基于服务质量的多媒体组通信目的节点加入与

路由选择机制是分布式多媒体系统中的重要研究方向.其中,基于服务质量的多媒体通信目的节点加入与退出算法是关键组成部分.该文在基于服务质量的多媒体通信初始路由建立算法的基础上,基于资源共享原则,提出支持成员动态加入与退出多媒体组通信的目的节点加入与退出算法,以增加使用费用最小为目标在满足服务质量约束的条件下完成目的节点加入,在不影响多媒体组通信服务质量的前提下,在完成目的节点退出的同时最大限度地释放已占用资源.文中还探讨了这些算法的有效性.它们和基于服务质量的多媒体通信初始路由建立算法相结合,可以提供对分布式多媒体组应用服务质量保证的支持.     

一种目的节点启动多媒体组通信成员加入算法

文中在基于服务质量的动态组多媒体通信初始路由建立算法基础之上,提出了一种由目的节点启动的基于服务质量的支持成员加入动态组的算法。该算法同初始路由建立算法及目的节点退出算法相结合,可以提供对分布式多媒体动态组应用服务质量保证的支持。     

一种目的节点启动多媒体通信成员加入算法

文中在基于服务质量的动态组多媒体通信路由建立算法基础之上,提出了一种由目的节点的基于服务质量的支持成员加动态组的算法。该处同初始路由建立算法及目的节点退出算法相结合,可以提供对分布式多媒体动态组应用服务质量保证的支持。     

基于服务质量的多媒体通信初始路由建立算法的研究

基于服务质量的路由选择机制是从根本上提供分布式多媒体应用所需的服务质量保证的重要手段之一。该文提出了两种基于服务质量的多媒体通信初始路由建立算法。一种算法支持在两个通信方之间建立基于服务质量的初始路由,既可以作为点对点多媒体通信的基于服务质量的路由选择／初始路由建立算法,也可以作为初始成员为两个的多媒体动态组通信的基于服务质量的初始路由建立算法,另一种算法支持在多个通信方之间建立基于服务质量的初始路由,既可以作为多媒体静态组通信的基于服务质量的路由选择／初始路由建立算法,也可以作为初始成员为多个的多媒体动态组通信的基于服务质量的初始路由建立算法,文中还探讨了这两种算法的正确性。     

移动无线Internet中的公平QoS组播路由机制

提出一种公平QoS组播路由机制,包括初始QoS组播路由树建立算法、节点加入／退出／切换机制以及树重构机制,从路由角度支持公平性的实现。仿真研究表明,该机制是可行和有效的。     

启发式动态组多媒体通信目的节点加入算法的研究

很多分布式多媒体应用都属于组应用,例如远程教学、远程医疗诊断、计算机会议。根据是否允许成员动态加入／退出组,分布式多媒体组应用可以分成动态组和静态组两类。支持动态组应用的基于QoS的路由选择机制仍然是分布式多媒体系统中有待进一步深入研究的问题。对于动态组应用,可以认为最初只有两个成员,对于动态组应用,可以认为最初只有两个成员,随着应用的进行,成员可以动态加入与退出因而路由选择机制需要支持以下三个问题的解决：初始路由建立、成员动态加入、成员动态退出。     

一种新的支持移动Sink的多媒体传感器网络路由协议

提出了一种新的支持移动Sink的多媒体传感器网络路由协议,该协议利用锚节点作为转发节点与移动Sink进行通信,避免多媒体传感器节点与Sink直接进行远距离通信,在多媒体传感器节点中采用改进的基于地理信息的路由协议建立路由路径.仿真实验表明:该协议不仅能支持移动Sink,而且能够有效降低节点能耗,延长网络寿命,提高数据传...     

一种多媒体通信机制--服务质量受控型管道

提出一种多媒体通信机制--服务质量受控型管道,作为基于服务质量的平台层点对点多媒体通信抽象,以支持分布式多媒体应用的描述与开发.给出了服务质量受控型管道的形式定义,详细讨论了其工作过程.该抽象已经成功地应用于分布式多媒体信息点播系统和分布式多媒体信息系统等.实践表明,服务质量受控型管道既可以直接支持点对点多媒体通信,也可以作为多媒体组通信抽象的基础.     

基于遗传模拟退火算法的多约束QOS组播路由优化算法

组播路由问题在计算机网络中是著名的Steiner树问题,是NP完全问题.通过考虑组播通信服务质量需求与网络资源约束,研究了基于服务质量的组播路由选择算法问题,首次提出了一个基于遗传算法和模拟退火算法的多约束组播路由优化算法,该算法在满足带宽、延时、延时抖动及包丢失率约束条件下寻找代价最小的组播树.     

自由光通信网络的多媒体路由算法

自由光通信网络作为一种新兴的宽带无线网络,适用于多媒体通信的要求。针对多媒体业务在FSO网络中的传输进行了研究,考虑FSO网络的特点,提出了适用于多媒体任务的FSO网络模型。利用该模型,设计了基于拓扑控制算法的路由算法TCR。TCR改进三角剖分算法进行拓扑控制,形成虚拟拓扑图,使得节点的平均吞吐量大;同时,TCR是基于位置的、按需和主动混合的路由,适用于数据量大,实时性要求高的多媒体通信需求。     

具有优先级特征的多媒体流的资源管理

本文研究了具有优先级特征的分布式多媒体流的资源管理，提出了一种基于节优先级的资源管理的设计方法，包括资源管理机制，资源管理策略，服务质量（ＱｏＳ）协商调整算法和高优先级节枪占算法，它能够保证稳定的具估优先级特征的多媒体流，能够极大地调度并发的多媒体流，特别是在系统资源不足时，能够最大限度地调度高优先级的多媒体流，并能保证各多媒体流量了的ＱｏＳ。     

分时EDF算法及其在多媒体操作系统中的应用

提出了一种新的CPU调度算法－－分时EDF（Earliest Deadine First)算法,该算法能保证硬实时任务不丢失死线,并易于在分时系统中实现。以分时EDF算法为基础,提出一种新的CPU层次调度算法－－HRFSFQ,该算法用于多媒体操作系统时能保证各类任务的QoS。最后通过大量实验证明了上述算法的有效性和正确性。     

Quality-of-service routing in IP networks

Multimedia applications such as video-conferencing, telemedicine, HDTV, etc. have very stringent quality-of-service (QoS) demands and require a connection-oriented service. For these applications, a path satisfying their requirements in terms of bandwidth, delay buffer, etc. needs to be found. As conventional IP routing is based only on hop counts, it is not suitable for multimedia applications. It is clear that, to route requests that have QoS requirements, existing routers should be made QoS aware and the packet forwarding should be based on QoS parameters. Also, routing protocols like OSPF and RIP must be extended suitably to facilitate QoS routing. The goal of QoS routing algorithms is to find a loop-less path satisfying a given set of constraints on parameters like bandwidth, delay, etc. The path selection process could return either the entire path to the destination or the best next hop for the request. The first case is called “source routing” and the second is referred to as “distributed routing”. In this paper, we propose a new distributed QoS routing algorithm for unicast flows, which has a very low call establishment overhead. Our algorithm makes use of existing IP routing protocols such as OSPF and RIP with minimal modifications     

Algorithms for delay-constrained low-cost multicast tree construction

With the proliferation of multimedia group applications, the construction of multicast trees satisfying quality of service (QoS) requirements is becoming a problem of prime importance. Multicast groups are usually classified as sparse or pervasive groups depending on the physical distribution of group members. They are also classified based on the temporal characteristics of group membership into static and dynamic groups. In this paper, we propose two algorithms for constructing multicast trees for multimedia group communication in which the members are sparse and static. The proposed algorithms use a constrained distributed unicast routing algorithm for generating low-cost, bandwidth and delay constrained multicast trees. These algorithms have lower message complexity and call setup time due to their nature of iteratively adding paths, rather than edges, to partially constructed trees. We study the performance (in terms of call acceptance rate, call setup time and multicast tree cost) of these algorithms through simulation by comparing them with that of a recently proposed algorithm (V. Kompella, J.C. Pasquale, G.C. Polyzos, Two distributed algorithms for the constrained Steiner tree problem, in: Proc. Comp. Comm. Networking, San Diego, CA, June 1993) for the same problem. The simulation results indicate that the proposed algorithms provide larger call acceptance rates, lower setup times and comparable tree costs.     

基于DHT的拓扑感知节点聚集算法

在文件共享、流媒体和协作计算等P2P应用模型中,节点间采用单播通信并构建出对应的覆盖网络.由于覆盖网络通常建立在已有的底层网络之上,节点随机加入系统将导致上下层网络拓扑不匹配,不仅增加了节点间通信延时而且给底层网络带来较大的带宽压力.当前的拓扑匹配算法尚存在可扩展性低、节点聚集时延长等问题.在网络坐标算法和DHT算法基础之上,提出一种分布式的拓扑感知节点聚集算法TANRA,利用等距同心圆簇对节点二维网络坐标平面进行等面积划分,并根据节点所处区域进行多层命名空间中区间的一一映射.由于保留了节点之间的邻近关系,从而可使用DHT基本的"发布"和"搜索"原语进行相邻节点聚集.仿真结果表明,TANRA算法在大规模节点数时能有效保证网络拓扑匹配,并且具有较低的加入延时.     

无线传感器网络满足QoS带宽需求 的能量最优路由方案

有效使用片上受限资源以保持最长的生命周期是无线传感器网络的核心问题.QoS路由技术解决了无线传感器网络要求支持多种业务的差别服务和全网范围的资源有效利用的问题.本文提出了一种可以满足QoS带宽需求的能量最优路由发现方法.该方法构建了节点选择模型、能量评价模型和节点能耗权重模型,使用遗传算法利用可用节点集合建立满足QoS带宽需求的能量最优路由.利用Markov链证明该算法是可收敛并且是以指数速度概率强收敛的.另外,通过实验仿真与分析,给出了本文遗传算法的控制参数的选择区间,实验显示本文提出的满足QoS带宽需求的路由发现方法对无线传感器网络具有更好的适应性和更长的网络寿命.     

异构集群节点与作业特性感知资源分配算法

为了避免多应用间的资源争用,Spark采用了FIFO、FAIR等作业调度策略,辅以SpreadOut和非SpreadOut两种资源调度算法,但是这些算法没有充分考虑用户作业类型和集群节点性能的相互关系。用户作业类型及节点性能偏向感知的资源调度算法ATNPA提出了对该问题的解决方案。ATNPA根据作业运行所需的内存量和CPU核数将用户作业分为CPU密集型和内存密集型。节点的性能偏向性由节点的静态因素和动态因素决定。静态因素包括CPU速度、内存大小、CPU核数和磁盘容量等;动态因素包括CPU剩余率、内存剩余率、磁盘剩余率和磁盘读写速度等。ATNPA算法在进行资源分配时,能够将作业分配到最适合其类型的节点上。仿真实验表明,与未考虑节点和作业匹配的算法相比较,ATNPA能够有效缩短作业的执行时间、提高集群的性能。