一种自适应的P2P流媒体数据调度算法

针对现有算法在有限带宽情况下数据块易丢失的问题,提出了一种新颖的数据调度算法——最少优先调度算法（LFSA）。该算法易于实现,并且可以根据网络的异构性,带宽抖动以及P2P网络节点的动态性进行自动调整。实验结果表明,LFSA能够有效缩短系统播放启动延迟,而且可以在不知道伙伴节点带宽和没有任何负载平衡机制的情况下取得比传统策略更好的性能。     

基于图着色的P2P流媒体数据调度算法

为了提高P2P流媒体的传输性能,提出一种基于图着色的数据调度算法。算法规定加入系统的每个节点和数据块都被分配某种颜色,请求节点优先获取相同颜色的数据块。根据数据稀有性、紧急性、新鲜性定义数据块优先级别,同时评估伙伴节点数据提供能力,以选择恰当的数据提供者。该算法能有效平衡节点负载,合理利用系统带宽,使数据分布更均匀,提高了系统传输性能。仿真实验表明,算法在数据填充率、启动延迟、数据到达率等重要指标上都优于传统数据调度算法。     

上下文感知的自适应P2P流媒体数据调度算法

在网格型P2P流媒体系统中,媒体内容通常分成不同的数据块。其中,负责协调来自多个发送节点的数据块的调度算法,是影响用户感知的视频质量的重要因素。为了提高流媒体系统的整体性能,提出一种上下文感知的自适应(CAA)流媒体数据调度算法。算法根据上下文信息定义了数据块的优先级,并动态估计与邻居节点间的网络带宽,根据数据块的优先级、发送节点质量的评估和网络容量等上下文信息计算数据块请求的次序和方向。仿真结果表明,CAA调度算法具有较小的缓冲延迟,在节点吞吐量和系统负载均衡方面比传统的P2P流媒体调度算法有所提高,同时节点连续性指标也得到了改进。     

P2P流媒体的数据调度算法

数据驱动型覆盖网络中的数据调度算法是影响P2P流媒体系统性能的重要因素,为了解决当前算法未能有效利用数据块和节点的特性导致流媒体服务质量差的问题,提出了一种基于数据块优先级和节点能力度的数据调度算法。该算法能够根据数据块的稀缺性、紧迫性得到块的优先级大小,根据节点的上行带宽、在线时间、相对距离得到节点能力度的大小,使优先级高的数据块和能力度大的节点优先被请求,减少了数据块的播放等待时间。在OPNET网络仿真实验表明该算法能够有效降低流媒体播放系统的启动延时和服务器的负载。     

P2P流媒体数据调度研究综述

P2P流媒体通过利用网络上普通主机节点的资源来提供流媒体数据服务,是一种扩展性好、性价比高的流媒体服务体系。数据调度是P2P流媒体研究中的核心问题,流媒体中严格的服务质量要求、Peer节点状态的不稳定性以及其带宽资源的有限性是其面临的主要挑战。介绍了近几年来该领域基于单播树、多组播树和随机拓扑三类典型的数据调度策略的原理特点和Peer节点搜索定位技术的研究进展,指出了未来的几种研究方向。     

基于贡献度的自适应P2P流媒体数据调度算法

在P2P流媒体系统中,数据调度算法是决定视频播放质量和系统性能的核心部分。针对当前P2P流媒体数据调度算法未能考虑节点带宽和服务能力的差异,从而造成对系统资源利用不充分的问题,提出一种基于贡献度的自适应(CBA)流媒体数据调度算法。算法定义节点贡献度来衡量节点的数据上传和可用带宽情况,预先向部分节点传输准备数据。并根据数据块优先级、带宽估计情况和节点贡献度等信息进行自适应调整,确定数据块请求的提供方和次序。仿真实验表明,CBA算法能充分地利用节点可用带宽,降低流媒体的启动延迟和服务器负载,改善系统的整体性能。     

一种基于节点可选度的P2P点播流媒体数据调度算法

当前的P2P(Peer-to-Peer)点播流媒体系统中数据调度算法未能充分利用每个用户节点自身的特性.在分析典型数据调度算法基础上提出一种基于节点可选度的数据调度算法(SSP算法).该算法一方面在调度下载数据块时综合考虑了邻居节点带宽能力及其所拥有的数据信息.另一方面对服务节点的请求处理过程进行了优化.SSP算法有利于提高用户节点播放视频的连续性,降低流媒体服务器的负载压力,从而改善P2P点播流媒体系统的整体服务质量.仿真结果和实际应用表明算法性能良好,适用于用户节点能力差异较大的P2P点播流媒体环境.     

基于Donet的P2P流媒体直播优化调度算法

为了提高P2P流媒体系统的整体性能,改善节点的播放质量,针对现有调度算法启动延迟大和节点带宽利用率不高问题,提出了一种可动态调节各节点中待请求紧急数据的流媒体直播优化调度算法(LOSA).该算法不仅考虑了流媒体直播的时间特性,同时还考虑了如何减少紧急数据请求的等待时间以及对Peer节点上传带宽的充分利用.实验结果表明,LOSA算法缩短了终端用户观看视频的延迟,提高了媒体流的连续性.     

基于遗传算法的P2P流媒体数据调度策略研究

介绍一种基于P2P的点播系统中的数据调度策略。该策略的主要特点是使用了遗传算法进行寻优,并针对该问题提出了相应的编码方式、适应度函数,罚函数以及控制服务器负载平衡的修补策略,在服务器和P2P网络中节点之间进行合理的分配调度数据,从而充分利用P2P网络中节点的资源以减轻服务器的负载。最后通过仿真实验,验证了算法的有效性。     

一种基于期望失真的P2P流媒体数据调度算法

数据调度问题是P2P流媒体研究中的核心问题。本文考虑Peer结点在带宽资源等方面的并构性,以分层编码为基础,提出了一种基于期望失真的数据包调度算法。它用期望失真来表示每个待调度数据包的重要程度,并在数据调度过程中优先请求调度那些期望失真值较大的数据包,从而可在接收节点上维持较高的播放质量水平。仿真实验表明,在多种实验参数条件下该调度算法均具有较好的性能。     

一种P2P流媒体数据调度策略的研究

针对现有P2P流媒体调度策略在确定数据块的调度优先权以及节点服务能力时存在的不足,提出了一种以数据块的紧迫度和稀缺度为基础的凋度优先权的计算方法,以及提出了邻居节点的服务能力的计算方法,经过仿真试验证明町知该策略能有效的解决现有算法的不足,使流媒体启动延迟较小、播放流畅,且能使流媒体系统负载均衡。     

一种推拉结合的P2P流媒体数据传输调度算法

主要研究P2P流媒体系统的数据传输调度策略对播放延迟的影响,通过分析CoolStreaming模型的单一拉策略和Gridmedia模型的推拉结合策略,指出它们在播放延迟方面的不足,从而提出了一种推拉结合的数据传输策略:在推传输模式下的数据分配策略对节点的播放延迟起到关键作用,给出一个Least-Delay数据分配算法使得接收节点的播放延迟接近最小值,并通过模拟实验验证了该算法的有效性。     

P2P流媒体数据块的优化调度策略

在基于数据驱动的P2P流媒体系统中,流媒体数据在参与应用的节点间进行分发,导致流媒体播放质量降低。针对流媒体数据块的分发调度问题,提出一种数据块分发调度策略,通过在调度中考虑节点所需数据块对其流媒体播放质量的影响,以期在合理利用节点有限带宽资源的同时,实现流媒体播放质量的优化。仿真实验结果表明,该策略在改善流媒体播放质量方面具有较明显的优势。     

基于缓存偏移量的P2P流媒体调度策略

现有P2P流媒体调度策略在确定数据块调度优先级时,未能综合考虑数据块稀缺度和紧迫度因素,导致了较差的播放连续度和启动延迟性能。提出的基于缓存偏移量的数据调度策略通过统计数据块在供求节点上的播放偏移量并对其加以处理,可有效懈决该问题,使播放连续度、启动延迟性能得到明显提高。     

P2P流媒体直播系统数据调度算法及仿真

在数据驱动的P2P流媒体直播系统的研究中,数据调度算法的优劣影响流媒体的播放质量.因此主要研究了P2P流媒体直播系统中的数据调度问题.通过定义请求数据块的播放质量优先级,提出了最大化播放质量优先级的分布式调度模型.模型首先预测出本周期内请求节点与邻居节点之间的实际带宽,然后建立最优化数学模型并将其转换为等价的指派问题,根据该指派问题构造等价的赋权完全二部图,最后利用Kuhn-Munkres算法求出本周期的数据块调度策略.利用P2PStrmSim仿真器仿真,结果表明,所提出的分布式调度算法的性能比传统调度策略有显著提高.     

基于缓存区段的P2P流媒体调度算法

由于P2P环境的高度动态性和异构性,以及流媒体服务的高宽带和连续性强的特征,P2P流媒体系统中数据块和发送节点的调度便显得尤为重要。本文针对数据驱动的P2P流媒体系统提出了基于缓存区段的调度算法,即根据时间线将缓存划分为反映不同紧急程度的若干区段,以便节点根据资源副本数和紧急程度作出合理调度。模拟实验表明,在高 动态性的网络情况下,基于缓存区段的调度算法仍然能够很好地保证媒体流的连续性以及节点间的协作。     

基于P2P的流媒体技术

在Internet视频直播服务中,受宽带限制,服务器难以支持大规模并发客户.针对该问题,本文提出了采用P2P方式,提高并发节点的数目.即采用多点下载和文件分块重组方法,一边下载一边播放,能够保证视频流完整而流畅地播放.     

基于模糊理论的P2P流媒体节点选择算法

传统Gossip协议对节点的选择存在盲目性,没有考虑节点的存储能力等影响因素,致使节点选择时网络搜索成功率较低,网络传输负载呈现出随机性。通过对非结构化P2P网络中广泛应用的Gossip协议进行探索和研究,运用模糊理论提出基于可靠性的节点选择策略。通过模拟实验对相关数据进行分析,结果表明该策略能有效提高P2P网络中节点的选择效率。     

P2P流媒体数据分配算法的新评价方法

介绍P2P流媒体数据分配算法及其评价准则,分析原有评价方法存在的问题,提出一种新的评价方法,利用该方法分别对5种分配算法进行评估。仿真实验结果表明,该评价方法能够以Matlab二维动态图展示量化结果,可以得到较为全面准确的评价结论。