黄东军[1]2004年在《分布式多路径QoS组播路由算法与协议研究》文中研究表明随着Internet的迅速发展，群组通信特别是计算机视频会议、网络音／视频广播、股市行情发布、远程教育、计算机支持的协同工作(CACW)、分布式交互仿真等大量兴起。这些新型应用大大推进了社会信息化进程。组播技术正是这些应用的重要基础。组播不同于单播和广播，它将分组发送到一个指定的主机集合，即通信群组。组播的最大特点在于，在组播网络中即使用户数成倍增长，主干带宽也无需随之增加。因此组播成为当前网络技术研究的热点。组播技术研究主要涉及组播路由算法与协议、群组成员关系管理、组播地址分配、接纳控制和组播应用等问题。 本文首先研究了QoS组播路由问题的一般性描述，评述了国内外关于QoS组播路由算法和协议的研究进展，对现存算法和协议进行了分类，研究了组播路由算法与协议的联系及区别。接着，讨论了QoS组播路由算法与协议设计的基本目标，分析了组播路由算法与协议问题的复杂性，研究了QoS组播路由算法与协议性能评价的主要指标以及模拟仿真方法的有效性。本文的主体部分重点研究Qos组播路由算法和协议、接纳控制和多媒体应用等方面的问题。 1) 首次将局部存储结构引入QoS组播路由，使路由器只存储其两层邻居节点的可达性信息以及链路的QoS状态信息，以减少路由器存储开销，提高协议的规模伸缩性；利用这些信息，节点能够更加智能化地转发加入探测报文Join_Probe。针对组播的需要，设计了一套数据结构和组播树构造算法，从而提出了一种新的支持QoS特性的多路径组播路由协议QMoBF。分析表明，基于受限泛播技术的组播路由协议具有节点存储开销小、呼叫接收成功率高、伸缩性好等特点。 2) 研究了QoS组播路由的综合优化问题，提出了一种综合性启发式函数，该函数能够有效使组播树的延时、带宽和网络代价特性都得到一定程度的优化，并有效地运用到QMoBF协议中。 3) 研究了一种结合集中式算法与分布式算法优点的多路径启发式QoS组播路由协议，试图进一步降低控制报文开销并获得较高的呼叫成功率。算法依赖单播路由协议OSPF的链路状态广告报文(Link State Advertisement，LSA)传播链路的代价状态信息。该协议能够有效支持延时和带宽受限的代价优化组播树构造，具有控制报文开销小、可伸缩性好、呼叫成功率高等特点。 4)研究了多路径Qos组播路由协议口人勿BF与接纳控制相融合的方案，该方案面向支持负载受控服务、有保证服务和尽力而为服务的综合网络结构，并使用延时和带宽作为接纳参数。由于口几白BF协议能够有效地支持延时和带宽受限的代价优化组播树构造，并具有无环选路、呼叫接收成功率高、可伸缩性好等特点，因此在口人肠BF算法中集成接纳控制机制将有助于该协议的进一步发展。 5)在组播应用上，本文针对传统面向连接的传输结构存在连接多、复杂度高、伸缩性差等诸多问题，提出了一个基于源根组播的视频会议系统设计原则，它使系统结构得到简化，可靠性、易用性和规模伸缩性得到提高。本文提出了一个基于源根组播的会议系统模型，并开发出一个功能强大的多点视频会议系统。
李向妮[2]2006年在《动态QoS组播树与基于组播树的分层组播协议研究》文中研究表明以点到多点通信为特征的网络应用迫切需要有效的组播技术支持。路由(Routing)是组播通信技术的核心,设计或选取合适的组播路由算法以及组播路由协议的合理实现,是解决组播路由问题的关键。又因为人们对网络服务的要求不断提高,带QoS (Quality of Service)约束的路由问题成为科学研究的热点。本文总结和分析了组播技术以及基于QoS的组播通信在各种网络应用中所存在的问题和现状。因不同的网络应用对组播技术提出了各不相同的要求,针对具有多源动态节点的QoS组播应用,本文提出了一种新的基于QoS约束的动态组播通信分布树机制-DSTUC树。DSTUC树采用多分层概念,将组播组分为接收者,发送者(源)与管理者(核心层节点)叁层,同时综合了有源树和CBT树的优点,利用聚集得到的核心层树支撑整个组播树,并处理组播动态的问题。在MCRSIM仿真工具的模拟中,结果表明DSTUC采用的部分重组机制可以在较短时间内较稳定的处理组播动态所造成的信息动荡,并采用多路径搜索技术提高了组播树的整体QoS性能。DSTUC树不仅适合动态多源情况的组播通信,同时也适用于对初始化时间要求不高,但是QoS性能综合要求较高的网络应用。以DSTUC树为基础,本文还提出了基于DSTUC树的分层组播QoS协议框架。该协议框架在分层网络的结构中,在抽象网络节点间建立DSTUC组播通信树,结合域内的资源预留和集中式算法为组播成员提供QoS服务。文中描述了协议的基本结构,重要消息和控制机制。此协议结合组播路由算法以适应当前形式多样的多媒体数据传输的要求。
李向群[3]2005年在《基于QoS的动态组播路由算法与协议研究》文中研究指明路由(Routing)是组播通信的瓶颈,设计和选取合适的组播路由算法及协议是发展和实现组播技术的关键。又因为人们对网络服务的要求不断提高,带QoS (Quality of Service)约束的路由问题成为科学研究的热点。本文针对动态多源节点提出了基于QoS 约束的部分重组路由算法DSCT(Dynamic Source-Core Tree),该算法借用分层路由的概念,综合有源树和核心树的优点,采用“稳定树”思想建立一棵“源核心树”,算法中使用了现今流行的多路径搜索方法提高组播树的整体性能。本文在MCRSIM 仿真工具上实现并模拟仿真DSCT 算法,仿真结果表明,在静态和动态环境下,DSCT算法建立的组播树QoS 性能较好,动态重组时间短,适合动态多源情况的组播通信。以源核心树算法为核心,本文还提出组播路由协议草案DSCTMRP(Dynamic Source-Core Tree Multicast Routing Protocol),解决多个源参与的动态组播路由问题,以适应当前形式多样的多媒体数据传输的要求。
黄珂[4]2008年在《基于模拟退火方法的QoS约束组播路由算法研究》文中研究说明随着网络技术的飞速发展,当前通信网络带宽和处理能力的提高使网络能够提供更多的多媒体业务,也使得支持“点到多点”或“多点到多点”的组播通信方式成为网络支持多媒体业务的必要形式。组播路由是网络层具备的功能,组播问题的关键在于组播路由的确定,寻找简单、高效、健壮的组播路由算法一直是网络界致力研究但未完全解决的问题。另一方面,许多分布式的多媒体应用对时延、时延抖动、带宽以及包丢失率有不同的要求,这需要当前网络能够传送具有这些QoS要求的实时多媒体信息。因此,作为QoS为中心的网络体系结构中不可缺少的组成部分,基于QoS约束的组播路由算法的研究成为网络研究领域的重要内容和热点问题。本文主要研究基于QoS约束的组播路由算法,针对时延和时延抖动约束的最小代价组播路由问题,提出了一种有效、实用的组播路由算法。主要研究工作和取得的成果如下:(1)在介绍组播路由技术背景知识的基础上,研究了QoS路由的网络模型和QoS度量的定义,重点对组播路由问题进行分类讨论,分析了QoS组播路由的特性,并归纳了相关算法的优缺点;(2)将模拟退火的优化思想引入组播路由计算中,提出一种基于模拟退火方法的时延及时延抖动约束的最小代价组播路由算法。该算法采用“路径交换”策略在可行解范围内构造邻域集,避免了搜索区域的扩大和计算时间的增加。(3)对提出的改进算法进行仿真,并与改进前进行比较,仿真结果表明算法的可行性、有效性和稳定性,并验证了算法具有代价低、收敛快的特点。
邹德莉[5]2006年在《QoS组播路由关键算法研究》文中进行了进一步梳理随着网络技术的发展，链路带宽和节点处理能力不断增加，当前的网络能支持越来越多的实时多媒体应用。同时，许多分布式多媒体业务对时延、时延抖动、带宽以及包丢失率等也提出了越来越高的要求，需要当前的网络具有QoS(服务质量，Quality Of Service)支持能力。另一方面，组播通信以其占用较少的网络带宽和能从根本上减轻网络负载的特性，取代了传统的单播通信方式，在“点对多点”和“多点对多点”的业务中成为最主要的通信方式。因此，作为以QoS为中心的网络体系结构中不可缺少的组成部分，对QoS组播路由算法的研究成为网络研究领域的重要内容和热点问题。 本文主要研究QoS组播路由关键算法，针对一些典型的QoS组播路由问题，提出有效、实用的解决方法。主要研究内容和取得的研究进展包括： (1)针对时延约束最小代价组播路由问题，提出了改进的遗传算法，较好地改善了传统遗传算法运行时间长的缺点，同时保证算法所得组播树代价最小；针对时延和时延抖动约束最小代价组播路由问题，提出了基于动态罚函数和禁忌搜索的算法，算法所得组播树的代价、时延和时延抖动比较理想。 (2)针对网络负载均衡的QoS问题，提出基于禁忌搜索的负载均衡QoS组播路由算法，算法能平衡组播树代价和网络链路负载均衡状况；在此基础上提出了基于度约束和负载均衡的QoS组播路由算法，算法在满足QoS约束的基础上，均衡了组播树代价、网络链路负载和节点负载叁者之间的关系，综合性能良好。 (3)针对非精确链路状态信息下的多业务QoS组播路由问题，提出了相应的解决方法；并在此基础上，引入动态性，即考虑在每个业务周期中节点的动态加入和离开的问题。算法所得组播树代价较低而请求接受率较高，是值得广泛推广的算法。 上述算法均通过仿真实验的结果得到了验证。 (4)将基于改进遗传算法的时延约束最小代价组播路由算法和基于动态罚函数和禁忌搜索策略的时延和时延抖动约束最小代价组播路由算法嵌入到集成仿真平台中，进一步验证了它们的QoS特性，证明算法是有效的和可靠的。
梁淑萍[6]2012年在《智能算法研究及其在网络中的应用》文中进行了进一步梳理伴随着因特网技术、无线通讯技术以及微机电技术的快速发展,移动自组织网络即Ad Hoc网络和无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)以其自己独有的特点在世界范围内引起了学者的广泛关注,有着广泛的应用前景和巨大的发展潜力。对于所有网络来说,路由协议都是支撑网络传输的一个重要技术,由于两种网络的节点能量都是有限的,加上其计算能力和存储能力较低等问题,使得其对路由协议的要求也就越高,如何设计行之有效的路由算法成为当前研究的热点问题和核心问题。智能优化算法是人们常用来解决组合优化问题的有效方法,其中遗传算法、蚁群算法和粒子群算法是叁种比较典型的且应用较广泛的智能算法。Ad Hoc网络组播路由问题一直是当前研究的热点,蚁群算法凭借自己的特点已经被学者引入到Ad Hoc网络的组播路由设计中。然而由于蚁群算法自身的缺陷,使得在解决Ad Hoc组播路由问题时通常存在收敛速度慢、无法较快适应网络环境变化等不足。为了解决以上问题,本文提出了一种基于改进蚁群算法的Ad Hoc网络QoS(Quality of Service)组播路由算法PSOACO算法,该算法的主要思想是引入了粒子群算法,充分利用粒子群算法简单易实现且快速收敛的优点来提高蚁群算法在路由发现及维护时的收敛速度。将PSACO算法与具有代表性的MAODV进行试验比较,仿真结果表明该算法在数据包成功传输率及端到端的延迟方面都具有较好的性能,是解决Ad Hoc网络QoS组播路由问题的有效方法。LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)协议是无线传感器网络中一种重要的分层路由协议,但它采用随机选择簇头的机制会造成簇头节点分布不合理,最终导致网络寿命的缩减。传统遗传算法以其不依赖于问题的具体领域,对问题的种类有很强的鲁棒性的优点,被引入到无线传感器网络分簇路由协议中,但是遗传算法本身也存在着早熟和收敛速度慢的问题。针对这些问题,本文首先对遗传算法进行了改进,结合LEACH协议从初始化种群,选择、交叉和变异叁个操作算子,适应度函数等方面进行了改进,改进后的遗传算法能有效的解决传统遗传算法存在的早熟及收敛速度慢的问题。将改进遗传算法应用到LEACH协议的簇头选择过程中,结合节点的剩余能量,传输距离以及节点密度对簇头选择进行优化,从而使选出的簇头分布更合理。将改进后的路由算法与LEACH协议进行仿真比较,仿真结果证明该算法具有更好的能量有效性,能延长网络的生存时间。
柴井坤[7]2008年在《基于改进蚁群算法的QoS组播路由的研究》文中研究说明近年来,随着信息技术的迅猛发展,互联网产生了很多新的应用,特别是在高带宽需求的多媒体上的应用。这需要传输大量的声音和视频,占用大量的带宽,如视频点播、网络会议等。传统的数据通信均采用单播或广播技术,造成主机与网络资源的过度浪费,带来了带宽的急剧消耗和网络拥挤问题。为了缓解网络瓶颈,要求计算机网络具备QoS(Quality of Service)组播通信能力。组播是一点到多点或多点到多点的网络传输新技术。它有助于控制网络的流量,减少主机的处理量。本文首先对带宽、延时、延时抖动和包丢失率约束以及费用最小的QoS组播路由问题进行分析,抽象出QoS组播路由模型的基础上,提出了一种基于改进蚁群算法的QoS组播路由优化的求解方法。针对蚁群算法存在的计算时间长、易陷入局部最优解的缺陷,本文对蚂蚁的信息素更新策略,下跳节点选择策略进行了改进,并在MATLAB中对改进的算法进行仿真分析。仿真结果表明改进的蚁群算法能有效的寻找到一棵性能良好的组播树,并能够满足各种业务的服务质量需求。在软件设计仿真后,采用FPGA(现场可编辑门阵列)来实现基于改进蚁群算法的QoS组播路由。在实现过程中首先对系统进行模块划分,主要分为蚂蚁信息素更新模块,蚂蚁下步节点选择模块,随机数产生模块等。利用VHDL语言描述各个基本功能模块,为了提高设计效率,充分利用IP核进行存储器设计,利用DSP Builder进行数学运算处理。时序控制是整个系统设计的核心,各模块的时序控制都是采用单进程的Moore状态机实现的。各个功能模块设计完成后,在QuartusⅡ中进行功能仿真,仿真无误后利用元件例化语句进行顶层模块设计。最后将整个系统分别进行功能仿真和时序仿真。整个设计过程中由于充分发挥了FPGA的并行计算能力及流水线技术的应用,大大提高蚁群算法的运行速度。仿真结果表明基于FPGA实现的QoS组播路由器运行速度比软件运行速度要快一个数量级。
董元方[8]2004年在《基于QoS的动态组播路由问题研究》文中研究说明组播是一种有效支持多点通信的机制。IP组播利用树转发结构，只需在组播树的分支处复制数据报文，而且在每条链路上仅转发一次。这种技术使IP组播在转发数据到所有组成员时能有效利用资源，而且适合扩展到大的组播组。组播技术的核心是选路问题，设计或选取合适的组播路由算法对组播选路的有效实施非常重要。而组播路由协议体现了组播路由算法的实现，提供了传播成员信息的机制，以及转发数据报时使用该信息的方式，是解决组播路由问题的关键。人们已经提出了很多组播路由算法和协议，而且IETF已经把几个路由协议进行了标准化或正在标准化进程中。由于网络特别庞大，拓扑结构、流量不断动态变化，使得组播路由问题变得非常重要而困难。组成员的动态加入和退出、QoS信息的参与、网络分层路由的需要都为组播路由问题的解决制造了重重障碍。网络路由既要满足用户不同应用的要求，又要能尽量提高网络整体资源的利用率。基于QoS的路由通过允许基于网络资源利用和QoS需求的动态路由选择，能更有效地启动QoS支持。很多组播应用，比如网络游戏、视频会议等，都需要满足一定的服务质量要求。寻找有多个QoS约束的最小代价组播路由树可以形式化为网络中的Steiner树问题，它是一个NP完全问题，在多项式时间内不能得到最优解，因此研究者所寻求的是一种次优的、在最差情况和平均情况下的性能都接近于最优的解决方案。目前已经有很多研究人员及网络专家提出了大量有价值的组播路由算法和协议上的解决办法。但是由于算法过于复杂及不能适应实际网络需要等原因，并没有在实际网络环境中得到广泛应用。应用促使组播路由算法与各种路由相关协议紧密地结合起来，充分发挥组播路由的优势。本文主要研究基于QoS的动态组播路由问题，对相关的算法和协议进行了深入的分析和实践。同时提出了一个协议框架，并实现了一个QoS相关的组播路由协议的仿真实现及测试。本文对现有的动态组播路由算法及协议进行了系统的研究和分析，总结了组播路由算法和协议所利用的基本数学模型，建立了基于QoS的动态组播路由问题的数学模型，同时对QoS组播路由体系及组播路由协议之间的相互关系进行了高度概括。在此基础上，提出了QoS组播路由所面临的几个亟待解决的问题：动态问题、QoS问题及分层问题，并针对这些问题进行了理论上的探讨。这些分析和总结为以后的理论研究和实践打下了坚实的基础。本文研究了两个典型协议—PIM-SM协议和QoSMIC协议，对这两个协议及其实现进行了具体的研究，并在OPNET网络仿真模型上实现了QoSMIC协议，详细描述了此协议的实现方案及细节。实现这个协议使我们对基于QoS的协议有进一步的认识，也为以后建立组播路由协议奠定了一定的基础。这表现在：为协议的实现积累了经验；为进一步的协议研究提供一个参照和对
黄东军, 陈松乔, 王建新[9]2005年在《结合集中式与分布式特征的多路径QoS组播路由协议》文中研究说明提出了一个结合集中式算法与分布式算法优点的多路径启发式QoS组播路由算法和协议,它以单播路由协议OSPF传播链路的代价信息为基础,运用最小代价Dijkstra算法计算端节点到当前在树节点的最小代价路径,然后启动一个分布式计算过程得到一个可选路径集,加入节点通过一个综合性启发式选择其中的最佳路径连接到组播树.算法能够有效地支持延时和带宽受限的代价优化组播树构造,具有无环选路、呼叫接收成功率高、呼叫建立时间短、伸缩性好等特点.
罗军[10]2005年在《一种移动因特网中层次型QoS多径组播路由协议》文中指出随着传统因特网发展和无线接入技术的成熟,移动因特网开始进入人们的生活。移动因特网可以实现在人们在任何时候,任何地点都能接入因特网的梦想。大量的移动设备在移动的过程中保持因特网的连接,并能够获得和固定接入一样的网络服务质量。这种潜在的巨大商业需求给因特网带来新的机遇,同时也使得在移动因特网中实现服务质量保证面临了许多新的挑战。 在对传统因特网和移动因特网的组播服务质量的总结和分析的基础上,本文提出了移动因特网中一种层次型的满足QoS约束的多径组播路由协议QoSHMM。基于“同层成环、异层构树”的原则,它建立一棵QoSHMM组播树,从而在目的节点与源节点之间形成一条具有最短时延的路径和多条满足时延受限成本较小的路径。同时,在同层建环的过程中,遵从“最大环”的原则,让更多的节点加入到组播组来,这样移动节点能够得到及时的服务。该协议是完全分布式的,路由建立只根据该节点的局部信息完成。模拟结果显示,QoSHMM组播树在平均切换延迟方面表现出了很好的性能,同时由于采用叁态传输机制,它也具有很好的容错性。
参考文献：
[1]. 分布式多路径QoS组播路由算法与协议研究[D]. 黄东军. 中南大学. 2004
[2]. 动态QoS组播树与基于组播树的分层组播协议研究[D]. 李向妮. 吉林大学. 2006
[3]. 基于QoS的动态组播路由算法与协议研究[D]. 李向群. 吉林大学. 2005
[4]. 基于模拟退火方法的QoS约束组播路由算法研究[D]. 黄珂. 武汉理工大学. 2008
[5]. QoS组播路由关键算法研究[D]. 邹德莉. 大连理工大学. 2006
[6]. 智能算法研究及其在网络中的应用[D]. 梁淑萍. 江南大学. 2012
[7]. 基于改进蚁群算法的QoS组播路由的研究[D]. 柴井坤. 安徽理工大学. 2008
[8]. 基于QoS的动态组播路由问题研究[D]. 董元方. 吉林大学. 2004
[9]. 结合集中式与分布式特征的多路径QoS组播路由协议[J]. 黄东军, 陈松乔, 王建新. 计算机研究与发展. 2005
[10]. 一种移动因特网中层次型QoS多径组播路由协议[D]. 罗军. 中南大学. 2005
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