多源组播连接的线性网络编码构造

针对多源组播连接问题,给出运用线性网络编码技术进行数据传输并达到最大吞吐率的编码构造方法.把多源组播网络划分成多个子图,每一个子图是一个单源组播网络;为了使网络的吞吐率达到最大,本文把划分子图问题转化为一个组合优化问题,并给出基于遗传算法的求解方法;然后利用实现单源组播连接的线性网络编码技术,对每一个单源组播网络进行编码构造.仿真测试结果表明,提出的方法是可行的,能够实现多源组播连接的线性网络编码构造.

基于多目标优化的多源组播网络编码的构造

在基于单目标优化构造网络编码的基础上,提出了基于多目标优化的网络编码的构造方法。把多源组播网络划分成多个单源组播网络,各单源组播网络的组播容量互相制约,为了使各单源组播网络的组播容量达到最大,采用粒子群优化算法进行子图划分,动态求解包含各子图组播容量的Pareto解集。用户可以优先考虑某个子图的组播容量,选择相应的解向量进行线性网络编码构造。仿真测试结果表明,本方法是可行的。

适合多源组播的改进型ODMRP

为解决按需组播路由协议(ODMRP)在多源组播应用时开销较大的问题,提出一种仅由转发节点和后备节点参与的改进型路由维护机制.该机制借鉴后备路径的概念,利用无线信道的广播特性和ODMRP周期维护的特点,限制了路由维护时的分组泛洪范围.仿真结果表明,该机制尤其适合于群组中组播源个数较多以及接收成员个数与网络规模之比较小的情况,能有效减少控制分组发送次数,显著提高多源组播发送的分组递交率(PDR).

一种改进的多源组播网络的线性网络编码构造方案

在传统的线性网络编码算法中,网络中间节点执行编码操作,这提高网络吞吐量并增加编码和解码的计算成本。根据网络中间节点入度和出度的关系,将网络中间节点分为编码节点和非编码节点,最小化网络编码信道数,进行随机线性网络编码。仿真测试结果表明,组播容量不仅达到理论最大值,而且还降低时间和空间复杂度。

一种改进的多源组播网络的线性网络编码构造方案

在传统的线性网络编码算法中,网络中间节点需要执行编码操作,这提高了网络吞吐量,但也增加了编码和解码的计算成本。根据网络中间节点的入度与出度之间的关系,将网络中间节点划分为编码节点和非编码节点,并且最小化网络编码信道的数量,进行随机线性网络编码。采用粒子群优化算法对多源组播网络进行子图划分为多个单源组播网络,各单源组播网络具有相互约束的组播容量,求解包含每个单源组播网络组播能力的Pareto解集。根据权重选择解向量用于改进的线性网络编码构造。仿真测试结果表明,不仅组播容量达到理论最大值,而且降低了时空复杂度,提高了网络的容错性和鲁棒性。

多源交互式应用层组播路由协议

应用层组播无需扩充底层基础网络就可以实现较大范围的组播通信,已成为倍受瞩目的组播实现机制.但相对于传统的IP组播,应用层组播的网络延迟大,节点稳定性差,使得采用应用层组播来实现多源交互式组播应用成为一个独特的具有挑战性的问题.Thunder协议将组播结构分为核心网和外围树两部分:核心网通过Mesh-Tree结构追求快速转发以优化交互式过程;外围树允许更多的成员接收组播数据,却不会对交互过程产生影响,可提高协议的扩展性.实验表明,Thunder协议能够减小交互式应用层组播的网络延迟,具有较好的扩展性和容忍延迟变化特性,适用于各种不同规模网络.

基于双向压力模型的多源应用层组播拥塞控制方案

相比传统组播模式,多源应用层组播能用更少的网络资源实现多方交互式应用.但组播特性、应用层环境以及多源属性均会使得多源应用层组播的拥塞问题变得更加严重.因此,提出一种基于双向压力模型的多源应用层组播拥塞控制方案,该方案采用正反压的方式来避免组播流在节点上产生拥塞,并同时采用基于权重的缓冲转移策略来保证同一组内所有数据源的组播流在共享节点上公平地占用缓冲和带宽资源,并进一步讨论了环形拥塞问题的严重性和解决办法.PlanetLab实验网评测结果表明,该方案在实现多源应用层组播拥塞控制的同时,能够协调不同组播流的流量,实现其公平性和可扩展性.

基于代理的多源应用层组播系统的设计与实现

应用层组播是群组通信技术中的一个研究热点,针对未来数字化战场对多媒体信息传输的要求,设计并实现了一个基于代理的多源应用层组播系统PMALMS。该系统利用了基于代理的服务模式和P2P的网络技术,同时采用了经过优化的共享组播树构建和数据分发算法,有效地提高了多源应用层组播系统的性能和效率。

基于SSM的多源组播协议及其安全策略

为满足参与方同时为收发方的组播通信模式,本文提出了一种新的基于特定源组播的多源组播路由协议SSM-MSM,该协议利用特定源组播形成的单向组播转发树维护一个与之并行的用于每方通信的双向转发树,其路由状态、树建立、控制消息开销和转发时延较小。

编码链路最少的多源光组播路由

网络编码提高波分复用网络多源光组播带宽利用率时,导致光域中存储和运算开销增加,为此,设计了一种改进的自适应遗传算法可最少化光组播的网络编码光纤链路数目.该算法设计了自适应调整的交叉概率和差异最大化交叉操作,保证种群多样性,避免陷入局部最优;通过自适应调整交叉概率,保证种群在开始阶段可以很快实现多样性,使种群中的较优个体保持稳定.仿真结果表明,所提算法与对比算法相比收敛速度更快,可以用更短时间找到编码链路数目最少的方案.

基于网络编码的确定性逐层构造算法

为了解决适用于多源组播通信的网络编码构造算法存在收敛时间较长的问题,提出一种基于网络编码的确定线性逐层构造算法。在已有研究基础上,利用虚拟信源点进行虚拟试播:首先,根据决策树算法逐层确定获得非满秩局部编码矩阵的节点;然后,重构与该节点对应的上层变换节点的局部编码系数,生成新的编码向量;最后,重传这些编码向量至对应节点,使该节点的局部编码矩阵满秩,从而得到可行的编码方案。在试播过程中允许对出现数据冗余的链路进行修剪枝,以提高带宽利用率。与基于信宿反馈的确定网络编码(SNFDNC)算法相比,该算法只需进行一次虚拟试播。仿真测试结果表明该算法在中等规模网络中收敛时间更短,能进一步提高多源组播通信的平均传输速率。