一种改进的分布式协作柔性QoS管理模型

提出了一种改进的分布式多媒体系统模型．基于该系统模型，进一步提出了一种改进的分布式协作柔性QoS管理模型并详细讨论了该模型的工作过程，最后简要地介绍了该QoS管理模型的应用．     

一种基于Clos网络支持QoS的DHiRRM调度算法

在分析三级Clos网的基础上提出了一种支持QoS的三级Clos分布式交换结构.对该结构进行区分服务模型的引入,分别从输入端口和输出端口进行了设计与分析;并从算法的有效性和复杂度等方面,对提出的交换结构的可扩展性和QoS策略作了分析.最后,在交换网络输入端利用改进的Diff-Serv模型进行数据流的区分,在Diff-Serv域内确保优先级高的业务流得到更好的服务质量,提出了DHiRRM调度算法,使该交换结构的设计能提供优良的QoS策略.     

提供QoS保证的WiMAX Mesh网络架构设计

为解决IEEE802．16-2004标准中Mesh模式缺乏QoS（Quality of Service）保证机制的问题，提出了新的支持QoS保证的WiMAX（Worldwide Interoperability for MicrowaveAccess）Mesh网络架构。该架构使用原标准已有业务分类，定义了动态业务流建立的协议流程。通过拓展分布式管理消息实现了动态业务管理消息在WiMAX Mesh中的传递。改进Mesh模式下数据子帧分配方法，提供了不同业务的数据调度。改进的分布式调度消息可以快速地、完成业务流建立，数据子帧的分配方法则对不同级别业务提供了吞吐量和时延方面的支持。该架构设计可以有效地实现WiMAX Mesh网络服务质量保证。     

一种解多QoS约束组播问题的改进蚁群算法

多QoS约束的组播路由技术是当前实现分布式网络多媒体的关键技术，蚁群算法是解决多QoS约束组播路由问题的一种启发式算法，但存在收敛速度慢等缺陷. 基于这种情况提出了一种改进的蚁群算法，该算法采用基于组成员节点驱动的方式构造组播树，并在概率转移函数中添加了方向因子，使蚂蚁在寻找路径时摆脱了最初的盲目性，以更大的概率快速向源节点靠近. 仿真实验证明，改进蚁群算法的收敛速度明显提高.     

基于移动代理的多媒体网络QoS分布式关联监测方法研究

采用分布式监测机制来实现多媒体网络业务QoS(服务质量)保证是一个重要的研究方向。首先分析当前多媒体网络QoS分布式监测方法的相关研究;然后将移动代理技术引入QoS分布式监测方法,提出一种基于移动代理的QoS分布式关联监测框架;并以该框架为基础提出一种基于移动代理的QoS劣化网段定位方法。仿真表明了该方法的实时性和有效性,也表明提高了网络接口利用率和减少了网络时延。     

分布式边对边的QoS测量

目的 提出一种分布式的边对边QoS测量方法，以获取QoS参数信息。方法 提出边对边DS流模型，在DS域中构造DS流，通过Ds流中的网络中间节点获取QoS参数信息，并对其进行聚合得出DS流的QoS参数特性。结果 通过ns-2网络模拟器模拟的结果证明该方法测量结果良好，并且使用较少的网络资源。结论 是一种有效的QoS信息获取的方法，同时对QoS管理也具有重要的意义。     

基于网络演算的改进QoS模型研究

通过对当前IP网络中常用QoS模型,特别是集成服务和区分服务模型的分析,指出其在下一代互联网应用环境中存在的不足.运用有利于量化计算的网络演算理论,结合IPv6的特性和流标签、优先级域等优势,提出了一种改进的QoS模型——RSM模型,并通过与集成服务和区分服务模型进行对比分析和实例计算,证实了RSM模型在大规模IP网络中也具有较好的端到端延迟边界和较低的丢包率,其分域管理的特点保证了良好的扩展性.     

面向下一代互联网的智能QoS单播路由算法

为了适应下一代互联网对多个约束条件服务质量(QoS)的要求,提出了一种基于粒子群优化PSO(Par-ticle Swarm Optimization)的智能QoS单播路由算法.首先给出了QoS单播路由问题模型及其数学描述,然后对所考虑QoS参数进行模糊处理,在此基础上利用改进的PSO算法的智能优化能力进行路径寻优.仿真结果表明,提出的算法是可行和有效的.     

IP网的一种分层自适应服务质量控制模型

针对现有服务质量（QoS）解决方案,如集成服务（InterServ/RSVP）、区分服务（DiffServ)及MPLS模型等,存在的适用性差及需要协议和硬件支持等不足,提出了一种新的可以支持实时分布式多媒体应用的分层自适应QoS控制模型,该模型融合了拥塞控制、视频帧调度、视频分层编码、FEC容错编码、速率自适应编码等多项技术,采用分层结构设计实现,并已经在多媒体同步实时授课系统RealClas中得到实际应用。结果表明：在同等网络条件下,新的QoS模型具有更优的多媒体输质量,而且具有良好的扩展性,对IP网的路由和交换没有任何依赖等特点。     

区分服务及其组播环境中的一种接纳控制方案

提出了区分服务网络的一种基于集中式带宽代理(bandwidth broker,BB)的接纳控制方案并将其扩展到组播环境中,其目的是为了在区分服务网络提供端到端的服务质量(quality of service,QoS)保证. 带宽代理管理与维护区分服务网络域内的QoS状态信息和组播信息,并在网络域外的QoS信令或组播消息帮助下完成接纳控制与资源预留. 实验结果表明该方案具有比基于显式信令的分布式接纳控制方案更好的性能和更高的资源利用率,并能为区分服务网络的组播成员提供QoS保证.     

基于区分服务的IP QoS控制策略研究及性能评价

针对目前IP网络亟待解决的QoS问题，分析了区分服务(DiffServ)模型的体系结构，研究了区分服务实现IP QoS的控制策略，包括支持区分服务的各种缓冲管理、队列调度算法及拥塞控制机制．最后用网络仿真软件NS2在Linux环境下搭建了实现区分服务的仿真实验平台，在该平台上对区分服务模型进行了模拟测试和性能评价．     

基于双向动态规划质量有保障的组合服务选取

文章针对当前基于QoS的组合服务选取的不足,从通用服务质量、领域相关服务质量和业务的组合关联度3个方面考虑组合服务选取,充分保证了组合服务的质量,并将组合Web服务选取问题转化为最长路径选取问题,给出了一种双向动态规划的求解策略.     

MPLS网络的QoS及其管理框架实现方式

论述了MPLS网络的两种QoS技术：MPLS流量工程以及结合IP QoS体系，并指出DiffServ和流量工程技术相结合可以在MPLS网络中很好地保证业务的QoS。以这一技术为基础，在管理层面提出了相应的MPLS网络QoS管理框架及实现方式。     

NGI中一种基于粒子群优化的QoS单播路由算法

针对满足多个约束条件的服务质量QoS(Quality of Service)单播路由的特点,提出了一种下一代互联网NGI(Next Generation Internet)中基于粒子群优化PSO(Particle SwarmOptimization)的QoS路由算法.给出了QoS单播路由问题模型及其数学描述,对所考虑的带宽、延迟、延迟抖动和出错率等QoS参数进行模糊处理,在此基础上基于PSO算法进行路径寻优,并在多个实际的和虚拟的网络拓扑上进行了仿真实现与性能评价.仿真结果表明,提出的算法是可行和有效的.     

一种基于Agent的服务质量管理框架

为了更好地满足应用的服务质量需求，应建立一种结构良好的服务质量管理框架，以便进行服务质量协商和资源管理．根据服务质量的结构、目标以及Agent的特性，提出了一种基于Agent的服务质量管理框架．首先，介绍了框架的构成，给出了服务质量的定义和各层参数的映射机制．其次，介绍了框架的核心部分“基于Agent的服务质量管理站”，说明了站中各种静态、移动Agent的作用和相互关系．最后，给出了基于Agent端到端的服务质量协商过程。     

一种OFDM系统中的自适应调制策略

给出了一种OFDM系统中考虑QoS约束的自适应调制策略。算法首先通过用户的QoS约束值确定用户的调度优先级并据此分配子载波,然后再对用户进行比特和功率分配,确定调制方案。仿真结果表明,该算法能够使系统在满足QoS约束要求的条件下使所需的发射功率最小。     

无线网络分层QoS垂直映射模型及跨层优化方法

现代无线通信网络结构复杂,通信环境时变,业务流和无线信道不可预知,服务质量保障极具挑战性.基于无线网络分层QoS体系结构,文中提出了一种统一的基于协议层间虚拟缓存接口QoS垂直映射模型,以虚拟队列技术实现层间QoS指标映射.同时,基于该协议层间QoS垂直映射模型提出一种跨层QoS优化架构,并针对业务流和无线信道的不可预知性,给出该架构在线学习优化求解方法.最后,通过与现有文献技术对比一致性方法验证所提出层间QoS垂直映射模型正确性,并且在物理层包差错率小于30％条件下,分析Q学习法优化数据链路层时延收敛性,从而验证所提出跨层优化模型和在线学习优化方法的有效性.     

基于混合遗传算法的多约束组播路由问题的求解

研究了延时、延时抖动约束的最小费用组播路由问题,并且提出了一种混合遗传算法.遗传算法是一种模拟生物进化过程的并行最优算法,适合在大型、复杂的空间中寻找最优解.遗传算法并不需要求解问题具有连续性,因而适宜于约束组播路由问题的求解.此外,遗传算法的并行分布式处理实现简单,因而用遗传算法解决约束组播路由问题十分有效.并通过计算分析,表明本算法能够快速有效的构造出所要求的满足延时、延时抖动约束的最优组播树.