本文關(guān)鍵詞：無(wú)線多媒體網(wǎng)絡(luò)QoS通信協(xié)議研究

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【摘要】：在無(wú)線多媒體網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域,無(wú)線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)(WMSNs:Wireless Multimedia Sensor Networks)和無(wú)線多媒體網(wǎng)狀網(wǎng)(WMMNs:Wireless Multimedia Mesh Networks)近年來(lái)在學(xué)術(shù)界引起廣泛關(guān)注。一方面,WMSNs具有廣闊的應(yīng)用前景,另一方面,WMMNs成為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的重要組成部分。然而,有限的網(wǎng)絡(luò)資源、動(dòng)態(tài)變化的信道特性和可擴(kuò)展的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模等因素使得實(shí)時(shí)多媒體通信和QoS保障面臨諸多挑戰(zhàn)。本文旨在研究WMSNs和WMMNs中QoS通信協(xié)議。首先深入分析和理解典型通信協(xié)議支持多媒體應(yīng)用時(shí)存在的性能瓶頸,在此基礎(chǔ)上有針對(duì)性地從幾個(gè)方面提出新的通信協(xié)議,包括研究QoS感知和低代價(jià)的自適應(yīng)機(jī)會(huì)路由協(xié)議、利用網(wǎng)絡(luò)編碼設(shè)計(jì)多媒體特征感知和速率自適應(yīng)通信協(xié)議、同時(shí)探討面向多媒體應(yīng)用的云輔助和跨層協(xié)作網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)。WMSNs領(lǐng)域的主要?jiǎng)?chuàng)新工作包括：1.提出QoS感知多匯聚點(diǎn)機(jī)會(huì)路由協(xié)議(QMOR),在滿足QOS需求的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)能量高效的多媒體數(shù)據(jù)投遞。分析并構(gòu)建多匯聚點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下基于差分編碼的冗余視頻數(shù)據(jù)壓縮問(wèn)題,通過(guò)選擇合適的中繼節(jié)點(diǎn)提高視頻壓縮效率以節(jié)約能耗和帶寬。深入研究QOS感知的轉(zhuǎn)發(fā)列表選擇和優(yōu)先級(jí)分配問(wèn)題,包括數(shù)據(jù)傳輸能耗估計(jì)、轉(zhuǎn)發(fā)優(yōu)先級(jí)分配、實(shí)時(shí)性和可靠性約束保證等幾個(gè)方面。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,QMOR在視頻傳輸質(zhì)量和能力有效性等關(guān)鍵指標(biāo)上優(yōu)于目前典型的WMSNs路由協(xié)議。2.提出有損無(wú)線鏈路環(huán)境下低代價(jià)低復(fù)雜度機(jī)會(huì)路由協(xié)議(L20R),在顯著減少節(jié)點(diǎn)計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)的同時(shí)實(shí)現(xiàn)能量的高效利用。分析有損鏈路環(huán)境下轉(zhuǎn)發(fā)列表選擇同總體期望代價(jià)之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián),構(gòu)建傳輸代價(jià)量化模型；針對(duì)中繼節(jié)點(diǎn)選擇過(guò)程中存在的不確定性問(wèn)題,提出貪婪中繼節(jié)點(diǎn)選取策略；針對(duì)中繼節(jié)點(diǎn)優(yōu)先級(jí)分配存在的高計(jì)算復(fù)雜性問(wèn)題,提出近似排序機(jī)制以簡(jiǎn)化計(jì)算；將貪婪選取策略和近似排序機(jī)制相結(jié)合,設(shè)計(jì)啟發(fā)式轉(zhuǎn)發(fā)列表選擇算法。理論分析和仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,其在通信性能和能量效率上均優(yōu)于典型的能量感知機(jī)會(huì)路由協(xié)議。3.提出云輔助的復(fù)雜事件監(jiān)測(cè)體系(C2EM),在有效緩解傳感器節(jié)點(diǎn)計(jì)算能力和存儲(chǔ)空間瓶頸的同時(shí)提供可靠且穩(wěn)定的監(jiān)測(cè)服務(wù)。將網(wǎng)絡(luò)體系劃分為感知層、多媒體應(yīng)用層、(本地)微云層和(遠(yuǎn)端)云層。各層之間相互協(xié)作,兼顧云鏈接可靠性、服務(wù)響應(yīng)時(shí)間、事件覆蓋效率以及能量使用效率。與傳統(tǒng)基于傳感器網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)不同,大部分的計(jì)算(任務(wù))被遷移到微云層和云層,傳感器節(jié)點(diǎn)只需要執(zhí)行簡(jiǎn)單的操作。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明C2EM具有高可用性和適應(yīng)性。WMMNs領(lǐng)域的主要?jiǎng)?chuàng)新工作包括：4.提出基于網(wǎng)絡(luò)編碼的機(jī)會(huì)轉(zhuǎn)發(fā)協(xié)議(NCOF),以提高WMMNs資源利用率和數(shù)據(jù)通信性能。設(shè)計(jì)基于非對(duì)稱(chēng)組合的編碼方法,提高視頻數(shù)據(jù)交換收益；設(shè)計(jì)編碼收益感知的機(jī)會(huì)轉(zhuǎn)發(fā)策略,在減少?zèng)_突概率的同時(shí)提高吞吐量。在深入分析無(wú)線視頻通信流特性的基礎(chǔ)上,提出流量感知的數(shù)據(jù)包調(diào)度算法,與網(wǎng)絡(luò)編碼體系協(xié)同工作,有效減少編碼機(jī)會(huì)流失。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,NCOF可以顯著提高資源利用率,改善實(shí)時(shí)視頻播放質(zhì)量。5.提出基于網(wǎng)絡(luò)編碼的多速率無(wú)線網(wǎng)絡(luò)QoS廣播協(xié)議,在滿足QoS需求的基礎(chǔ)上最大化吞吐量。構(gòu)建多速率編碼圖模型用于描述編碼決策,在此基礎(chǔ)上建立了最優(yōu)廣播調(diào)度問(wèn)題的整數(shù)線性規(guī)劃模型。研究基于團(tuán)(clique)的啟發(fā)式算法以獲得次優(yōu)解,采用概率保證的方法限制編碼圖的規(guī)模,在不影響通信性能的前提下實(shí)現(xiàn)計(jì)算復(fù)雜度的可控；通過(guò)限定團(tuán)搜索規(guī)模確定參與編碼的數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)計(jì)算復(fù)雜度的可調(diào)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果在證明其靈活性和可用性的同時(shí),為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下基于速率選擇的編碼算法設(shè)計(jì)提供了有力的依據(jù)。6.提出跨層優(yōu)化視頻流控制協(xié)議(COCP),實(shí)現(xiàn)對(duì)無(wú)效網(wǎng)絡(luò)流量有效控制,同時(shí)提高關(guān)鍵視頻幀的傳輸可靠性。在網(wǎng)絡(luò)層增加了獨(dú)立的COCP子層,將應(yīng)用層、傳輸層的視頻參數(shù)信息映射至該層。在視頻傳輸過(guò)程中,COCP根據(jù)視頻投遞狀況進(jìn)行分布式視頻流控制。研究基于GOP的路徑探測(cè)機(jī)制以保證高優(yōu)先級(jí)視頻數(shù)據(jù)的可靠投遞。該協(xié)議具有較高的靈活性和實(shí)用性,可以同大多數(shù)路由協(xié)議協(xié)同工作。仿真結(jié)果表明COCP可以顯著改善實(shí)時(shí)視頻通信性能,并能夠適應(yīng)實(shí)時(shí)性需求的變化。希望本文的研究成果能為未來(lái)多媒體物聯(lián)網(wǎng)的研究和設(shè)計(jì)提供新的思路。
【關(guān)鍵詞】：無(wú)線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò) 無(wú)線多媒體網(wǎng)狀網(wǎng) 多媒體通信 服務(wù)質(zhì)量 機(jī)會(huì)路由 網(wǎng)絡(luò)編碼
【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TN915.04;TP212.9
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-17
• 1 緒論17-32
• 1.1 選題背景和意義17-25
• 1.1.1 基本概念17-19
• 1.1.2 研究現(xiàn)狀19-22
• 1.1.3 研究挑戰(zhàn)22-24
• 1.1.4 研究意義24-25
• 1.2 研究?jī)?nèi)容和方案25-30
• 1.2.1 研究目標(biāo)和內(nèi)容25-27
• 1.2.2 方法和技術(shù)路線27-29
• 1.2.3 創(chuàng)新點(diǎn)和特色29-30
• 1.3 論文組織結(jié)構(gòu)30-32
• 2 相關(guān)研究32-45
• 2.1 無(wú)線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)：路由協(xié)議32-38
• 2.1.1 設(shè)計(jì)原則32-33
• 2.1.2 典型協(xié)議設(shè)計(jì)思路和特點(diǎn)33-37
• 2.1.3 典型協(xié)議對(duì)比分析37-38
• 2.2 無(wú)線多媒體網(wǎng)狀網(wǎng)：基于網(wǎng)絡(luò)編碼的通信協(xié)議38-44
• 2.2.1 設(shè)計(jì)原則38-39
• 2.2.2 典型協(xié)議設(shè)計(jì)思路和特點(diǎn)39-43
• 2.2.3 典型協(xié)議對(duì)比分析43-44
• 2.3 小結(jié)44-45
• 3 無(wú)線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)QOS感知多匯聚點(diǎn)機(jī)會(huì)路由協(xié)議45-66
• 3.1 引言45-47
• 3.2 網(wǎng)絡(luò)模型和相關(guān)假設(shè)47-49
• 3.3 基于差分編碼的中繼節(jié)點(diǎn)選擇問(wèn)題49-51
• 3.4 QoS感知轉(zhuǎn)發(fā)列表選擇問(wèn)題51-60
• 3.4.1 傳輸代價(jià)計(jì)算52-54
• 3.4.2 優(yōu)先級(jí)分配54-55
• 3.4.3 實(shí)時(shí)性保證55-57
• 3.4.4 可靠性保證57-59
• 3.4.5 協(xié)議執(zhí)行59-60
• 3.5 仿真實(shí)驗(yàn)與性能分析60-65
• 3.5.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與參數(shù)設(shè)置60
• 3.5.2 性能分析與評(píng)價(jià)60-65
• 3.6 小結(jié)65-66
• 4 有損無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)低代價(jià)低復(fù)雜度機(jī)會(huì)路由協(xié)議66-83
• 4.1 引言66-68
• 4.2 網(wǎng)絡(luò)模型和相關(guān)假設(shè)68
• 4.3 低代價(jià)低復(fù)雜度轉(zhuǎn)發(fā)列表選擇68-78
• 4.3.1 傳輸代價(jià)計(jì)算69-71
• 4.3.2 中繼節(jié)點(diǎn)選取規(guī)則71-73
• 4.3.3 優(yōu)先級(jí)分配規(guī)則73-77
• 4.3.4 啟發(fā)式算法77-78
• 4.4 仿真實(shí)驗(yàn)與性能分析78-81
• 4.4.1 仿真環(huán)境與參數(shù)設(shè)置78-79
• 4.4.2 性能分析與評(píng)價(jià)79-81
• 4.5 小結(jié)81-83
• 5 云輔助無(wú)線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜事件監(jiān)測(cè)體系和協(xié)議83-100
• 5.1 引言83-84
• 5.2 設(shè)計(jì)思路84-85
• 5.3 體系結(jié)構(gòu)85-87
• 5.3.1 網(wǎng)絡(luò)模型85-86
• 5.3.2 服務(wù)模型86-87
• 5.3.3 系統(tǒng)模型87
• 5.4 功能模塊87-94
• 5.4.1 接入點(diǎn)選擇器87-89
• 5.4.2 視頻傳感器節(jié)點(diǎn)選擇器89-90
• 5.4.3 覆蓋優(yōu)化器90-93
• 5.4.4 攝像機(jī)控制器93-94
• 5.5 可用性分析94-95
• 5.6 仿真實(shí)驗(yàn)與性能分析95-99
• 5.6.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與參數(shù)設(shè)置95-97
• 5.6.2 性能分析與評(píng)價(jià)97-99
• 5.7 小結(jié)99-100
• 6 無(wú)線多媒體網(wǎng)狀網(wǎng)基于網(wǎng)絡(luò)編碼的機(jī)會(huì)轉(zhuǎn)發(fā)協(xié)議100-122
• 6.1 引言100-101
• 6.2 網(wǎng)絡(luò)模型和相關(guān)假設(shè)101-103
• 6.3 非對(duì)稱(chēng)編碼103-107
• 6.3.1 設(shè)計(jì)思路103-104
• 6.3.2 數(shù)據(jù)包選擇和收益分析104-105
• 6.3.3 算法設(shè)計(jì)105-107
• 6.4 流量感知的數(shù)據(jù)調(diào)度107-110
• 6.4.1 基本思路107-108
• 6.4.2 流量預(yù)測(cè)108-109
• 6.4.3 數(shù)據(jù)流選擇109-110
• 6.5 基于編碼收益的信道競(jìng)爭(zhēng)110-111
• 6.5.1 優(yōu)先級(jí)分配110-111
• 6.5.2 協(xié)議實(shí)現(xiàn)111
• 6.6 仿真實(shí)驗(yàn)與性能分析111-118
• 6.6.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與參數(shù)設(shè)置111-112
• 6.6.2 性能分析與評(píng)價(jià)112-118
• 6.7 案例研究：基于流相關(guān)性的非對(duì)稱(chēng)編碼機(jī)制118-120
• 6.7.1 設(shè)計(jì)思路118-119
• 6.7.2 仿真實(shí)驗(yàn)與性能分析119-120
• 6.8 小結(jié)120-122
• 7 無(wú)線多媒體網(wǎng)狀網(wǎng)基于網(wǎng)絡(luò)編碼的多速率QoS廣播協(xié)議122-140
• 7.1 引言122-123
• 7.2 最優(yōu)廣播調(diào)度問(wèn)題123-128
• 7.2.1 網(wǎng)絡(luò)模型123-124
• 7.2.2 多速率編碼圖124-125
• 7.2.3 編碼決策分析125-127
• 7.2.4 問(wèn)題描述127-128
• 7.3 啟發(fā)式算法128-133
• 7.3.1 概率編碼圖128-129
• 7.3.2 算法模型129-131
• 7.3.3 復(fù)雜度分析131-132
• 7.3.4 調(diào)度過(guò)程132-133
• 7.4 仿真實(shí)驗(yàn)與性能分析133-139
• 7.4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與參數(shù)設(shè)置133-134
• 7.4.2 性能分析與評(píng)價(jià)134-139
• 7.4.3 算法特性歸納139
• 7.5 小結(jié)139-140
• 8. 無(wú)線多媒體網(wǎng)狀網(wǎng)跨層優(yōu)化流控制協(xié)議140-150
• 8.1 引言140-141
• 8.2 視頻流和網(wǎng)絡(luò)模型141-142
• 8.3 跨層視頻流控制協(xié)議142-145
• 8.3.1 跨層協(xié)同框架142-143
• 8.3.2 數(shù)據(jù)同步和時(shí)延估計(jì)143-144
• 8.3.3 路徑探測(cè)和參數(shù)反饋144-145
• 8.4 仿真實(shí)驗(yàn)與性能分析145-149
• 8.4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與參數(shù)設(shè)置145-146
• 8.4.2 性能分析與評(píng)價(jià)146-149
• 8.5 小結(jié)149-150
• 9 總結(jié)與展望150-154
• 9.1 本文主要貢獻(xiàn)150-152
• 9.2 后續(xù)研究思路152-154
• 致謝154-155
• 參考文獻(xiàn)155-178
• 攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文178-180
• 攻讀博士學(xué)位期間專(zhuān)利授權(quán)和申報(bào)情況180-181
• 攻讀博士學(xué)位期間獲得登記的軟件著作權(quán)181-182
• 攻讀博士學(xué)位期間承擔(dān)的科研項(xiàng)目182-183
• 攻讀博士學(xué)位期間學(xué)術(shù)成果獲獎(jiǎng)情況183

【共引文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 白曉勇;張可;;無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)仿真中的目標(biāo)定位問(wèn)題[J];兵工自動(dòng)化;2009年07期

2 鄧達(dá);周激流;林鋒;;基于蟻群算法的無(wú)線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)路由研究[J];北京理工大學(xué)學(xué)報(bào);2011年04期

3 孫其博;劉杰;黎，

本文編號(hào)：683120