结合社交推荐和推拉策略的渐进式DVE预下载机制

为了提高基于对等网络的分布式虚拟环境(DVE)场景预下载的预测精度并降低场景数据传输延迟,将社交推荐和推拉混合策略应用到DVE场景预下载中.首先描述和量化节点化身在虚拟环境中的兴趣,并对化身间相似度进行计算,生成预推荐场景集;然后将化身的视野区域划分为预拉取和预推送区域,提出针对不同区域预下载的推拉策略.基于开源DVE平台FLo D进行的实验结果表明,该机制能提高场景的预测精度并减少信息交互次数,进而提升DVE场景传输效率和化身漫游流畅度.

基于P2P-DVE的预下载机制

访问在线虚拟场景需预先加载数据,然而已有的预下载机制多面向集中式网络。本文设计了基于P2P的预下载机制,当节点预下载时将自身及邻居需求都考虑在内,既提升了普通节点的预加载效率,又降低了服务器负载。最后,我们基于开源框架FLoD实现了本文的预下载机制。实验结果也表明了本文所提出的方法能有效提高在网络上漫游虚拟世界的流畅度。

基于P2P-DVE的预下载机制

传统的预下载多面向集中式网络,本文基于P2P设计了同时考虑自身及邻居需求的预下载。最后本文在开源框架FloD中实现了预下载机制,结果表明本文的方法能有效提高在网络上漫游虚拟世界的流畅度。

高铁场景下基于缓存的无线云接入预下载机制研究

云接入网(Cloud Radio Access Network,C-RAN)中有限带宽的前程链路无法有效应对高铁场景下乘客大量集中式的网络资源请求.针对这一不足,本文对C-RAN架构中的射频拉远头(Remote Radio Head,RRH)配置缓存设备使其具有存储转发资源的功能,利用列车运行信息可预知的先验条件,针对乘客数据通信提出基于缓存机制的预下载方案以提升网络系统的吞吐量.仿真结果表明,在前程链路拥挤情况下,基于缓存的预下载方案可明显提升资源的平均传输速率和高铁通信网络的吞吐量,进而提升了乘客的在途通信服务质量(Quality of Service,QoS).

Flash3D场景模型预下载策略

利用Flash进行Web3D内容展示时,场景文件的大小直接影响着浏览场景的速度,当用户浏览场景时才临时去下载场景,将大大增加用户的等待时间,降低用户体验。本文提出了一种预下载策略,对场景进行预先下载,当浏览场景时,不必临时去服务器获取相关数据,直接加载预先下载好的场景,这样可以显著减少等待下载时间,使浏览更加流畅,增强用户体验。

8月CERNET2主干网总流量增4.79%

2024年8月,CERNET2主干网网络运行正常,主干网、国内互联和国际互联总流量因高校开学平稳增加。8月CERNET2主干网总流量相比7月增加了4.79%,国内互联总流量相比7月增加了4.58%,国际互联总流量相比7月减少了3.97%。8月18日~20日,因《黑神话:悟空》预下载和正式上线,国内互联流量大幅增加。

大规模虚拟场景渐进式传输的研究进展

随着网上三维虚拟场景的急剧扩张,来自用户端的即时下载请求和有限带宽之间的矛盾亦变得日益突出。现已有大量研究者致力于通过"渐进式传输"来实现网上大规模虚拟场景的快速下载,因此有必要对现有研究成果进行综述。首先介绍了渐进式传输的基本原理和过程,给出了一个用于评价不同传输策略的公式,接下来分别从(1)潜在可视场景集及潜在可视场景集增量的判定,(2)三维物体模型的简化技术和流式编码,(3)不同体系结构的分布式虚拟环境中的场景传输机制,(4)虚拟场景的预下载策略等方面论述了针对大规模虚拟场景的渐进式传输策略,最后展望了网上大规模虚拟场景渐进式下载技术的未来研究方向。