流媒体传输的质量控制技术研究

如何提高流媒体服务质量(QoS)是现在流媒体技术发展的一个关键性的问题。文章首先简单介绍了流媒体技术的基本概念,然后从拥塞控制和错误控制出发,深入探讨了QoS控制机制。最后对即将开展的一个高性能可管理的流媒体服务器项目和所采用的质量控制策略做了介绍。

带宽和时延受限的流媒体服务器集群负载均衡机制

流媒体服务器集群的整体负载能力很大程度上受其服务时延和带宽负载均衡程度的影响。因此如何提高服务实时性和均衡带宽负载是提升流媒体服务器集群服务能力的关键。为此,提出了一种带宽和时延受限的流媒体服务器集群负载均衡机制。该机制通过将服务器带宽和任务带宽的离散化、区间化,构建服务器与任务状态集,再利用遗传算法离线计算并存储各个状态下的最佳分配方案,使得在有效地将不同带宽需求的任务分配到各个服务器上优化集群负载的同时,加快在线任务分配方案的计算速度,提高时效性。仿真结果显示,该机制能够在拥有与轮询算法、最小连接数算法相似的计算时延的基础上,有效均衡带宽负载,降低失败任务数,从而提升整体服务质量和能力。

认知无线网适用于视频的分簇路由算法

随着可用频谱的日益稀缺和无线业务量剧增,认知无线网相关的研究逐渐成为热点;视频流具有延迟敏感、高带宽需求等特征,动态频谱分配环境下的路由设计和服务质量具有挑战性。针对该问题,为视频业务提出一种基于分簇的路由方法。考虑到频谱的异构性和动态分配特征,对网络节点的分簇规模进行分析和优化,获取能够降低传输失真的分簇方案,并提出一个基于重要度的簇头选举规则;在分簇的基础上设计了与频谱选择相结合的多媒体路由算法。仿真结果表明,该文提出的算法能够为认知环境下的视频传输提供可靠的峰值信噪比、视觉效果和服务质量保障。