带来影响.因此,仅仅依靠传统的传输层信息无法有效发挥多路径传输的优势,需要在传输层对其他层次的相关参数进行有效利用.为此,近年来有关研究着手利用物理层、链路层、网络层以及应用层的相关信息,通过跨层联合优化来有效地提升多路径传输的优势.比较了近年来利用跨层信息进行多路径传输优化的研究,分析了各层的功能特点及其与多路径传输的关系,并在最后对未来的研究趋势进行了展望.     

一种干扰分离多路径路由协议的设计与实现

无线多媒体传感器网络在传输音频、图像、视频等媒体信息时要求更加苛刻的端到端传输性能.通常的解决办法是采用多路径传输技术,利用源节点到目的节点之间多条可用路径并发地进行数据传输.为了尽可能降低传输延时,传统的多路径协议通常选择跳数之和较小的路径,致使所建路径彼此相互靠近而通信干扰增大,最终导致传输性能降低.提出一种基于干扰分离的多路径路由协议IDMPR,在寻找多路径时,按SINR模型对路径干扰进行计算,从而保证所选路径之间不存在干扰或尽可能降低干扰.仿真实验显示IDMPR协议所选路径通信干扰较小,传输率和传输延时等性能较传统协议有一定的提高.     

面向异构无线网移动视频传输的联合信源信道编码方式

文中针对异构无线网环境下端到端移动视频传输问题,提出一种新的联合信源信道编码方式DRA-JSCC.现有的联合信源信道编码(JSCC)方式的主要问题是将服务器与客户端之间的网络视为单一的传输链路.在异构无线网环境下该问题更为复杂,因为通信终端之间存在多个可用的无线接入网络,如果在并发传输过程中选择不可靠的传输链路会严重降低视频质量.为了解决上述问题,文中提出一种基于动态速率分配(Dynamic RateAssignment)的联合信源信道编码方式(DRA-JSCC),该方法包含3个主要步骤:(1)根据视频应用可容忍的传输丢失率调整前向纠错编码的冗余度;(2)基于端到端传输的延迟上限调整视频编码速率;(3)进行动态视频流多路径分配使端到端的视频失真最小化.文中构建了JSCC方法在多个无线链路并发传输场景的端到端视频失真优化问题,并且对视频信源以及信道失真进行了综合分析.在仿真平台Exata上使用H.264实时视频流进行的实验表明,DRA-JSCC相对于现有方法能有效提高视频峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)以及降低端到端延迟.     

无线多媒体网络中端到端自适应QoS保证

无线网络中较高的信道误码率和不稳定的可用带宽等因素给多媒体传输服务质量(QoS)保证带来了新的挑战．该文提出了一种基于二级反馈的两层自适应QoS保证方法，即应用层QoS和传输层QoS，提出了将应用层的最小流速率λmax和最大帧错误率Emax两个QoS参数映射到传输层的最大端到端帧延迟Dmax的计算公式．在应用层提出了自适应节的系统资源的分配公式、自适应QoS调节算法A和算法B．在传输层提出了保证端到端帧延迟Dmax的包长计算公式，给出了自适应包长调节算法．     

基于缓冲区反馈的差异化多路径并发传输数据分配算法

多路径并发传输模型在差异化路径中会出现严重的数据包乱序现象,导致接收端缓冲区阻塞,极大地降低了偶联的整体传输性能.本文在分析了影响路径性能因素的基础上,给出了传输路径性能评估模型,并提出了一种基于缓冲区反馈的差异化多路径并发传输数据分配算法.该算法以缓冲区反馈来动态调节路径的发送比例,减少传输性能差的路径对整体吞吐量的影响.分析和实现结果表明,本算法能够比默认的轮询数据分配算法取得更好的性能.     

一种自适应的视频流化前向纠错算法

网络视频应用经常会受到数据包丢失或错误以及网络带宽资源不足的干扰.相关研究表明:在多数情况下,动态变化的网络带宽和丢包率是影响视频流化质量的关键因素.因此,为了保证视频质量,可以采用前向纠错(forward error correction,简称FEC)编码来提高视频数据传输的可靠性;同时,为了适应网络状态的变化,发送端可以调节视频数据的发送速率,并在视频源数据与FEC数据之间合理分配网络传输带宽.首先通过对视频流结构的分析,在充分考虑帧之间的依赖关系和帧类型的基础上提出了一种帧的解码模型.在此基础上,建立了用于在视频源数据和FEC数据之间分配网络带宽资源的优化算法.实验表明,该模型可以有效地适应网络状态的变化,并通过优化分配网络带宽资源来使接收端获得最大的可播放帧率.     

User density sensitive P2P streaming in wireless mesh networks

Link rate allocation is very important for supporting high video playback rate in Peer-to-Peer video streaming. Although many studies can be found on resource allocation in P2P streaming in wired networks, very few studies have studied the problem in wireless networks, especially in Wireless multi-hop Mesh Networks (WMNs), which is still challenging. To maximize the users’ satisfaction of P2P streaming in WMNs, this paper focuses on link rate allocation problem and proposes a fully distributed algorithm to efficiently utilize the upload and download bandwidth of wireless mesh nodes. We first build an efficient P2P streaming system based on the experimental results from real deployment of our wireless mesh testbed. Then we design an efficient distributed algorithm based on the solution to a linear optimization model, which optimizes towards a user-density-related objective to decide the best streaming rates among peers. Our scheme is resilient to network dynamics that is characteristic in wireless multi-hop peer-to-peer networks. The simulation experiments demonstrate the significant performance enhancement by using the proposed rate allocation algorithm in WMNs.     

Distributed Throughput Maximization in P2P VoD Applications

In peer-to-peer (P2P) video-on-demand (VoD) systems, a scalable source coding is a promising solution to provide heterogeneous peers with different video quality. In this paper, we present a systematic study on the throughput maximization problem in P2P VoD applications. We apply network coding to scalable P2P systems to eliminate the delivery redundancy. Since each peer receives distinct packets, a peer with a higher throughput can reconstruct the video at a higher quality. We maximize the throughput in the existing buffer-forwarding P2P VoD systems using a fully distributed algorithm. We demonstrate in the simulations that the proposed distributed algorithm achieves a higher throughput compared to the proportional allocation scheme or the equal allocation scheme. The existing buffer-forwarding architecture has a limitation in total upload capacity. Therefore we propose a hybrid-forwarding P2P VoD architecture to improve the throughput by combining the buffer-forwarding approach with the storage-forwarding approach. The throughput maximization problem in the hybrid-forwarding architecture is also solved using a fully distributed algorithm. We demonstrate that the proposed hybrid-forwarding architecture greatly improves the throughput compared to the existing buffer-forwarding architecture. In addition, by adjusting the priority weight at each peer, we can implement the differentiated throughput among different users within a video session in the buffer-forwarding architecture, and the differentiated throughput among different video sessions in the hybrid-forwarding architecture.      

Call Control in Rings

The call control problem is an important optimization problem encountered in the design and operation of communication networks. The goal of the call control problem in rings is to compute, for a given ring network with edge capacities and a set of paths in the ring, a maximum cardinality subset of the paths such that no edge capacity is violated. We give a polynomial-time algorithm to solve the problem optimally. The algorithm is based on a decision procedure that checks whether a solution with at least k paths exists, which is in turn implemented by an iterative greedy approach operating in rounds. We show that the algorithm can be implemented efficiently and, as a by-product, obtain a linear-time algorithm to solve the problem in chains optimally. For the weighted version of call control in rings, where each path is associated with a weight and the goal is to maximize the total weight of the paths in the solution, we present a simple 2-approximation algorithm and a polynomial-time approximation scheme. While the complexity of the weighted version remains open, we show that it is at least as hard as the bipartite exact matching problem, which has not been resolved to be in P or NP-hard. This latter result follows from recent work by Hochbaum and Levin.     

基于P2 P流媒体的分层多描述编码

网络异构性与传输可靠性是视频通信存在的两大问题.在视频编码中,分层编码用来解决网络传输异构性问题,多描述编码是解决传输可靠性的有效手段,而分层多描述视频编码则是二者的结合.在分层编码技术的基础上,提出了基于像素空间分解的分层多描述编码,同时给出了提高用户节点视频服务质量的视频子层合成算法和像素估值算法;并通过对像素量化值与估值误差之间关系的分析,建立了一种分层多描述编解码数学模型.实验结果表明,所提出的方案在P2P网络的异构性上有较好的优越性,同时较好地解决了网络传输的可靠性.     

P2P网络服务器部署方案及其启发式优化算法

为了更好地利用服务器提升P2P 网络的性能,提出了一种P2P 网络服务器最优化部署方案.该方案将如何部署有限的服务器资源来满足尽量多节点的问题,转化为一个带有约束条件的最优化问题.考虑到极坐标空间适合于表达长度相关的约束条件,例如部署方案中的约束条件,提出一种基于极坐标映射的启发式算法,解决P2P 网络服务器最优部署问题.相比于通常的使用罚函数的启发式算法,该算法可以有效地减小搜索空间,其性能的改善在搜索空间维数高的情况下更加显著.实验结果表明,所提出的服务器部署方案可以满足更多节点的需求,能够有效提高P2P 网络的性能.     

一种新的P2P流媒体负载均衡路由算法

构建和维持一个高带宽路由结构是P2P流媒体中的一个重要问题。针对节点频繁地加入和退出覆盖会话的现状,本文设计了基于链路可用带宽的负载均衡路由算法LBR,利用已知的物理拓扑知识,在多条路由路径中选择一条对网络可用带宽影响最小的路由路径,得到轻负载的覆盖边。该算法能够动态维护高带宽的多播树,平衡覆盖会话中节点间的负载和链路间的流量。仿真实验表明,在动态环境下算法能够缓解路由上的拥塞问题,达到负载均衡的效果。     

基于最优ABC-SVM算法的P2P流量识别

目前对等网络（Peer-to-Peer,P2P）流量的识别是网络管理研究的热门话题。基于支持向量机（Support Vector Machine , SVM）的P2P流量识别方法是常用的P2P流量识别方法之一。然而SVM的性能主要受参数和其使用特征的影响,而传统的方法则是将SVM的参数优化和特征选择问题分开处理,因此这样很难获得整体性能最优的SVM分类器。本论文提出了一种基于最优人工蜂群算法和支持向量机相结合的P2P流量识别方法,利用人工蜂群算法,将SVM的参数和特征选择问题视为最优化问题同步处理,可以获得整体性能最优的参数和特征子集。在真实的P2P数据上的实验结果表明提出的方法具有很好的自适应性和分类精度,能够同时获取特征子集和SVM参数的最优解,提高SVM分类器的整体性能。