推拉结合的P2P VoD数据分发算法P2

提出了一种用于P2P VoD系统的推拉结合的数据分发算法P2.节点采用Pull的方式向合作节点请求数据,同时,在有空闲的上行带宽资源时,用Push的方式向子节点推送数据.间进行实验证明,结合随机选取策略的P2更好的利用节点的上行带宽资源,降低服务器的负载,从而提高整个系统的服务能力.     

一种面向可用性的P2P数据分发方法

对等网络由高度动态的节点构成,节点间会话时间极端异构。对等节点频繁加入和退出导致对等网络维护开销增大,数据可用性降低。面向可用性的对等网络数据分发方法,针对热点数据和节点可用性的分析,通过增加系统中数据的副本数量,提高数据的可用性,同时减小消息扩散的范围,提高系统的效率,克服会话时间异构性。实验结果表明,该方法可以有效提高数据可用性,降低系统的维护开销。     

P2P流媒体系统数据调度研究综述

P2P流媒体系统主要涉及成员管理和数据调度等两方面研究.主要研究内容为不同的网络拓扑结构下的数据调度问题的研究问题.P2P流媒体系统网络拓扑结构主要分为三类:树状结构、网状结构和混合结构.树状结构又分为单组播树和多组播树结构,主要采取“推”模式的数据调度机制.网状结构主要采取“拉”模式的数据调度机制.混合结构主要采取“推-拉”模式的数据调度机制.通过介绍每一类方法和相应的代表系统,并给出各类数据调度的优缺点.     

媒体分发网络存储策略优化

针对媒体分发网络（MDN）系统中现有媒体分发存储策略所存在的问题,为进一步提高系统的性能和满足更多用户的点播请求,提出一种基于分块的存储策略,该策略通过对每部影片进行分块及对所有影片块定期进行热度的排序决定MS和PN所需存储的相应影片内容。通过NS2仿真平台所搭建的MDN系统进行实验验证表明,该存储策略能够更好地改进用户点播请求的响应时间及本地数据击中率。     

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。     

结合P2P的媒体分发网络的承载量分析

近年来结合P2P的媒体分发网络(MDN)越来越受到人们的关注.它通过将P2P技术引入到传统的内容分发网络,增加了网络的可扩展性,提高了网络的服务质量.为了对这种MDN网络的性能进行分析,本文建立一个线性规划模型,利用该模型可求解出MDN网络的最大吞吐量,进而分析了网络的承载量.通过实验,分析了模型中不同参数和策略配置对网络承载量的影响,从而找出了影响系统性能的各种因素.这些结果对进一步提升网络性能、配置网络参数有很好的指导作用.     

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。     

一种分阶段的P2P流媒体数据调度算法

针对当前P2P流媒体中各节点数据调度时独立获取数据而对提高节点间数据协作性考虑不足,导致服务器负载较重的问题,提出一种分阶段的数据调度算法。当多个节点将请求的数据中含有相同数据块时,各节点将分两个阶段合作的获取这些数据。第1阶段按照带宽相对大小各节点以合作的方式先各自获取数据的一个子集,第2阶段节点间再充分共享上一阶段已经获得的子集数据,协作地完成该轮调度的数据传输。仿真实验表明该算法可以提高节点间数据协作性,充分利用节点带宽资源传输媒体数据,提高系统可扩展性。     

基于改进粒子群算法的P2P流媒体数据调度策略

根据P2P流媒体数据调度特点,改进了粒子群优化算法,并提出适用于离散粒子群算法（MDPSOA）的数字串编码方式。调度策略引入资源紧急度以及资源稀缺度来选择调度数据片,然后用改进离散粒子群算法来进行节点寻优,找出最优调度节点集。最后通过实验仿真算法收敛性、数据调度时间、网络利用带宽和节点负载平衡,从而验证调度策略的可行性和有效性。     

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.     

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.     

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。     

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。     

基于综合因素的P2P流媒体数据调度算法

为了提高P2P流媒体数据传输的效率,提出一种基于综合因素的P2P流媒体数据调度算法,该算法综合考虑数据块的提供者数量和紧急程度定义数据块优先级,并对与提供者之间的网络带宽进行有效估计,根据优先级和带宽调度P2P数据请求的次序和方向。仿真结果表明,该调度算法在节点吞吐量和系统连续性指标以及启动延迟方面比传统的P2P流媒体调度算法有明显提高。     

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分层流媒体数据分配的粒子群遗传算法

现有P2P分层流媒体中的数据分配算法是基于贪婪思想的确定性启发式算法,不能得到全局最优解。为此,提出一种基于备选数据块编码方式的粒子群遗传算法。定义备选数据块,建立问题的无约束整数规划模型。仿真实验表明,该算法在优化效果上能比现有算法提高5%~25%。     

可分级P2P流媒体的自适应传输调度算法

可分级视频编码(SVC)技术实现了从单一码流中得到不同帧率、分辨率和图像质量的视频数据,使其更能应对网络的抖动.P2P技术已广泛应用到流媒体直播系统中,现有的SVC P2P传输调度机制主要基于传统流媒体,较少考虑SVC流媒体多层的特殊结构.本文提出一种基于层间网络编码的SVC P2P传输调度算法,称为可分级P2P流媒体的自适应传输调度算法.该算法通过预测和调整邻居节点各层的发送概率,使得请求节点能够按照预定的各层接收比例接收数据包.理论分析和仿真结果显示该算法具有较目前主流算法更好的性能.