基于排序机制的全序广播算法分类与性能分析

已有的全序广播和多播算法多达近五十种,为了便于人们根据需要从众多算法中进行选择,需要对这些算法进行明确分类。但现有的分类方法都存在着完备性较差,且难以理解等问题。基于排序机制,从全序广播和多播算法的通信记录、优先权、动态序列器、静态序列器和目的方一致五个方面,给出了一种针对全序广播与多播算法的新系统分类方法。同时,还从定性、定量两个方面对分类的各类算法进行了规范、应用模型环境以及性能的分析与评测。使用新的分类方法以及测评结果,可以在现实应用中很方便地从现有算法集中根据需要选择合适的算法。     

基于max-min公平性的Overplay组播速率分配问题的研究

由于IP组播需要进行路由器升级以及在可靠性和拥塞控制方面的不成熟，Overplay组播网络作为构建组 播服务平台的另一个可行途径逐渐成为研究热点。针对实时多媒体应用对带宽需求的异构性，研究了异构环境下 Overplay网络中多速率组播在max-min公平性下的速率分配问题，提出了一种分布式算法，可对于任意给定的 Overplay组播树实现max-min速率分配，优化网络的资源利用率。     

提高蜂窝系统多播效率的D2D自适应协作重传

针对蜂窝系统中的D2D增强型多播传输,分析了D2D重传效率与重传发射者数目之间的函数关系,推导了求解最优重传发射者的数目及子集划分的闭合表达式. 以此为理论基础,提出了一种基于有限反馈的D2D自适应协作重传方案. 该方案根据D2D链路质量自适应地选择重传发射者数目及最优重传路由,实现了多播增益与
多信道分集增益的联合优化. 仿真表明,该方案可显著提高D2D重传的频谱效率, 逼近理论最优解,提升蜂窝系统多播的吞吐量.     

基于蚁群算法的多源组播流量均衡的研究

针对现有组播路由技术因路由单一而导致的不能满足多源组播网络中流量均衡的问题,基于蚁群算法提出了一种组播流量均衡的方法--LDA(load distribution algorithm)。LDA主要包括选择候选路由和组播调度两个模块,通过与常用的特定源组播路由协议(PIM SSM)相结合,从整体上考虑均衡网络负载的同时,一方面减小了组播数据包传递的时延,另一方面减小了丢包率。仿真实验结果表明,在PIM SSM的基础上,该方法能有效提高网络资源的利用率,降低组播数据传输时因排队造成的过大的时延和丢包率。     

下一代互联网中的智能QoS组播路由算法

将遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法这3种智能优化算法引入基于QoS的优化组播树计算中·首先建立了支持QoS组播的高速网络模型,在此基础上给出了组播算法问题的数学模型·分析了在组播算法问题中应用这3种智能算法所面临的关键问题及解决方案,然后给出了3种算法在费用寻优和运行时间性能方面的对比·仿真表明,这3种算法都有较高的性能,能够满足下一代互联网支持QoS组播的需求·     

高性能路由器中有扇出分割的多播调度

分析了高性能路由器中多播调度所依赖的体系结构和排队管理后,着重研究了扇出分割机制中实际可行的算法·为了支持对变长数据包的直接调度,从而避免信元重组和失序处理的冗余电路;而且在保证了公平性基础上,能够进一步提高调度转发的吞吐率并方便服务质量管理,提出了一种新的贪婪匹配公平调度算法(PGMF)·仿真结果表明该算法有较好的吞吐率和延迟特性,从硬件设计复杂度角度看,其实现复杂度是较低的·最后在分析对比基础上,给出多播调度算法的研究发展趋势·     

Windows Media和RealSystem中组播流的实现及其比较

组播是一种可以充分节省带宽的数据传输方式,而流媒体是目前Internet上使用了流式传输技术的媒体文件。本文主要讨论了如何在Windows Media和RealSyatem中用组播方式来传输流媒体信息,并在文章最后进行了比较和总结。     

覆盖网络组播与Patching算法在VOD系统中的应用

针对现有VOD系统中组播技术应用的缺陷和不足,提出了一种将覆盖网络组播技术与Patching算法结合应用于VOD系统的方案.该方案充分利用了覆盖网络组播技术的优点,结合VOD系统特性及Patching补偿流技术,在合理的利用网络资源的条件下减小了服务器负载.文中论述了覆盖网络组播技术的概念、协议分类及Patching算法的特点,同时对该方案中的主要技术步骤从组播组的组织、新节点的加入到节点的离开分别进行了分析.     

基于改进遗传算法的多业务组播系统跨层功率分配方案

结合数据链路层的队列状态信息(QSI)和物理层的信道状态信息(CSI),定义了系统的吞吐量系数和公平性系数,建立组播系统功率分配的离散速率集模型.对遗传算法的初始群体产生、选择、交叉和变异等算子进行改进,形成改进遗传算法;利用改进遗传算法进行动态功率分配和跨层优化.数值仿真结果表明:改进遗传算法能够取得几乎最优的队列时延性能;选取不同的权重对系统吞吐量性能和公平性性能产生重要影响;改进遗传算法获得的系统吞吐量系数和公平性系数在不同场景下较之功率固定分配算法至少提高0.15.     

拓扑感知和局部负载均衡的应用层组播方案

应用层组播是一种适合大规模流媒体分发的方案。为了解决异质网络条件下Peer节点的负载均衡问题和降低覆盖层传输延迟,提出一个二层构架方案,覆盖网络根据网络距离进行聚类实现拓扑感知来降低覆盖层网络延迟;在聚类网络的内部,通过基于预期适应度的有偏游走算法构建局部负载均衡的覆盖网络。"中国教育与研究网"(Cernet)主干网上的实验验证了节点聚类方法的有效性。仿真结果表明该方案能够以O(lgN)的游走步长得到比现有系统更小的相对负载方差。