服务组合中面向端到端用户QoS需求的QoS聚合机制研究

服务组合基于多种基本的组合结构,组合多个已有的服务来满足用户的功能性和非功能性(即QoS)需求。通常,用户的需求直接是端到端的需求,而服务描述本身具有自身的QoS描述。由于所处的层次不同,端到端的QoS需求描述和单个服务的QoS描述存在一定的语义鸿沟。基于层次化本体模型建立QoS本体模型,建立了用户QoS和服务QoS之间的映射关系。并针对基本的服务组合结构,研究了异构QoS本体环境下服务的QoS聚合机制。基于基本组合结构的QoS聚合,提出了完整的服务组合中的QoS聚合算法和QoS转换算法,以满足端到端的QoS需求。     

无线多媒体网络中端到端自适应QoS保证

无线网络中较高的信道误码率和不稳定的可用带宽等因素给多媒体传输服务质量(QoS)保证带来了新的挑战．该文提出了一种基于二级反馈的两层自适应QoS保证方法，即应用层QoS和传输层QoS，提出了将应用层的最小流速率λmax和最大帧错误率Emax两个QoS参数映射到传输层的最大端到端帧延迟Dmax的计算公式．在应用层提出了自适应节的系统资源的分配公式、自适应QoS调节算法A和算法B．在传输层提出了保证端到端帧延迟Dmax的包长计算公式，给出了自适应包长调节算法．     

CDMA2000系统的端到端QoS

本文介绍了CDMA2000系统定义的QoS属性及其支持的业务类型，重点分析了系统的端到端QoS模型与承载服务的层次化结构，最后指出了系统端到端QoS的实现对CDMA2000无线IP网络以及无线链路的要求。     

端到端的Web Service服务质量建模与仿真研究

融合BPM和SOA的技术架构受到业界越来越多的关注,Web Services是实现架构的主要技术手段.当前对Web Serv-ices服务质量的研究主要集中在对非功能性的、通用的QoS属性和算法上,很少涉及领域相关的Qos属性和端到端的WebService服务质量模型.提出了一个基于业务流程的端到端的Web Services QoS模犁框架,包括业务流程子模型、QoS属性子模型、QoS度量指标子模型、端到端的QoS度量指标子模型、端到端的QoS仿真计算子模型和端到端的多目标选择策略子模型等六部分.并介绍了实现模型的仿真平台的主要构成和基奉功能.最后给出的一个具体示例表明,模型为企业组织的业务流程优化提供了决策支持.     

基于多协议的端到端服务质量（QoS）

IP网络中保证端到端QoS是近年来网络技术研究的一个热点,本文在研究目前应用较为广泛的QoS协议的基础上,提出了一种将多个协议结合起来提供从发送方到接收方的端到端QoS体系结构。较好地解决了应用单个QoS协议所带来的有关问题,最后提出了今后的研究工作。     

一种基于VPN技术的端到端MPLS QoS部署方案

MPLS QoS属于层次化QoS,称为MPLS HQoS,是QoS特性在VPN网络中的具体应用,它提供一套完整的MPLS QoS解决方案来满足VPN用户多样化和精细化的QoS需求。针对某专有网络通信隔离性和QoS需求,详细阐述对MPLS QoS各种流量模型及其工作原理,提出一套端到端QoS部署方案。     

一种端到端混合QoS体系结构

在分析和比较各种QoS模型优缺点的基础上,探讨了将IntServ/(RSVP)与DinServ、MPI结合起来的端到商混合QoS模型,详细介绍了此模型各个部分的组成及工作原理。最后,指出了此模型的优缺点及未来的研究方向。     

基于策略的异构网络多层QoS管理体系研究

目前通信网络呈现出多样化、冗余化、异构化的特点,在这样的网络环境下存在端到端的传输质量问题。在研究QoS管理和策略管理框架的基础上,介绍了常见的QoS管理框架和基于策略的QoS管理的概念及基本思想;分析了异构网络环境下端到端QoS保证面临的问题;提出了基于策略的异构网络互联多层QoS管理体系,通过在无线网络中设置无线域策略决策点和无线域策略执行点来支持新的独立的策略域,并着重对策略域层次间的协商交互过程进行了描述。     

一个优化的IP-DiffServ端到端定量QoS管理机制

提出了一个IP-DiffServ网络的端到端定量QoS管理机制。它基于用户在市场上评估行为,提出了一个选择方案的优化度评估公式,从用户的利益出发,提出了一个基于最大优化度原则的QoS分割算法。它不但可以为用户的业务或业务应用提供端到端的定量QoS保证,还可以提高它们的性能价格比。实验结果很好地验证了该协商机制的优点。     

基于BPNN端到端时延预测的多路传输调度

针对移动异构网络环境网络参数动态变化、多路传输过程中数据包乱序引发的吞吐量下降等问题,提出一种基于BP神经网络(back propagation neural network,BPNN)端到端时延预测的多路传输调度方法,通过BP神经网络的构建、训练和学习,实现对端到端传输时延的更准确预测,以此为基础,对子流拥塞状况及网...     

一种基于支持向量回归的互联网端到端延迟预测算法

互联网端到端延迟是指IP分组沿着互联网中一条确定路径进行传输的延迟,端到端延迟的精确预测是大量网络活动的基础,从网络协议设计到网络监测,再从确保端到端QoS性能到各种实时业务性能提升。提出一种新的端到端延迟的预测方法,主要贡献有:a)将互联网端到端延迟预测的问题转换为多元回归的预测问题,提出了基于多元回归的端到端延迟预测框架;b)采用支持向量回归SVR方法来求解端到端延迟的多元回归问题,提出了基于SVR的互联网端到端延迟预测算法。最后使用互联网采集的RTT数据来验证提出的算法,实验结果表明,提出的预测算法具有快速和精确特点,是一种适合实际应用的预测算法。     

一种异构无线网络流媒体QoS评测系统的设计实现

异构无线网络接入技术的发展为移动流媒体技术应用带来了全新的机遇与挑战.流控制传输协议SCTP(Stream Control Transmission Protocol)的提出能够很好地实现异构无线网络间的透明无缝切换.为了研究未来泛在异构无线网络环境中的视频传输,设计了一种SCTP多宿环境下的流媒体QoS评测系统.实验结果表明,该方案能在异构无线网络环境下对不同网络拥塞和负载下的视频传输行为和服务质量进行有效的分析.     

基于深度视觉注意神经网络的端到端自动驾驶模型

针对现有端到端自动驾驶方法中存在的驾驶指令预测不准确、模型结构体量大和信息冗余多等问题,提出一种新的基于深度视觉注意神经网络的端到端自动驾驶模型。为了更有效地提取自动驾驶场景的特征,在端到端自动驾驶模型中引入视觉注意力机制,将卷积神经网络、视觉注意层和长短期记忆网络进行融合,提出一种深度视觉注意神经网络。该网络模型能够有效提取驾驶场景图像的空间特征和时间特征,并关注重要信息且减少信息冗余,实现用前向摄像机输入的序列图像来预测驾驶指令的端到端自动驾驶。利用模拟驾驶环境的数据进行训练和测试,该模型在乡村路、高速路、隧道和山路四个场景中对方向盘转向角预测的均方根误差分别为0.009 14、0.009 48、0.002 89和0.010 78,均低于对比用的英伟达公司提出的方法和基于深度级联神经网络的方法;并且与未使用视觉注意力机制的网络相比,该模型具有更少的网络层数。     

基于信息熵的IP网端到端行为分析与建模

具有开放、分布式、不协作、异构、无中心控制等特点的Internet复杂巨系统的管理、容量规划、新一代网络体系结构设计与分析和性能预测都离不开对网络行为的充分理解。而端到端行为作为网络行为的一个重要组成部分,具有一定的研究价值。该文利用信息熵原理建立用于分析端到端整体宏观行为的信息熵模型,该模型能很好地反映端到端整体宏观行为与链路上各节点的状态概率之间关系,根据该模型可以分析端到端链路上各节点之间的相互作用关系以及它们是如何引起端到端整体宏观行为的。最后,给出了该模型的有效性和稳定性定量分析的判别式。     

延迟敏感的移动多媒体会议端到端服务质量保障

随着异构无线网与智能移动终端的快速发展,移动多媒体会议逐渐成为重要的网络应用.然而,在不可靠、多变的无线网络环境下,因传输单向延迟过长所造成的多媒体视频丢帧、跳帧、断续等现象严重影响会议的服务质量和用户体验.文中提出一种应用层端到端服务质量保障方法.该方法将数据包分段重组与异构无线网路径分集传输相结合,在考虑带宽、延迟、权重以及长度等多种参数情况下对视频数据包分段并发送,各分段经路径分集传输到达客户端、通过有效性检验后进行重组.文中为实现该方法,设计了一种服务器-客户端形式多路径数据包调度算法,构建端到端虚通路保障视频流的快速传输.实验数据表明,此方法能够有效地整合异构无线网带宽,减少传输单向延迟.     

异构无线网络中基于QoS业务感知的信任管理模型

针对异构无线网络中的信任评估问题,提出了一种基于用户QoS感知的信任管理模型。该模型基于异构网络中业务交互及由此产生的用户QoS感知,刻画节点间的信任关系与信任度;并针对QoS感知的主观性和网络欺骗行为,给出了相应的信任策略。理论分析和仿真结果表明:该模型不仅能够有效地完成异构网络环境下的节点信任评估,并能抵御虚假欺骗、振荡服务等恶意行为。     

基于HOPE-CTC的端到端语音识别

为增强端到端语音识别模型的鲁棒性和特征提取的有效性,对瓶颈特征提取网络进行研究,提出采用基于联合优化正交投影和估计的端到端语音识别模型.通过连接时序分类损失函数训练瓶颈特征提取网络,摆脱对语言学和对齐信息的先验知识的依赖,在解码输出部分添加注意力机制,实现两种不同的端到端模型的融合.在中文数据集AISHELL-1上的实验结果表明,与传统识别模型相比,该改进端到端模型更适用于带噪语音的识别任务.     

基于域内全局流标签的可扩展QoS模型

针对互联网现有服务质量(QoS:quality of service)模型的扩展性差、端到端延时高等问题,提出了基于域内全局流标签的QoS保障模型。该模型以WFQ队列调度模型为基础,采用域内全局流标签进行资源预留和路由转发,能够实现灵活的服务质量保证,具有更强的可扩展性。在此基础上,利用网络微积分理论对所提模型进行了端到端延时分析,给出了该模型端到端服务曲线和延时上界的表示式。理论分析和数值实验表明基于域内全局流标签的QoS保障模型具有比现有模型更低的端到端延时上界。     

基于Overlay Network的网格虚拟端到端带宽分配问题研究

提出了基于Overlay Network的服务网格（SGON）的概念,以此来生成和部署网络增值服务.带宽分配问题是在Overlay Grid上部署和运行增值服务的关键问题,为了解决这个问题,Overlay Grid在已存在的数据传输网络的上部建立了一个逻辑的端到端的服务传输基础,通过双边的服务水平协议（SLA）,提供QoS约束的带宽.给出了包含SLA、服务QoS、流量需求分布、开销等因素的带宽分配问题的模型,同时提供了静态和动态带宽分配问题的分析模型和近似解,最后设计了一种启发式自适应在线动态带宽分配算法.实验仿真结果表明,该算法是可行的.     

端到端高速网络中的通用QoS解决方案

提出并实现了一种针对端到端高速网络模型的简单有效可行的通用QoS解决方案模型。利用控制数据包容量和服务器端阻塞发送线程的方式限制低级别服务的带宽,从而保证高级别服务拥有更高带宽。根据概率原理设计了四种支持QoS的竞争调度算法,并进一步探索了用于提高带宽利用率的局部搜索和全局优化的手段。基于此方案实现了一个有效的、可扩展的QoS控制核心,并设计实现了一个应用实例。