基于Fuzzy模式识别的异构网络端到端丢包评判算法

针对无线/有线混合网络中，无线误码丢包和网络拥塞丢包的区分问题，对丢失包对（Loss Pair）中探测包的ROD统计概率特性进行了分析，在此基础上提出了一种基于Fuzzy模式识别的丢包区分算法，仿真验证表明，该算法较当前主要TCP版本及典型区分算法具有更为理想的效果。     

基于核Fisher的理想投影空间及分类阈值确定

介绍了一种基于Fisher线性判别的非线性分类方法--核Fisher,其主要思想是首先把样本映射到特征空间F,然后在此空问进行Fisher线性判别,隐含地实现了原输入空间的非线性判别;同时利用SVM对分类阚值进行估计,实现了对两类样本最大程度的区分.通过仿真可以得出这一判别方式有利于确定两类平均丢包率的区分阚值.     

无线视频传输中自适应的前向纠错技术

提出了一种改进的无线网络视频传输自适应前向纠错(FEC)算法.该算法首先对丢包原因进行区分,根据不同的丢包原因采用不同的带宽估计方法,使得获得的网络拥塞导致丢包的概率更加准确;然后根据视频的不同部分在解码端重要性的不同,在视频数据和冗余数据之间优化分配所估计的带宽,使得在当前网络条件下视频的失真最小.仿真结果表明,这种算法能够更好地提高网络的吞吐量和视频的服务质量.     

无线视频错误控制技术研究

无线视频传输中误码和丢包会导致视频质量的严重下降,研究了视频传输中的错误控制相关技术。对已有的无线视频错误控制方法进行了详细分析,在此基础上提出了一种更加有效的无线视频传输中的错误控制框架。将无线误码丢包和拥塞丢包准确区分,改进了以往算法带宽估计公式不准确的问题。并且对视频内容根据在解码端重要性的不同区分保护。在错误控制的同时进行了拥塞控制。     

无线/有线混合网络下基于平均丢包率差值的Fuzzy丢包评判算法

在对最后一跳为无线的无线/有线混合网络下,对无线误码丢包和网络拥塞丢包的平均丢包率差值统计概率分布特点进行了分析和验证,在此基础上提出了一种基于平均丢包率差值的Fuzzy丢包区分算法,利用Fuzzy模式识别区分丢包原因.仿真验证表明,该算法效果比较理想.     

异构网络中的视频传输服务质量框架

提出了一种无线异构网络中网络感知自适应的视频传输服务质量框架,并描述了完整的框架及框架中的自适应算法。该框架包括可伸缩视频编码模块、服务质量映射模块、带宽估计模块、错误和拥塞控制模块以及接收端的解码输出模块。优点在于:拥塞控制和错误控制机制更加有效;网络条件恶劣时视觉质量平滑下降;网络资源能够有效地被利用。仿真结果证明了自适应服务质量框架性能的改善。