基于RTCP的实时流式传输拥塞控制算法

提出了一种基于RTCP报告的实时流式传输拥塞控制算法——RCC算法(RTCP-based Congestion Control),解决了在传统IP网络中传输实时流媒体时的拥塞问题.算法以Padhye吞吐率模型为基础,利用RTCP报告携带的相关信息进行拥塞控制,一方面为发送速率的短期大幅变化进行了平滑处理,提高了流式传输的质量,另一方面使多媒体流的传输在与TCP流共存的时候具有较好的TCP友好性和较小的侵略性.     

具有拥塞控制机制的网络传输系统的研究实现

为了缓解数据传输时的网络拥塞问题,在考虑了TCP-Friendly的基础上,对基于模型的流媒体拥塞控制算法-TFRC（TCP-Friendly Rate Control）从RTT以及丢失率的估计两方面进行了改进,并在网络传输系统中进行了应用实现。     

一种新的反馈式流媒体拥塞控制算法

参考基于反馈的流媒体拥塞控制算法FCA基础之上,从减少系统抖动入手,提出了一种新的基于反馈的流媒体拥塞控制算法。仿真实验结果表明,NFCA算法在延时抖动有所改进,更适合流媒体的传输。     

基于SDN具有缓存感知的NDN节点拥塞控制策略

命名数据网(nameddatanetworking,NDN)作为一种新型的互联网架构,旨在应对日益增长的数据流量．然而,随着用户需求进一步增长,拥塞控制对于多路径传输的命名数据网仍然是一个具有挑战性的问题,亟需一种能够快速地检测网络拥塞和有效地管理网络资源的拥塞控制机制．针对这一问题,提出了一种基于软件定义网络技术的、具有缓存感知功能的命名数据网节点拥塞控制策略,称BCMCC．首先,介绍了BCMCC的新型网络架构．利用软件定义网络控制平面与数据平面解耦合技术,该架构将拥塞控制功能集中于SDN控制器中,以实现集中式节点拥塞控制、降低节点运行负荷的目的．其次,基于新型网络架构,研究了BCMCC的缓存感知算法和多路径选择拥塞控制算法．其中,缓存感知算法实现了网络缓存内容的感知以及缓存内容全局流行度的计算,能够利用命名数据网的节点缓存特性,降低缓存内容对拥塞控制的影响;多路径选择拥塞控制算法协同节点更新转发端口信息以实现流量迁移、智能化管理多路径容量,达到提高网络资源利用率、有效避免和缓解网络拥塞的目的．最后,在ndnSIM仿真平台进行BCMCC的性能测试．实验结果表明,BCMCC在丢包量、网...     

基于RTCP的流媒体拥塞控制算法研究

分析了现有的流媒体拥塞控制算法(AIMD,TFRC)的优缺点,在此基础上,提出一种改进的流媒体拥塞控制算法。算法对反馈信息进行预测和参数的调整,减少了开始阶段延时时间,并采用平稳增长因子,降低传输过程中的抖动,减少丢包率,以提高流媒体的平稳性,最后,对算法进行验证。仿真实验结果表明,改进算法在延时抖动方面有所提高,更适合流媒体的传输,并较好地保持了TCP友好特性。     

浅谈流媒体技术在网络教学中的应用及评价

流媒体是为了解决Internet中低带宽网络上音视频信息传输问题而产生和发展起来的一种网络新技术。采用流媒体技术，能够有效地突破低比特率接入Internet方式下的带宽瓶颈，克服文件下载传输方式的不足，实现多媒体信息在Internet上的顺畅传输。流媒体简单来说就是应用流技术在网络上传输的多媒体文件，使用它，我们可以不再象以前那样访问存储在服务器上的媒体文件时，要等到整个文件传输到用户端才能开始播放。它总是将大的文件分成较小的部分，依次发送到客户端。客户端使用的流媒体播放器在接收到一定量的文件数据包后就会开始播放，而不用等接收完全部的数据才开始。这样就能满足媒体播放的实时性。并且流媒体采用了先进的数据缓冲技术，当数据到达媒体播放器后，它会自动在系统缓存中存储一定量的信息数据，然后流媒体器才从缓存中提取数据进行播放。这样一来，即使网络传输偶尔出现问题，只要缓存中还有数据，媒体就能平滑流畅地播放了。流媒体运用了先进的数据压缩和解压缩技术，数据压缩方式和JPEG格式图像的压缩格式很相似，只在播放时，才由流媒体播放器进行实时的解压缩。这样可以使声音和视频文件在保证质量的前提下，压缩到很小。通常可以做到WAV和AVI文件的3％-5％，也只有这样才能适用于网络教学中。     

一种基于分段的网络流媒体代理缓存策略

针对大量用户访问网络流媒体系统时出现的响应速度慢、网络拥塞严重、缓存利用率低和容量不足的问题,提出了一种IPTV环境下的PSU代理缓存策略,利用分段缓存和动态调整存储比例的方法,提高流媒体代理服务器的存储效率和服务性能.给出了流媒体文件的分段方法和热度概念,通过增加前缀缓存数量的方法,优化了IPTV三层结构的存储比例,...     

一种双重路径动态源路由算法的设计与仿真

随着无线通讯技术的发展,无线流媒体应用越来越普遍,它适合于音频和视频文件的传输．为保证流媒体在无线ADHOC网络中的传输质量（QOS）,克服常用的无线路由算法在流媒体文件传输时可能会出现的丢包和误码率高的缺陷．论文为该类传输提供了一种改进的无线路由算法,该算法能明显提高传输的质量．仿真实验结果显示在高误码率的无线ADHOC网络中,该算法可以增大拥塞窗口和提高吞吐量．     

基于最大缓冲时间的流媒体缓存策略

通过综合考虑无线网络传输时延、流媒体片段内部流行度以及用户终端缓存空间大小对流媒体分发质量的影响,提出了一种基于最大缓冲时间的P2P流媒体分发缓存算法,算法考虑了无线网络传输时延、流媒体中断的位置及用户提供的计算资源.性能分析表明,它与仅考虑无线网络传输时延的缓存算法相比,能减少流媒体分发起动时延和播放抖动时延,可有效地提高无线Ad Hoc网络中P2P流媒体分发质量.     

无线网络多基站低时延协作缓存方案研究

随着社交视频网络服务的日益增长,内容请求的多样性及内容传输的冗余性大大降低了现有蜂窝通信的流量效率.在基站设置合理的文件缓存可以减少核心网中重复传输造成的流量拥塞,从而可有效提升终端视频请求服务的体验质量.本文针对多蜂窝基站协作缓存场景,研究了文件流行度未知时最小化系统总传输时延的模型构造.首先,结合基站缓存容量大小及文件请求的分布,构造了基于最小时延传输的0-1整数规划最优化问题;其次,利用组合多臂赌博机(CMAB)算法完成对未知文件流行度的估计;最后,结合流行度更新迭代过程完成文件的最优化缓存.通过将非线性问题依次转化为多项式问题和线性问题,并结合高效的启发式算法得到次优解,相比于分支定界最优算法有效降低了运算复杂度.仿真结果表明所提算法接近最优解,与传统的缓存方案相比可有效降低传输时延.     

考虑环境效益的城市快速路匝道协调控制

针对城市机动车尾气污染严重的问题,提出一种考虑环境效益的城市快速路入口匝道协调控制策略.以城市快速路宏观交通流模型为基础,将宏观交通变量转化为微观变量,然后采用微观排放模型计算尾气排放量.在模型预测控制的框架下,综合交通效率和环境效益指标,建立非线性动态优化控制命题,并基于极小值原理进行求解.在多匝道快速路网的仿真结果表明,该策略在兼顾交通通行效率的同时能有效减少机动车尾气CO,HC排放,燃油消耗也显著减少,只有NOx因平均车速的提高略有增加.     

基于模型预测的快速交通网络路由诱导方法

为了达到均衡城市快速路网交通负荷,提高交通运行效率的目的,提出了模型预测路由诱导控制方法,控制任务描述为一个动态的、离散时间、空间的、带有约束控制变量的最优控制问题.采用宏观、确定型的、离散时间、空间、适合基于模型预测交通控制的宏观动态交通模型来构建网络交通过程模型,通过在未来较长的时段内求解每一个控制周期的最优问题来实现反馈控制.仿真实例研究结果表明,模型预测路由诱导控制方法能够考虑时变的交通状态,取得良好的控制效果,可为先进的交通管理系统构建提供依据.     

基于模型预测控制的快速路网匝道调节方法

探索了基于模型预测控制(MPC)的匝道调节方法.提出了匝道MPC调节的非线性动态时间离散最优控制模型及其解法.最优控制模型采用动态网络交通流模型作为过程模型,采用遗传算法求解.考察了匝道MPC调节的效果和鲁棒性,并将其效果与经典的ALINEA匝道调节方法相比.针对三起点三终点快速路网的仿真案例显示,匝道MPC调节能明显缓解拥堵,改善路网总体运行效率,较之ALINEA调节能够更连续平稳地调节交通流,在存在预测误差的情况下控制效果依然很好,其路网总耗时改善率明显高于ALINEA调节,具有很好的鲁棒性和应用前景.     

MPLS网络的综合接纳控制算法

 在多协议标记交换MPLS (MultiProtocol Label Switching)网络中,由于无法准确获取业务特征参数及汇聚后的业务流与单个业务流的业务特征不同,导致网络为业务分配的资源与其实际使用的资源不一致,因此仅依据控制面给出的理论可用带宽进行接纳控制决策将导致网络资源利用率降低。针对该问题提出一种新的接纳控制算法,该算法通过对带宽理论值与受控的端到端测量结果进行综合,获取网络的可用带宽,并作为接纳控制依据。通过构建实际试验环境进行了接纳控制试验。试验结果表明,采用推荐的接纳控制算法,可以提高低优先级业务的接纳成功率,并在一定程度上提供QoS保证,提高了网络资源利用率。     

一种用于异常检测的网络流量抽样方法

为了减小抽样数据对网络异常检测的影响,提出了一种新的可变抽样率的网络流量抽样方法.通过利用哈希模式匹配算法,将到达的数据报文按流标识分类并记录下该报文在流中的位置,然后根据报文所属流的位置顺序减函数来设置不同的报文抽样概率.实验结果表明,所提方法增加了短流报文的抽样概率,解决了由于随机报文抽样方法偏向于长流抽样而导致的网络异常丢弃的问题,从而提高了异常检测的正确性.     

城市交通网络目标配流模型

进行城市交通网络规划时,一方面需充分利用交通网络各路段的通行能力,另一方面又需考虑到某些路段为了控制交通拥挤、交通污染等而设置目标流量的要求,为此本文建立了已知固定交通需求下的双目标网络配流模型,并将此模型转化为等价的凸目标规划模型．通过求解最优控制不等式组模型的方法对配流模型进行求解．这模型及其算法在小型模拟网络上得到了实施．     

基于预测的城市交通拥堵传播与控制策略研究

为缓解城市交通拥堵,提高城市交通网络的运行效率,提出了预测型交通拥堵控制策略的理念. 运用改进的中观交通仿真模型模拟城市交通流的运动规律,采用类似随机动态交通分配的方法对动态的OD进行网络加载,得到了交通状态的预测,从而提前判断交通拥堵的发生,制定相应的交通拥堵控制策略,防堵于未然. 仿真结果验证了本文提出的方法可以有效地控制交通拥堵.     

高速公路入口匝道无模型控制研究

高速公路交通系统是具有非线性、随机性、时变性等特性的复杂系统,用传统的数学模型很难准确地描述,因此依赖数学模型的交通流控制存在很大的局限性.建立了一个包含神经网络的无模型高速公路交通流匝道控制系统,这里以入口匝道的放行率(即控制变量)作为神经网络输出,并给出了神经网络的结构和详细的训练算法,其中训练算法采用了SPSA方法.仿真结果表明,该方法能有效地对高速公路入口匝道实施控制,且比一般的神经网络模型具有更强的在线控制能力.     

引入谈判博弈的Q-学习下的城市交通信号协调配时决策

由于城市交通路网中交叉口间交通信号决策是相互影响的,并且车联网技术使得交叉口交通信号配时agent间能进行直接交互,此决策问题可用博弈框架来描述。建立了城市路网中相邻交叉口间交通流关联模型,通过嵌入谈判博弈模型来设计Q-学习方法,此方法中利用谈判参考点来进行配时行为的选择。仿真实验分析表明,相对于无协调的Q-学习算法,谈判博弈Q-学习取得更好的控制效果和稳定性能。谈判博弈Q-学习在处理交通拥挤及干扰交通流时,能根据交通条件灵活地改变交通信号配时决策,具有较强的适应能力。     

基于最大Lyapunov指数的网络业务流量预测

在高速网络资源分配与拥塞控制研究中,网络业务流量的预报是一个具有重要意义的课题.基于准确的业务预报,网络管理和控制方案更易于适应业务流量的动态变化,从而达到优化网络性能的目的.而高速网络中大量存在着以自相似性为特征的多种业务流量.已有研究表明,这种自相似特性与混沌现象的吸引子有着紧密的联系.笔者利用混沌时间序列的重构相空间方法,对高速网络中自相似信源的速率做出了预测,并给出了最大可预报时间.该方法的预测模式简单,仿真结果表明,预测的精度也比较高.