發(fā)布時間：2017-03-31 00:15

  本文關鍵詞：面向QoE驅動的軟件定義網絡業(yè)務流控制研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著網絡規(guī)模急劇膨脹,新型業(yè)務不斷涌現,用戶對業(yè)務流量的需求日益增加。受網絡結構復雜性、網絡資源低利用率和用戶需求多樣性的影響,用戶滿意度持續(xù)降低。當前網絡結構與功能趨于復雜,網絡管控難度日漸增大,網絡新功能難以快速部署,而傳統網絡中的業(yè)務流控制所采用的接納控制、流量控制、帶寬分配和路由選擇控制等控制技術已難以發(fā)揮其有效的作用,更難以滿足快速增長的端到端用戶和業(yè)務的QoS需求。但是,基于集中式的控制平面和分布式的數據平面相分離的軟件定義網絡(Software Defined Networking,SDN)的興起,既可以實現控制平面的全局優(yōu)化,又可以實現高性能的網絡轉發(fā)能力,其開放的可編程接口,為網絡業(yè)務流控制提供了一種新的解決方式。本文在分析傳統網絡業(yè)務流控制不足的基礎上,采用QoE作為業(yè)務服務質量衡量指標,開展軟件定義網絡環(huán)境下的面向QoE驅動的業(yè)務流控制機制的研究,主要工作如下:第一,提出了一種面向QoE驅動的SDN業(yè)務流控制架構模型。該模型基于軟件定義網絡環(huán)境,在SDN應用層采用自主服務協商和優(yōu)化模塊獲得最佳的服務配置,SDN控制層根據約定的服務配置分配用于提供業(yè)務流傳輸的網絡路徑,進行滿足用戶個性化需求的業(yè)務流控制的路徑分配。第二,提出了基于自主協商機制的SDN多業(yè)務流全局優(yōu)化配置方法。該方法針對在網絡資源有限的條件下,采用基于改進的自主服務協商和優(yōu)化機制,根據優(yōu)化目標建立基于MOS的數學模型,通過計算網絡資源最優(yōu)的效用值來使用戶感知質量最大化,并使用迭代MOS增加算法和改編的貪婪算法優(yōu)化全局效用函數,得到一組總體用戶業(yè)務質量感知接近最優(yōu)的多用戶服務配置,最后通過仿真驗證該方法的有效性。第三,提出了基于雙重增強學習策略的SDN多業(yè)務流路徑優(yōu)化控制方法。該方法為使用戶業(yè)務流的整體QoE效用和網絡整體資源利用率最大化,創(chuàng)新地把體驗質量感知和強化學習結合起來,提出了一個新穎的QoE感知雙重增強學習策略,為每個服務級別動態(tài)地計算最有效的路徑,根據其具體的QoE要求來傳遞每個服務類型的業(yè)務流。仿真實驗表明提出的基于雙重增強學習策略的路徑優(yōu)化方法能夠保障用戶的QoE要求和網絡的整體性能。
【關鍵詞】：軟件定義網絡 業(yè)務流控制 QoE 服務協商 路徑優(yōu)化
【學位授予單位】：南京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.09
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 專用術語注釋表9-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 研究背景和意義10-11
• 1.2 國內外研究現狀11-13
• 1.3 本文研究內容13-14
• 1.4 本文組織結構14-16
• 第二章 相關背景知識介紹16-26
• 2.1 軟件定義網絡16-20
• 2.1.1 SDN的定義16-17
• 2.1.2 SDN的體系結構17-19
• 2.1.3 開放式接口與協議19-20
• 2.2 用戶體驗質量20-24
• 2.2.1 QoE的定義和影響因素21
• 2.2.2 QoE指標的量化與評估方法21-22
• 2.2.3 基于QoE的度量標準22-24
• 2.3 增強學習策略24-25
• 2.4 本章小結25-26
• 第三章 面向QoE驅動的軟件定義網絡業(yè)務流控制模型26-36
• 3.1 面向QoE驅動的SDN業(yè)務流控制模型的設計需求26-29
• 3.1.1 傳統網絡業(yè)務流控制模型研究26-27
• 3.1.2 SDN業(yè)務流控制模型的設計需求27-29
• 3.2 面向QoE驅動的SDN業(yè)務流控制模型29-35
• 3.2.1 SDN業(yè)務流控制模型的結構特征29-32
• 3.2.2 服務協商和優(yōu)化32-34
• 3.2.3 路徑優(yōu)化控制34-35
• 3.3 本章小結35-36
• 第四章 基于自主協商機制的SDN多業(yè)務流全局優(yōu)化配置36-48
• 4.1 改進的自主服務協商和優(yōu)化機制36-39
• 4.1.1 最終服務配置的協商過程37-38
• 4.1.2 基于QoE的效用函數38-39
• 4.2 基于MOS的數學模型39-41
• 4.3 迭代MOS增加算法和改編的貪婪算法41-43
• 4.4 仿真與分析43-47
• 4.5 本章小結47-48
• 第五章 基于雙重增強學習策略的SDN多業(yè)務流路徑優(yōu)化控制48-61
• 5.1 QoE度量標準模型49
• 5.2 雙重增強學習機制49-53
• 5.2.1 值函數50-51
• 5.2.2 QoE感知學習機制51-52
• 5.2.3 學習速率52
• 5.2.4 折扣因子52-53
• 5.3 探索與丟棄方案53-54
• 5.3.1 探索53-54
• 5.3.2 區(qū)分的丟棄方案54
• 5.4 仿真與分析54-60
• 5.5 本章小結60-61
• 第六章 總結與展望61-63
• 6.1 全文工作總結61-62
• 6.2 后續(xù)研究工作展望62-63
• 參考文獻63-66
• 附錄1 攻讀碩士學位期間撰寫的論文66-67
• 附錄2 攻讀碩士學位期間參加的科研項目67-68
• 致謝68

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本文編號：278434