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相似文献
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1.
基于优先级的高效应用层组播层次结构管理模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文介绍EPHM(Efficient Priority-based Hierarchical ALM management Model)模型的设计、分析和性能仿真,EPHM是在应用层组播层次结构的基础上提出的高效的以优先级为基础的ALM管理模型,并且,构建PRIORITY数学模型来确定每个组成员的优先级,另外,建立软件环境来模拟EPHM,在一台Linux主机上搭建仿真平台,由GT-ITM拓扑产生器生成节点,随机选择组播成员,实验结果表明,给每个组成员确定优先级,使分组选择Leader时更加合理化,即使Leader频繁失效,网络也能快速收敛,重新为各分组选择Leader,从而改善了仅仅对分组进行分层管理的性能.  相似文献   

2.
研究了组播会议控制对网络通信的要求.针对这一背景,提出了一个新的基于接收方丢失报文概率分组的可扩展可靠组播通信模型HSRM,设计了其分层结构的动态构建和维护策略,并进行了数值仿真.HSRM使用全分布方式和一致的组播通信构造与发送者无关的分层结构,限制了反馈和修复报文的扩散范围并控制了组内节点的异构性和组播组的规模.在保持良好鲁棒性、可扩展性和灵活性的前提下,提高了多对多可靠组播的性能.  相似文献   

3.
高效的基于平面的层次化应用层组播树模型   总被引:2,自引:0,他引:2  
应用层组播在Internet上有着广泛的应用.本文在K-叉树结构的基础上提出了一种K-叉平面结构,同时在平面的组织上结合了分层和分簇的思想.K-叉平面结构降低了子树之间的错误关联度;分层分簇降低了组播树的深度,减少了组播管理上的复杂度;在增加一定冗余的前提下,不同平面的簇与簇之间采用小概率通信,提高了数据恢复和数据传递的效率.整体而言,组播树的健壮性得到了很好的保证.仿真实验结果证明本模型能够很好地对端用户进行管理,提高了因某些结点意外失效造成的数据恢复和应用层组播的转发效率.  相似文献   

4.
摘要本文根据军事指挥的特点,建立了一个专门进行网络管理的分层结构的组播树,完成了对整个军事指挥系统的管理任务.此系统通过组播的方式,实现对各结点的动态管理,以适应瞬息万变的战时需要.  相似文献   

5.
提出一种适用于IP视频会议的组播——基于分层排列图的混合式组播。详细介绍了其拓扑结构,以及控制拓扑和数据拓扑的构建过程,并对该组播技术进行了性能分析。  相似文献   

6.
分析了常见的几种分层分布式密钥管理方案,并且在前人的基础上提出了一种新的基于分层分布式结构的组播密钥管理构想,介绍了这种方案的基本思想。通过实验分析比较了这种方案与前人方案的不同点及相同点,以及各自的优缺点。  相似文献   

7.
分析了常见的几种分层分布式密钥管理方案,并且在前人的基础上提出了一种新的基于分层分布式结构的组播密钥管理构想,介绍了这种方案的基本思想。通过实验分析比较了这种方案与前人方案的不同点及相同点,以及各自的优缺点。  相似文献   

8.
许建真  许强 《计算机应用》2009,29(2):484-486
提出了一种基于中心环旋转木马的高效分布式应用层组播模型(CRCL)。CRCL采用层次环状结构,以中心环为基础,每个中心环节点组建自己的旋转木马,通过创建节点优先级,使高优先级节点位于上层环中。通过仿真实验对比表明:该模型在中小型流媒体应用中具有很高的数据传输率、较短的收敛时间,同时平均路径长度也较小。  相似文献   

9.
针对目前IP同实施多媒体信息传输的难点问题,本文提出了基于接收者驱动的分层组播(Receiver—driven Layered Multicast,RLM)的视频信息传输模型。本模型借鉴了RLM模型对多媒体数据进行分层组播的思想,增加了反馈控制机制,这使本模型不仅适用于大规模用户使用,而且对网络的动态性和异构性具有较强的适应能力。  相似文献   

10.
提出一种基于tree覆盖网络拓扑的可扩展高效应用层组播协议-HFTM ( Hierarchical Fibonacci Tree Multicast ).HFTM通过分层和分群的思想将所有组播组成员构造成一个特殊的层次化结构,在进行群划分时,充分考虑了底层网络拓扑特征,尽量避免数据包在代价昂贵的链路上进行传输,从而减少组播延迟.另外,采用一种新颖的基于斐波那契序列的组播算法将群内成员构造成一棵高效的斐波那契组播树,利用此树进行群内组播.实验结果表明底层网络拓扑特点的考虑以及斐波那契组播树的构造使HFTM协议获得更好的组播延迟性能.  相似文献   

11.
林彤  钱华林  葛敬国  牛广锋 《软件学报》2007,18(10):2572-2583
组播已在多个协议层上分别实现,但现有协议仍未兼顾对灵活性与效率的共同需求.总的来说,硬件组播和IP组播较为高效,而覆盖组播则更为灵活.在混合网络中,底层技术的差异使这一问题变得更为突出.为此提出了一种动态自组织的半覆盖组播路由协议HOMR(half overlay multicast routing).该协议把基于组内区域广播的IP组播、基于地址端口转换的覆盖组播以及对各类硬件组播的调用融入单一的模型,在各层组播间按需转换.HOMR具有与全覆盖组播相似的灵活性,模拟实验表明,HOMR在保持较低协议开销的同时,获得了与完全IP组播相近的转发效率.  相似文献   

12.
服务质量无法保证和低效益是IP网络上开展VoD业务面临的主要问题.基于组播业务的网络优先级、用户群的SLA优先级和经济优先级,提出了一个基于效用的EPON VoD组播QoS优先级(效用优先级)算法.在网络拥塞的时候,基于该效用优先级来动态调整组播组的资源分配,不但节省了带宽需求和降低包丢失率,而且可通过将网络资源汇聚到高价值的业务上,提高带宽的效益.通过对变长和无序EPON Ethernet下行帧进行基于效用的定长和有序的改进,可减少VoD业务流的包时延抖动.仿真实验结果很好地验证了该机制的优点.  相似文献   

13.
叶晓国  王汝传  王绍棣 《软件学报》2006,17(7):1609-1616
多媒体多播应用在Internet上的广泛部署对拥塞控制提出了要求,分层多播是适应网络异构性较为有效的方案.为了克服现有分层多播存在的拥塞响应延时大、吞吐率抖动剧烈和不满足TCP友好的问题,给出了一个基于区分服务的分层多播模型,提出了一种基于区分服务的分层多播拥塞控制算法DSLMCC(DiffServ-based layered multicast packet dropping),在边缘路由器上引入了基于概率的区分优先级的分组标记算法,在核心路由器上采用区分优先级的分组丢弃算法.仿真结果表明,该算法能够有效地改进区分服务网络上的分层多播拥塞控制的性能,具有较快的拥塞响应速度、较好的稳定性和公平性,并且较好地适应了网络的异构性.  相似文献   

14.
移动IP技术解决了移动计算机上网的问题,但是由于链路质量的问题性能不是很好;组播具有可扩展性强、高效的特点,在移动这种资源受限的环境中显得尤为突出和重要.所以将移动IP和组播应用结合起来引起了人们越来越多的重视.对几种移动组播协议进行了研究与分析,指出了存在的问题,讨论了移动IP组播未来的研究方向.  相似文献   

15.
多媒体多播应用在Internet上的广泛部署对多播拥塞控制提出了要求.分层多播是适应网络异构性较有效的方案.针对现有分层多播大多存在拥塞响应延时大、吞吐率抖动剧烈和不满足TCP友好的问题。提出一种新的基于主动网的分层多播拥塞控制方案(ANLMCC),利用主动网灵活的服务定制能力,采用主动标记分层、优先级分层过滤,以及主动节点间逐跳的交互信令机制,大大改进了分层多播的性能.仿真实验表明,ANLMCC具有较快的拥塞响应速度、较好的稳定性和TCP友好的优点.  相似文献   

16.
提出了一种新型的环状层次应用层多播模型HVRB(Hierarchy Virtual Ring-based),它适合于拥有大规模多播成员的多播组.该模型以环作为拓扑结构,同时引入了虚环[1]的概念.采用了基于动态优先级的层次划分方法使得该环状拓扑结构随时间的变化性能逐步得到提高,并且采取一定的措施使得当出现数据传榆错误时可以进行快速的恢复.由仿真试验结果可知该模型具有较高的数据传输率、较高的带宽利用率和较低的控制开销.应用该多播模型可以较好地提高多播的性能.  相似文献   

17.
P2P网络的应用日益广泛,但是针对网络中各个终端主机网络接口带宽各异的实际情况,目前的覆盖多播模型没有综合考虑节点的延迟和实际可用带宽的限制。针对上述问题,提出了一种基于P2P网络的层次化覆盖多播模型(HOMM),该模型综合考虑了延迟和带宽两种因素,采用优先度作为构建ALM树的标准,在簇内构建局部ALM树,同时节点的加入、失效等操作的影响只局限于较小的局部范围内,使整个P2P网络的数据转发负载更为均衡。仿真实验表明该模型具有高效性、健壮性,能够很好地适应终端主机网络接口带宽各异的大规模组播环境。  相似文献   

18.
“有序”数据指的是数据间具有特定优先级关系的一类数据。降低“有序”数据传输时的排序时延和解码时延是提高“有序”数据业务的用户服务体验的关键问题。在非理想反馈条件下,基站仅能正确接收到部分用户反馈信息,导致重传效率降低。针对反馈丢失情况下的包重传问题进行研究,对发送端无法接收到反馈信息的事件进行了分析,提出了三种启发式的包更新策略。大量的仿真实验结果表明,在所提出的三种包更新策略中,全包更新策略对应的包重传方案的完成时间和总接入时间优于其余两种策略。  相似文献   

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