基于增益概率的P2P流媒体缓存管理方法

提出了一种P2P流媒体节点增益概率缓存管理算法.针对概率缓存管理机制在P2P流媒体系统中优化主要性能指标的不足,提出了流媒体分发网络子域的分解量化子增益参数,通过计算P2P流媒体网络的总缓存增益,利用贪婪算法得到近似的最优解.实验结果表明, 新算法由于综合考虑了相对系统代价的增益因素,降低了数据发送延时,减小了丢包率,降低了对服务器的负载,提升了对P2P流媒体系统服务质量的优化作用.     

大规模并行分布式P2P算法模拟器设计与实现

为精确地分析和评估对等（P2P）算法的性能,在并行分布式网络模拟器的基础上,设计并实现数据包级的通用可扩展P2P算法模拟器．该模拟器可实现达万级节点的大规模P2P算法仿真．模拟器采用分层框架结构,包括P2P用户模拟层、P2P算法模拟层、P2P传输模拟层和并行分布式连接层,并完成对传输层UDP和TCP套接字扩展、改进,将P2P应用层算法控制消息解析与网络层数据分片传输相结合,支持大规模P2P实时和非实时算法．结合BitTorrent阐明本模拟器的设计与实现,达到万级节点的模拟实验结果验证本模拟器的正确性和有效性．     

移动P2P流媒体中的数据调度算法

为了解决移动网络中分层流媒体的数据调度问题,提出了一种新的应用于移动网络P2P(Peer to Peer)流媒体的数据调度算法--二维数据调度算法。该算法将流媒体数据块分别使用二维坐标进行标注（块坐标和层坐标）,数据调度过程中数据块的调度顺序由其二维坐标确定。仿真结果表明,二维数据调度算法能保证移动终端上的流媒体的顺畅播放;无用包率减小,使无线网络中带宽得到有效地利用;对层订阅抖动具有较好的抑制作用,确保流媒体质量稳定。     

推送模式的P2P流媒体分发算法

面对大规模的流媒体直播应用,传统的C/S(Client/Server)模式遇到了大量并发服务的巨大压力,P2P技术作为最有潜力的解决方案成为研究的热点.P2P直播技术经历了几个发展阶段,从P2P文件共享,到多播树,到多播网.目前P2P技术正在逐步进入商业运作.如何利用内网的上传带宽,加快流媒体数据的复制速度,减少结点与源结点的传输延时,保证结点之间的准同步播放,提供富媒体的业务等,仍然是P2P技术研究领域的热点问题.相比目前的P2P流媒体分发算法,提出推送模式的P2P流媒体分发算法,结合了新数据块优先调度,能够利用处于防火墙内的结点的上传带宽,加快了流媒体数据复制的速度,进而减少缓冲的时间,并保证了结点之间的准同步回放.     

基于P2P流媒体的网络视频系统设计

目的 解决目前网络视频系统带宽要求高、系统伸缩性差、大规模用户同时在线时的服务器瓶颈等问题,提出基于P2P流媒体的网络视频系统设计方案.方法 将对等网络(P2P)理论应用到流媒体系统中,采用混合网络模式,运用应用层组播技术和区域自治思想构建组播树,根据实际情况对组播树进行动态调整,采用适合的缓存机制实现媒体数据的平稳传输.结果 通过对系统设计中的关键技术进行分析,采用P2P流媒体技术的网络视频系统在扩展性、服务器带宽要求、视频播放质量等方面都有了极大的改善.结论 在不改变现有网络带宽下,P2P流媒体技术是实现网络视频系统的最佳选择.     

一种P2P流媒体数据传输任务分派算法

定义了P2P流媒体数据传输的数学模型,提出了一种具有最小缓冲延迟的P2P流媒体数据传输任务分派算法MBADP2P,算法考虑已分派/待分派资源块情况、当前网络中各节点可提供的出口带宽和各资源块实际产生的缓冲延迟,将待分派资源块动态测试分派到相关节点,计算出具有最小缓冲延迟的传输分派方案．算法可根据网络环境的变化动态调整任务分派方案,更适合于实际的应用环境．测试结果显示,在非特定假设情况下,该算法的缓冲延迟小于其他已知的任务分派算法．     

采用改进粒子群的P2P流媒体数据调度算法

P2P技术解决了传统流媒体应用中的不能支持大用户的问题.而数据调度算法一直是P2P流媒体研究领域中的核心问题.为了减轻服务器的负载, 并且有效利用P2P网络中节点的资源.本文提出一种基于改进粒子群算法的P2P流媒体数据调度方法.该算法使用了粒子群算法进行寻优,并对粒子群算法进行改进,算法中定义了 "加法"运算,替换原来的速度方程,并增加变异算子,防止早熟收敛.最后通过对比实验验证了算法的有效性.     

P2P流媒体的协作缓存研究

为了缓解点对点(P2P)流媒体系统给互联网带来的通信压力,设计了一种基于P2P流媒体网络的协作缓存机制.首先,对已有的大规模P2P流媒体系统进行了测量实验,发现它们通过部署专用服务器提高系统整体性能,而节点之间的协作比较差.然后,利用缓存数据块的被访问频率计算其价值,利用数据块的传输时延计算其请求分布因子.最后,节点结合数据块价值和请求分布因子替换已缓存数据,尽可能地保留那些来自较远节点的缓存数据和高频数据,以实现缓存数据的均衡分布,提高节点之间的协作性.模拟结果显示所提出的方法在在缓存命中次数、系统负载和节点协作性等多个尺度上有较好的性能.     

基于邻居优选的P2P流媒体传输系统设计

设计了基于邻居优选的P2P流媒体传输系统的体系结构,研究了流媒体数据的采集、分割和传输技术;根据各节点的连接质量指标进行邻居优选,动态选择优良邻居并淘汰薄弱邻居,有效降低了服务端的负载,增强了流媒体数据传输的实时性和可靠性;最后,实现了基于邻居优选的P2P流媒体传输的原型系统。实验表明,基于邻居优选的方案是高效、可行的。     

基于Markov判决树的视频多路传输

为提高无线包交换网络上视频传输的稳健性,提出了一种多描述编码的多路传输方案。方案对各描述的每个slice数据进行包级别的R eed-So lom on编码。基于无线信道模型的假设,利用M arkov判决树算法,为各slice的数据包选择最优的传输路径。在每个传输路径中,对所分配的数据包进行交织发送,以进一步提高抗突发丢包的能力。实验结果表明:该方案相对单路传输在相同编码速率的前提下平均峰值信噪比提高了3.81~5.84 dB,该方案可显著提高无线网络中视频传输的鲁棒性。     

基于P2P平台的流媒体服务设计和实现

在分析和比较目前典型P2P流媒体系统之后,提出一种基于自治域的P2PStreaming系统.该系统考虑了网络的松散性,将网络根据对等结点的地理位置来划分成不同的自治域系统,在自治域系统内推选出一些能力比较强的结点称为强结点,由强结点构成系统的中继层,降低自治域内的通讯开销.并在网络拓扑构建过程中借鉴了非结构化P2P的Gnutella组网策略并对其进行改进设计,同时系统设计使用了合理的数据分派算法来提高系统性能.     

基于P2P流媒体技术研究与实现

传统的流媒体播放方式基于C/S集中式网络模式,对于高带宽、实时性和突发流量这三大困难很难找到行之有效的解决方案。而P2P技术采用分布式网络模式,很好的解决了网络带宽瓶颈等问题。在流媒体技术中融入P2P技术,用户可以提高节目播放质量。本文介绍了几个典型的P2P流媒体模型,并给出了一个具体的P2P流媒体直播系统的实现。     

P2P流量控制方法的研究及实现

研究了流量控制技术,分析了令牌桶算法和RED算法的优缺点;给出了一种P2P流量控制算法,并且提出一种数据包调度策略和带宽配置策略,为用户合理分配了网络带宽资源,缓解了资源紧张现状,实现网络资源的按需分配;最后给出了实验测试结果。     

P2P流媒体系统的激励机制

目前P2P流媒体技术已经成为Internet上大规模流媒体应用的最流行的实现方案,但其服务质量会受到搭便车问题的影响。本文提出了一种基于内容差分服务的激励机制,该机制根据节点的贡献值和节目的流行度两个因素来计算节点的信誉,节目列表服务器按照节点的信誉值返回相应的节目列表,这样可以实现内容差分服务以避免搭便车问题。仿真结果表明,该激励机制可以有效提高视频播放质量。     

一种基于bot优先抽样的P2P botnet 在线检测技术

僵尸网络利用高效灵活的一对多控制机制,为攻击者提供了储备、管理和使用网络攻击能力的基础架构和平台,已成为当前Internet最严重且持续增长的安全威胁之一。为满足在高速网络实时检测P2P僵尸网络的需求,提出了一种基于bot优先抽样的在线检测技术。该方法利用bot优先的分级算法和基于优先级的包抽样算法,使得检测系统能够高效利用计算资源,在整体抽样率有限条件下,优先对疑似P2P僵尸通信数据包进行抽样,并使用流信息重构技术和流簇分析技术对抽样包进行统计分析来发现P2P僵尸主机。实验结果表明,所提出的在线检测技术能够有效提高对疑似P2P僵尸网络流量亚群的包抽样率,具有良好的在线检测效率和P2P僵尸检测命中率。     

基于大数据量实时流媒体P2P树算法研究

为了解决大数据实时流媒体传输(LRST)的QoS可控机制问题,根据现有的P2P模型,提出了一种新的基于RTCP的P2P树算法模型LrstP2P.该模型依托于RTCP XR协议和最小树深算法,通过三层模型的动态算法,增强了新用户加入网络时对父节点选择的有效性,优化了用户通信过程中由于节点的随机性和网络拓扑的易变性的应对策略,改进了数据传输的稳定性和实时性.通过实验,证实了该算法的优越性.     

基于FGS编码视频的P2P流媒体及应用

研究了将FGS编码技术与P2P流媒体的最佳结合。FGS将信源编码成基本层和增强层;通过增强层的伸缩性来增强基本层信息,其可伸缩性体现在可以根据传输带宽传输任意长度的编码流,而接收端解码器则能做到收多少就解码多少。被裁减的比特数只影响显示质量,对解码器无其他影响,传输流的比特数越多,则视频显示质量越好。从而可以极大地提高每个用户所接受的视频质量,并通过列举,更好地阐述了如何解决目前网络中的异步和异构。