基于应用区分的精细化网络服务质量评估

为了满足新网络应用对网络服务质量的多样化需求,提出了基于应用区分的精细化网络服务质量评估(RQoSAAD),其计算各个测量周期内用户不同应用、不同网络互联级别流量的QoS达成度和QoS满意度,并进一步使用辛普森法则得到用户各应用、各网络互联级别流量及总体流量大时间尺度下的QoS达成度、QoS满意度及QoS等级,以此细致...     

利用服务质量参数值预测的Web服务选择方法

为了使得服务消费者获得的QoS值能够作为服务分级和排序的重要依据,提出了一种基于QoS参数值预测的Web服务选择算法.依据服务质量一致性指标生成服务质量报告,并对可信报告进行标记,再利用预处理算法来剔除欺骗报告.采用模糊回归方法对服务质量值进行预测:将服务质量的属性值和服务质量评价值分别作为方法的输入和输出,以此来确定模糊系数;把服务质量的评价模糊化为对称的三角模糊数;最后将获得的QoS预测结果作为服务选择的依据.实验结果表明,随着质量报告样本数的增加,服务质量预测值逐渐接近实际的QoS值.在服务发现对比实验中使用了服务质量预测方法,通过调整服务质量的一致性、服务消费者能够接受的服务广告和服务请求之间的质量差,实验结果的平均准确率误差可以控制在2.7%以内.     

移动通信的服务保障方法研究

设计了通用移动通信系统数据业务的服务保障方法,接入网络借鉴IntServ模型.核心网融入DiffServ模型,结合网络自身的特点实现了端到端服务质量QoS的体系结构,分析了为保证商定的QoS协议各层所提供的功能,阐述了QoS协商、QoS修改以及用户切换网络后的QoS重协商过程.该方法的仿真表明了良好的服务质量和相应性,体现了高链路利用率.     

基于贝叶斯推理的Web服务质量评价方法

为了对Web服务质量进行准确评价,提出了一种基于贝叶斯推理的Web服务质量评价方法.该方法首先从客观数据和主观数据两个方面,使用最大熵原理提取先验分布信息,然后通过贝叶斯推理出服务质量(quality of service,QoS)的分布参数,最后使用获得的QoS分布参数给出可信的QoS后验分布信息,从而对Web服务质量进行评价.大量的实验结果表明,本文提出的方法能够准确地对Web服务质量进行评价.     

一种保证QoS的服务发现机制

在网格计算环境中,服务发现是联系服务消费者和服务提供者的重要环节,服务质量QoS是服务消费者关注的重要问题之一．本文提出了一种保证QoS的服务发现机制．该机制根据服务消费者的消费历史,以服务质量QoS要求中的主要参数作为主关键字,进行分类排序,并利用本地缓存,加快了服务发现的速度．对服务提供者提出“连锁店”的概念,结合资源预约,最终满足服务消费者对服务质量QoS的要求。     

MPLS网络服务质量控制的策略与机制

为充分发挥网络资源的效能,提高服务质量,就必须对实现网络服务质量(QoS)保证的机制进行深入研究.目前采用MPLS技术实现QoS的解决方案已经成为这一领域的研究趋势.基于MPLS技术的基本原理,从体系结构、流量工程、环路控制、故障恢复与防止等关键技术出发,对实现QoS的方案展开研究,在实际应用中,通过有限的软硬件升级,实现端到端的QoS保证.     

移动Ad hoc网的QoS保障

带宽受限和拓扑改变频繁使得移动Ad hoc网的QoS(服务质量)保障十分困难。文中全面论述了支持移动Ad hoc网用户QoS性能的关键技术,重点研究了QoS服务模型、QoS信令、QoS路由技术、QoS MAC(媒体访问控制子层)协议等方面的问题,同时指出了与这些问题相关的未来的研究方向。     

基于IP网络的QoS体系结构

讨论了在IP网上实现多媒体数据传输时服务质量(QoS)的服务标准和服务种类，分析了IP QoS的体系结构：IntServ体系结构和DiffServ体系结构。在IntServ结构中重点分析了其核心协议RSVP，同时在DiffServ结构中着重分析了系统结构、核心路由器的服务质量和SLA。最后分析了IP QoS的现状及发展前景。     

QoS路由算法分析

QoS路由是保证网络服务质量的关键技术之一.随着网络技术的飞速发展,QoS路由算法日益增多,目的都是为了寻找最优路径来传递信息以提高服务质量.该文重点对目前QOS单播路由、QOS多播路由、无线网络路由的多种算法的基本思想及特点进行了分析,探讨了QoS路由的难点和今后可能的研究方向.     

基于蚁群优化的命名数据网络QoS路由研究

针对命名数据网络(NDN)具有多样的路由转发策略,但都未能实现NDN的服务质量(QoS)保障能力,利用蚁群优化算法(ACO)设计相应的QoS路由机制(ACO_QoS)能够保障NDN的服务质量.实验结果表明:ACO_QoS能够在满足QoS的前提下找到一条花费最小的路由.     

基于蚂蚁算法的通信网络QoS路由方法

对于提供基于QoS服务的通信网络来说，QoS路由是其中一个很关键的因素。本文介绍的基于蚂蚁算法QoS路由就是一个很好的解决方法。此前的一些算法只考虑了时延这一影响，本文的方法则考虑了服务质量的其它一些参数，比如有保证的带宽和最大的延迟等，从而提供更好的服务质量。     

Web服务QoS的免疫多信号预测模型研究

合理的服务质量(Quality of Service,QoS)预测是Web服务承诺的重要依据,在很大程度上关系到服务提供者的信誉.为了有效解决服务质量的预测问题,受到免疫系统多信号机制的启发,提出一种服务提供者主动的实时QoS预测模型.在多Agent仿真平台上的模拟实验和分析表明,该模型能够很好地解决实时QoS预测问题,服务提供者能够根据预测结果动态地调整Web服务的QoS承诺,从而有效提高其信誉.     

VOIP中的QoS应用研究

针对VoIP(Voice over IP)语音通信技术中所出现的服务质量要求,分析影响VoIP中QoS因素。并从应用层和网络层分别研究了对应的QoS控制方法和机制。比较了当前VoIP的QoS流行解决方案:集成服务IntServ/,区分服务Diffserv和多协议标签交换(MPLS),最后得出实时业务VoIP在IP网络上的服务质量需要多层次的机制保证。     

面向服务级别协议的核实与规划服务质量系统框架研究

针对现有服务质量(QoS)保障服务系统模式效率低、可扩展性差、QoS自动控制不足等问题,提出一种面向服务级别协议的核实与规划服务质量系统框架.该框架包括服务规划、服务核实和服务执行3个功能模块,可有机地融合服务执行管理的系统功能和系统服务,并通过一种新的服务自动组合模式实现了系统监控与管理功能的优化,实现了QoS自动控制,由此解决了系统的可扩展性问题.实例与仿真实验结果表明,核实与规划服务质量的系统框架能够自适应地组合执行管理系统功能,使之适应服务执行的动态变化,满足自动组合带来的功能需求,最后达到了QoS自动控制的目的.     

IMS中的QoS控制机制研究

3GPP在UMTSR5版本中引入了IMS(IP Multimedia Subsystem,IP多媒体子系统),向用户提供数据、语音、图像、视频等移动多媒体业务。IMS采取有效的QoS控制机制保证移动多媒体业务的服务质量。本文从QoS的概念出发,描述了UMTS网的业务分类与QoS等级,分析了IMS中基于策略的QoS架构,研究了IMS中基于策略的QoS控制机制。     

软交换硬件系统QoS实现

服务质量在以软交换为核心的下一代网络中是关键因素之一,本文着重阐述了软件交换硬件系统的QoS的实现,不同数据流的QOS分级和实现,在软交换核心交换机中QoS策略的配置,软交换媒体网关QoS实现,IAD QoS实现。     

基于QoS约束的计算能力调度算法研究

云计算具有很强的商业性特点,以为用户提供高质量的服务为目标。针对云计算对服务质量QoS的需求问题以及云计算原有计算能力调度算法没有考虑用户多样性的缺点,提出了基于QoS约束的计算能力调度算法。该算法可以在保证为用户提供模拟的独立计算能力基础上,根据QoS参数生成的向量进行资源与任务的匹配,区分用户的不同服务质量需求,为用户提供符合其需求的资源。     

一种支持QoS评价的Web服务推荐模型

提出了一种支持服务质量（QoS）评价的Web服务推荐模型,其核心是根据用户确定的功能和QoS需求,基于现有的QoS评价指数进行服务推荐．该模型可应用于Web服务管理系统、Web服务选取及Web服务组合等应用系统．     

一种采用神经网络PID控制的自适应资源分配方法

针对有限资源开放式系统多任务资源分配问题,提出了采用神经网络PID控制的自适应资源分配方法。该方法以求解任务间公平性服务质量水平(QoS)为目标,使用当前QoS与系统平均QoS的偏差作为控制器输入,通过多输入多输出神经网络PID控制,在线调整了资源分配。该方法不需要精确预知任务服务质量函数形式,而是通过自适应微调PID参数,快速有效地获得了近似公平的资源分配。实验结果表明,该方法能保证QoS快速收敛,与现有方法相比,资源调整次数减少了近10次,扩大了稳定范围。     

本地QoS状态的分布式实时测量方案

为了使支持服务质量(QoS)路由的路由器获得网络中实时变化的QoS状态,提出一种部署在QoS路由器上的分布式实时测量方案,直接在现有链路上测量有向链路可用带宽、时钟差、分组传输延迟和分组丢失率等参数。测量手段为主动测量和被动测量相结合,采样方法为分层随机采样,数据处理为指数移动平均和中值,测量得到的结果通过QoS路由协议传播给其它QoS路由器。该方案已经在服务质量路由器原型系统上实现。分析和实验结果表明:该方案无需第三方设备就可满足所需的精度,测量结果既反映最新的网络状态又具有相对的稳定性。测量分组在每条链路上仅占用2kb/s的带宽,且和网络规模无关。