基于PHP的流媒体视频点播网站的设计与实现

在阐述流媒体技术、流式传输协议以及PHP技术的基础上,以甘肃科技电视网为例,详细介绍了三层结构下基于PHP技术的视频点播网站实现的软硬件环境、关键技术和具体步骤,为实现大规模多媒体实时点播系统的设计提供参考.     

基于软交换与Media Portal的私网穿越方案

介绍了用于解决软交换系统中的网络地址翻译穿越问题的几种技术,分析它们各自的适用范围、适用对象和存在的缺陷,提出了一种新的基于软交换与Media Portal配合的私网穿越方案.     

TD-SCDMA网络测试仪中SCCP协议解码及上层PDU获取方案

以TD-SCDMA网络测试仪的信令分析功能作为研究背景,介绍了,3G协议栈中信令连接控制协议的基本概念、功能以及消息结构,并且在此基础上探讨了信令连接控制部分（SCCP）协议的解码以及针对实际数据的组装 方法,目的是对网络测试仪中SCCP模块的软件实现提出解决方案。该协议位于协议栈的传输层,其分析思路和 方法对研究传输层的其他协议具有指导和推广意义。     

无线传感器网络MAC协议的节能机制研究

由于无线传感器网络节点使用干电池和纽扣电池供电的特点,限制了网络节点能量的使用。而传感器网络中能量的控制主要由MAC层和路由层完成,MAC层相对于路由层对能量的控制更为直接和频繁。文章分析了传感器网络的MAC协议中能量消耗的各种原因,并针对各种原因提出了相应的解决办法,可以较好地延长网络的使用寿命。     

网络自动售货机数据管理的研究

从数据管理的角度出发,对网络自动售货机的数据特点进行分析,并对前台数据的传输协议进行了研究与制定.研究和构建了网络自动售货机的数据库系统,把网络自动售货机的数据管理应用于实际当中.     

基于X-10协议的智能照明系统的设计

根据X-10协议的特点实现基于X-10协议智能照明系统。就遥控平台设计和电力载波的关键技术进行了详细研究,研制的基于遥控平台及X-10协议的智能照明系统,经测试使用后表明,达到了可靠稳定的通信效果,并且可以和国外X-10产品兼容。所采用的遥控接口与电力线载波接口方式对其他电力载波通信系统有一定的实用和参考价值。     

基于RTCP的流媒体服务器速率动态适配研究

研究并实现了一种基于实时流控制协议RTCP的流媒体发送速率适配方法,通过接收RTCP RR包及RTCP NADU包得到关键控制参数--丢包率、抖动、空闲缓冲区大小,对这些参数设置阈值来决定服务器端发送速率的切换方向,切换后的发送速率则通过决策器对估算的网络带宽与根据控制参数调整的发送速率相运算得到.实践证明:本方法具有抗振荡性、带宽预测性、能快速响应网络状况变化、有效控制缓冲区上溢或下溢的优点.     

基于TACACS协议的身份认证技术分析与研究

随着网络经济时代的到来,网络将会成为一个无处不在、无所不用的工具。网络安全问题越来越成为人们关注的焦点。本文针对网络安全中的身份认证技术,探讨了TACACS协议,并结合实例分析和研究了认证系统的建立。     

机会网络研究进展

随着移动通信设备的普及,无线网络逐渐成为网络领域的热点研究内容。由于无线环境通信具有大传输时延、间歇性连接以及高误码率等特征,传统的面向连接的网络形式面临了巨大的挑战。机会网络(Opportunistic Network)的出现,为组建无线网络提供了一种新模式。机会网络采用"存储—携带—转发"的路由机制,信息传递通过节点移动带来的相遇机会实现,从而能够为缺乏持续端到端连接的网络提供通信服务。系统地介绍了机会网络的概念、结构以及节点移动模型、路由机制、拥塞控制等方面的研究进展,并对其未来的研究方向进行了展望。     

P_MOEA：一种多目标决策辅助遗传算法用于服务组合QoS优化

在服务组合场景下,SLA约束下的服务组合优选是实现服务质量管理的重要基础之一．服务组合优选既是一个组合优化问题同时也是多目标决策问题,需要高效的算法以支持大规模的候选组合方案集合,同时也需要有效的评价模型来明确定义候选方案的优劣程度,从而为决策者提供支持．现有的服务组合优选方法多基于两种模型定义其优化目标：线性效用函数和Pareto最优．前者需要量化权重配置以定义效用函数,但是对于用户来说精确的量化权重配置是一个非常困难的任务,特别是在涉及到的QoS维度较多时;后者无需权重配置,将Pareto最优的skyline集合作为优化结果返回给用户,然而skyline集合的规模是不可控的,最优结果集的规模会随着问题的规模增大而显著增大,过大的最优结果集显然难以为决策者提供有效参考,针对上述传统方法的不足,在本文中,我们将PROMETHEE方法弓I入服务组合优选问题,结合Pareto和PROMETHEE两种评价模型,将skyline集合基础上的Top—kPROMETHEE最优方案作为优化目标,提出并实现了一个高效的遗传算法：P—MOEA．算法可以针对大规模问题,高效地返回Top—kPROMETHEE最优组合方案集合,从而为进一步的决策提供有效的参考．我们实验验证了算法的效率和有效性．