BitTorrent下基于活跃度的传输节点选择算法

近年来,对等网络（peer to peer,P2P）因其高效的分片和分发等机制,已成为大数据高效分发的关键支撑技术。针对P2P文件分发系统BitTorrent中Tracker服务器端节点选择算法没有考虑节点活跃度的问题,提出了一种基于活跃度的Tracker服务器端节点选择算法。该算法选择出活跃度高的节点来建立一个更高效的分发网络,使之更能符合请求节点的需求,帮助请求节点更加高效地完成下载任务。实验结果表明,改进后的节点选择算法可以缩短文件的下载时间,提高网络的分发效率,提升系统的性能。     

基于内容分组与能力匹配的邻居选择算法

邻居选择算法是影响P2P文件共享系统的整体吞吐量和带宽利用率的关键技术之一.目前BT类P2P文件共享系统中的一些常用邻居选择算法一般存在着邻居节点间的内容可交换性差和带宽利用率低等问题.提出一种新的邻居选择算法,将节点按内容分组,由节点上报的上传、下载的字节数计算出带宽能力,让能力匹配的节点成为邻居.计算机仿真实验表明,新算法显著地提高文件共享系统的整体吞吐量,减少用户的平均下载时间,从而有效地改善P2P文件共享系统的整体性能.     

基于超节点网络的多源并行数据分发研究

在P2P系统中,同一个数据往往拥有多个副本,这些副本分布在网络的不同节点上,为并行分发提供了可能.然而在传统的数据分发中,只有单一的源节点参与分发,这种模式不但浪费了系统中存在的多个副本资源,而且容易使单一的源节点成为系统的瓶颈.为了更有效地利用系统中存在的多个副本资源,提高分发的效率和系统的性能,提出了一个基于超节点网络的多源并行数据分发算法PPMSD,通过一个基于超节点网络的结构化拓扑来组织系统中的数据和索引,使得数据的查询和定位效率控制在O(log N)以内;根据分发速率动态地为每个数据源分配相应比例的分发数据量,并行地向目标节点传输数据以最小化分发时间;最后,实现了原型系统PPThor以验证算法的有效性.测试结果表明分发的效率得到了极大的提高.     

rlncBT：随机线性网络编码的P2P内容分发系统

基于线性编码和BT的原理和技术,设计和实现了一个基于随机线性网络编码的P2P内容分发系统,并对Piece选择策略进行了改进.通过仿真实验和理论分析,表明该系统具备下载成功率更高、平均下载时间更短、更好的健壮性、对网络带宽资源与服务器资源的利用率更高、对种子节点和服务器的依赖性更弱等多项优点。     

基于P4P的CDN系统中内容分发节点选择算法

对内容分发网络(CDN)和对等网络(P2P)分别进行了分析对比,指出了它们各自的优缺点,并根据电信运营商主动参与P2P网络(P4P)技术的特点,给出了一种结合P4P、P2P与CDN技术的混合系统的设计方案,以及混合系统中协助CDN节点分发内容节点(伪CDN节点)的选择算法.该算法利用P4P技术获得运营商提供的网络信息,选择合适的边缘节点,贡献出其容量和带宽,为其他节点服务,以减少了系统边缘代理服务器的数量,增大系统容量,同时减少网络骨干网上的负载.模拟实验分析了考虑底层网络情况后,系统在链路花费、时间花费上的改进,结果表明该算法减少了跨网络运营商(ISP)流量,提高了系统性能.     

支持访问控制的P2P大规模遥感数据分发系统

遥感数据日益增长,大规模遥感数据分发对集中分发服务器构成了巨大压力。充分利用参与下载节点的网络资源,提出并实现了一种支持访问控制的P2P大规模遥感数据分发系统。遥感数据分发系统分为遥感数据管理平台和遥感数据客户端两部分,遥感数据管理平台包含共享分发平台网站、云存储、种子资源服务器和跟踪服务器4个组件,遥感数据各客户端和种子资源服务器构成P2P网络。设计了包括共享分片、分片选择、跟踪器通信等的P2P协议,实现的遥感数据分发系统能够上传遥感数据并自动做种,支持对用户的访问控制。根据用户权限进行下载,各下载节点共享分片,然后基于类Bittorrent协议来加速遥感数据的分发。实验结果表明,实现的大规模遥感数据分发系统的功能完善,在多节点下载时具备良好的并发性能,能够满足大规模遥感数据分发的需要。     

基于蚁群算法的P2P分发网返源规划

在P2P分发网中,返源策略是影响整个系统吞吐量和带宽利用率的关键技术之一.为了提高节点数据下载阶段的效率及系统总吞吐量,目录服务器需基于先前收集的信息并采用返源策略对系统中各节点之间的连接进行规划.通过描述返源规划问题的模型,提出了一种基于蚁群算法的规划策略来提高互相连接的节点之间数据块的可交换性.仿真结果表明,新算法可以最大化连接节点内容的互补性,继而减少了数据下载时间,提高了系统吞吐量,大大改善了P2P分发网的整体性能.     

混合内容分发网络及其性能分析模型

在大规模数字内容网络分发方面,占主导地位的CDN(Content Delivery Network)和P2P(Peer-to-Peer)网络具有显著互补优势.CDN网络可降低数据传输延迟,提高用户体验;P2P网络的部署成本低,可扩展性强.文章提出一种基于CDN和PZP技术的混合内容分发网络(Hybrid Content Distribution Network,HCDN),在骨干网部署CDN系统,在接入网构建P2P区域化网络,终端用户可同时通过CDN和P2P网络获取数据;阐述了HCDN网络模型及其内容分发处理流程,包括内容路由、副本放置和数据下载;给出了基于流模型的混合网络性能模型,并从节点数量变化、下载时间、服务能力和传输开销等方面进行综合性能评价.实验结果表明,HCDN能提高下载速率、降低服务器负载以及减小骨干网传输流量,既可克服CDN网络部署成本高的缺点,也可避免P2P网络在节点数量稀缺时的低性能.     

P2P网络中自适应节点选择策略

以Bittorrent应用为背景,对P2P网络中传统的节点选择策略进行了研究分析,指出了传统节点选择策略中存在的随机选择节点连接与交互以及交互过程中节点带宽利用率偏低的问题.对Tracker以外的节点来源如DHT、PEX节点来源的情况进行分析,以自身上传带宽利用率和网络中各节点的空闲带宽为参考,以减少带宽资源浪费、提高带宽利用率为目的.针对节点选择各阶段特点,设计并实现自适应节点选择机制,实验表明在对原系统的公平性影响很小的情况下,自适应机制能有效的减少网络中带宽资源浪费并将自身上传节点带宽利用率提高8.45％.小规模节点环境下(100节点)平均缩短节点下载完成时间6.7％,大规模下载环境下(500节点)平均缩短下载完成时间36.3％.有效的提高了系统中文件的获得和分发效力.     

P2P分发网中大容量实时数据传输调度算法

当P2P分发网中一个节点同时从若干个其他节点获取数据时,需要对数据下载任务进行合理调度,并尽量按时完成更多的下载任务.本文提出了一种基于多任务负载均衡的调度算法,该算法在调度下载任务时,将尚未被调度的下载任务也作为调度依据,从而能够有效地解决下载任务之间对带宽资源的恶意竞争,合理地利用各个其他节点提供的下载带宽,最终完成更多的下载任务.实验结果表明该算法能够减少超时下载任务的数目,提高P2P分发网的实时数据分发性能.     

基于DHT的P2P网络负载平衡

P2P网络中节点在地址空间分布不均,负载能力大小不同,以及对Keys的访问量各异.这些特点导致了节点间负载分布极不均衡,需要引入平衡机制.针对结构化P2P网络特点提出的算法在搜集节点的负载信息过程中只消耗极少的额外网络资源,同时还通过重定位解决了虚拟节点带来的负面效果.     

基于节点密度的无线传感器网络成簇算法

降低传感器节点的能量损耗,延长网络生命周期,一直是无线传感器网络路由协议研究的重点。根据LEACH算法的特点以及网络节点可能出现簇头分布不均匀的状况,提出一种基于节点相对密度选取簇头的成簇算法LEACH-D。在该算法中簇头的选择考虑了节点分布密度,同时在数据传输中采用建立簇树路由的机制来完成多跳通信。并且通过MATLAB的仿真证明了改进算法在能量损耗和延长生命周期方面比原有算法有了比较大的提高。     

基于负载均衡的WSN非均匀分簇算法

针对分簇的无线传感器网络(WSN)中负载不均衡问题,提出一种实现节点负载均衡的WSN非均匀分簇算法。引入非均匀簇机制计算出最优的网络分簇数量,通过调整节点的簇首归属来控制网络的分簇的大小,形成合理的网络拓扑结构。仿真实验结果证明,该算法能有效均衡网络的节点负载,降低节点能耗,延长网络的生存时间。     

基于AGNES聚类的能耗均衡WSNs优化路由算法

无线传感器网络的生命周期与节点的能耗直接相关。为解决能量消耗分布不均,影响网络寿命的问题,提出一种基于AGNES聚类的能耗均衡WSNs优化路由算法(EBRAA)。通过AGNES聚类算法获得网络均匀分簇,根据簇内节点的剩余能量和节点与基站距离及两者权重因子,完成分布式簇头选举,采用改进后的Dijkstra算法产生簇头间最短路径的多跳路由。仿真结果表明,与LEACH和KBECRA算法相比,EBRAA算法的簇分布更加合理,能耗更加均衡,延长了网络生命周期。     

对等网络文件分发算法优化

在以ADSL接入方式为主的现实网络环境中，上下行带宽的差异，不能满足对等网络对数据分发的要求。造成了服务供应商需要增加文件服务器，才能弥补下行带宽不足所产生的文件传播延迟。该文通过改进现有的文件分发算法，在不增加文件服务器的情况下，提高对等网络中文件的分发能力。通过改进eMule协议的文件分发算法，提高单位时间内产生的文件副本数量，进而提高整个系统的文件分发速度。     

优化分簇的无线传感器网络路由算法

延长传感器网络的生存周期,降低网络节点的能耗成为无线传感器网络(WSN)研究的关键.由于无线传感器网络能量有限,针对LEACH算法中簇首分布不均、簇首数目偏离最优值等对网络能耗的影响,提出了一种同时考虑节点剩余能量、最优簇数和簇首分布状况来选择簇首的算法EBCS-LEACH.新算法使簇首数目为最佳,以满足能量阈值的节点才能当选为簇首和对簇首的分布进行了相应调整.仿真结果表明,EBCS-LEACH算法延长了网络的生存周期,相比LEACH算法生命周期延长19.5％,同时能耗也更加均衡.     

WSN定位算法APIT的改进型设计

APIT算法是WSN中应用广泛的一种定位算法,在定位中要求有较高的信标节点密度和网络连通度,而现实中未知节点的分布是随机分布的.为了提高定位精度,针对传统 APIT 定位算法在节点分布不均匀和信标节点较少时定位误差较大的问题,对原算法进行改进.仿真结果表明,改进后的 APIT算法定位精度和网络覆盖率相比于原算法都有明显的提高.