基于GM(1,1)模型的自适应链路层ARQ控制策略

提出了一种用于无线实时流媒体传输的自适应链路层ARQ控制策略,用以提高接收方的播放质量。该策略采用跨层设计的方法,基于GM（1,1）模型预测当前的网络状态,考虑GOP可解码帧数的特性,自适应地调整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。     

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。     

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。     

基于自适应FEC的区分服务流媒体传输模型

实时流媒体在目前的因特网中传输经常会因为网络带宽的不足或数据包丢失严重,使得接收方播放质量受到严重影响.基于跨层设计的思想,在应用层使用自适应前向纠错算法,即使流媒体数据有一定的丢包率,接收方仍然能完整地恢复出原视频序列.在数据链路层采用有利于流媒体传输的区分服务模型,用以增大高优先级数据流(如实时流媒体数据流)传榆过程的吞吐量.数学分析和仿真结果均表明,该策略能使接收方获得最大的可播放帧率,从而有效提高流媒体传输的可靠性和实时性.     

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。     

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。     

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.     

无线实时流媒体传输性能的跨层优化设计

提出一种用于无线实时流媒体传输的优化设计策略,以提高接收方的播放质量。该策略采用跨层设计的方法,利用泊松过程分析链路层数据帧的丢失,同时把链路层最大重传次数映射到端到端时延和丢包率的计算中,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。仿真实验结果表明,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。     

一种基于信噪比的HARQ自适应合并算法

目前无线通信中广泛使用的HARQ合并技术主要是Chase合并和递增冗余（IR）合并。针对Chase合并在低信噪比下性能受限,递增冗余（IR）合并实际应用复杂的问题,提出了一种基于信噪比的自适应合并算法,通过实时估计信道的信噪比,综合使用Chase合并和递增冗余（IR）合并,实现了系统性能和实现复杂度的统一。仿真结果表明,算法是切实可行的。     

多跳无线传感器网络自适应链路层FEC/ARQ控制策略

提出一种用于多跳无线传感器网络数据传输的数据链路层自适应混合FEC/ARQ控制策略,以提高无线传感器网络通信的可靠性.该策略基于Kalman滤波器预测当前的网络状态,根据混合FEC/ARQ能耗规律和特点,自适应地调整FEC参数n.此外,发现ARQ能耗与重传策略无关,而与网络状态有关.数学分析和仿真验证均表明,该策略能有效降低多跳无线传感器网络的能量消耗,显著地提高数据传输的可靠性.     

无线网络中基于流媒体传输的自适应TFRC机制

在无线网络高误码率的环境下, 经典TFRC机制会将无线误码丢包误认为拥塞丢包, 导致吞吐量过度降低. 针对无线网络实时流媒体业务的传输控制问题, 提出了一种改进型动态自适应TFRC机制(Adaptive-TFRC). 它在接收端利用丢包区分参数来真实反映网络的状态(即拥塞或者误码), 然后反馈至发送端, 同时对经典TFRC机制的吞吐量模型公式进行改进, 最终能够根据实时网络条件动态自适应地调节传输速率. 仿真结果表明, Adaptive-TFRC机制能够有效地提高网络吞吐量, 降低实时业务流的延时抖动, 同时能够进一步改善TCP业务的友好性传输, 从而保证无线网络实时流媒体的服务质量.     

多业务流媒体服务系统的自适应服务组合算法

服务组合可以将网络上多种异构服务重新组合,形成新的业务.本文在流媒体应用中,采用三层服务组合架构,通过检测用户点播行为的改变,触发流媒体服务组合自适应调整,以最小化用户整体点播延迟为目标,在保证用户QoS的同时,最大化利用服务器现有的资源,从而扩充服务器服务能力,降低用户点播的拒绝率.试验仿真结果表明流媒体服务集群系统性能得到了大幅度的提高.     

面向大规模实时流媒体的应用层组播方案

提出一种基于集中控制与分布式自组织相结合应用层组播方案:CD-Media.这种多层次的、稳定的组播方案在上层由能力较强且稳定的专用服务器组成星形结构,并由它们集中控制下层Mesh结构和组播树的构造与维护.下层应用层拓扑采用分布式的自组织协议.该方案分超节点、Cluster和组播岛3个层次,它们共同组成一棵组播树.这种“分层”、“分群”的思路提高了可扩展性,最大化提高网络可支持的用户数量,降低了成本,非常适合网络电视这种单源准实时应用.此外,为解决网络电视对稳定性要求高和应用层网络动态变化大之间的矛盾,Cluster内的应用层组播成员间采用全连通的Mesh结构,在此基础上由超节点集中计算组播树.CD-Media还将应用层组播与网络层组播相结合,充分发挥两者的优势.实验评价了CD-Media的性能,并与已有算法进行比较,结果显示该方案具有明显的优点.     

无线视频流媒体异构接入的二维自适应流控模型研究

TFRC（TCP-Friendly Rate Control）机制适用于视频流媒体UDP流传输的流控,它保证UDP流的吞吐量具备良好的TCP友好特征。异构用户接入也可以借助TFRC机制探测可用带宽,但其在无线信道中面临新的挑战。基于无线信道特征,本文提出一种无线流媒体接入二维自适应流控模型。该模型建立在丢包率（PLR,Packct Loss Ratio）、误码率（BER,Bit Error Ratio）统计的基础上,分别针对包长和帧速率进行二维调节。首先,基于BER统计来调整包长和发送间隔以提供稳定帧速率的流量;其次,根据TFRC方程,由RTT（RoundTripTime）、RTO（Retransmission timeout）、PLR等计算可用带宽,结合帧错误率（FER,Frame Error Ratio）作为帧速率调整指标。仿真结果验证了该模型的有效性。     

高铁场景中基于DASH协议的流媒体自适应云协同传输方法

高铁逐渐成为流行的出行选择, 高铁途中用户对流媒体服务有着较高的需求. 但是高速移动场景下用户带宽抖动严重、用户的媒体体验难以得到保障. 为此, 本文提出了一种基于DASH协议的跨层流媒体自适应云协同传输优化方法. 首先提出了一个基于DASH协议的跨层流媒体自适应云协同传输架构, 并提出一个高铁环境下用户的QoE模型. 在此基础上构建了基于DASH的跨层流媒体自适应云协同传输的优化模型, 并提出了基于DASH协议的跨层流媒体云协同自适应码率选取算法, 提升用户的媒体体验. 最后仿真实验结果表明, 本文提出的方法能很好地提高高铁用户的媒体体验, 有助于高速移动场景下流媒体优化传输的研究.