本文選題：軟件定義網(wǎng)絡(luò) + 用戶體驗(yàn)質(zhì)量��； 參考：《大連海事大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)規(guī)模擴(kuò)大,使用人數(shù)劇增,業(yè)務(wù)種類也不再單一,音頻、視頻等多媒體業(yè)務(wù)逐漸占據(jù)主導(dǎo)地位,這導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)流量呈現(xiàn)爆炸性增長,但是有限的網(wǎng)絡(luò)資源已經(jīng)難以負(fù)擔(dān)起多變的業(yè)務(wù)類型,終端用戶的體驗(yàn)質(zhì)量更是難以得到保障,如何優(yōu)化用戶的體驗(yàn)質(zhì)量成為了時(shí)下研究熱點(diǎn)。傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)由于本身結(jié)構(gòu)上的限制已經(jīng)很難在這方面取得進(jìn)展。而近幾年,軟件定義網(wǎng)絡(luò)(Software Defined Networks,SDN),這種具有控制邏輯與轉(zhuǎn)發(fā)解耦、網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)視圖可獲取、邏輯控制可編程化實(shí)現(xiàn)等特點(diǎn)的新生代網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的提出,為網(wǎng)絡(luò)性能的優(yōu)化開拓了思路。對(duì)此,本文決定在SDN環(huán)境下,以用戶體驗(yàn)質(zhì)量(Quality of Experience,QoE)為業(yè)務(wù)傳輸?shù)暮饬恐笜?biāo),通過對(duì)路由算法進(jìn)行優(yōu)化研究,實(shí)現(xiàn)資源分配合理化、提升用戶體驗(yàn)質(zhì)量。針對(duì)路由問題的多約束性以及可行解的不唯一性,本文引入了蟻群算法作為路由優(yōu)化的核心算法,并在SDN網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下構(gòu)建了以QoE蟻群路由為核心的路由模型。該模型主要包括有拓?fù)涓兄�、蟻群路由、用戶終端信息交互等功能模塊。在業(yè)務(wù)的傳輸過程中,由控制器獲取全局的鏈路信息與用戶相關(guān)參數(shù),依照MOS效用函數(shù),得出QoE量化指標(biāo)作為蟻群選路的約束條件,從而為用戶選取一條最能保障體驗(yàn)質(zhì)量的路徑。本文在Floodlight控制器與Mininet搭建的仿真環(huán)境下進(jìn)行本文模型的仿真實(shí)驗(yàn),在對(duì)不同業(yè)務(wù)類型傳輸?shù)那闆r下,將本文中的QoE蟻群路由模型與基于QoS的蟻群路由模型以及Dijkstra路由的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行比對(duì),主要比對(duì)的參數(shù)有傳輸過程中的時(shí)延和丟包率、二者不同業(yè)務(wù)下的MOS量化值,多業(yè)務(wù)請(qǐng)求下的MOS量化值的變化。通過實(shí)驗(yàn)表明,本文提出的模型在網(wǎng)絡(luò)傳輸流量較大的情況下,相比于傳統(tǒng)算法在音頻與視頻業(yè)務(wù)的傳輸上更具有用戶體驗(yàn)質(zhì)量的保障。
[Abstract]:With the rapid development of the Internet, the scale of the network is expanding, the number of users is increasing, the types of business are no longer single, and the multimedia services, such as audio and video, have gradually dominated. This leads to the explosive growth of network traffic, but the limited network resources have been difficult to afford a variety of business types. The quality of the experience of the end users is more than that of the Internet. It is difficult to ensure that how to optimize the user's quality of experience has become a hot spot of research. The traditional network has been difficult to make progress in this area because of its structural limitations. In recent years, the software defined network (Software Defined Networks, SDN), this kind of control logic and forwarding decoupling, network dynamic view can be obtained, logic control. The new generation network structure, which has the characteristics of programmable realization, has opened up a train of thought for the optimization of network performance. In this paper, this paper decides to use the user experience quality (Quality of Experience, QoE) as the measure index of the service transmission under the environment of SDN, to optimize the resource allocation by optimizing the routing algorithm, and to improve the user. This paper introduces ant colony algorithm as the core algorithm of routing optimization, and constructs a routing model based on QoE ant colony routing in SDN network environment. This model mainly includes topology perception, ant colony routing, user terminal information interaction and so on. In the transmission process of the business, the controller obtains the global link information and the user related parameters. According to the MOS utility function, the QoE quantized index is used as the constraint condition of the ant colony selection, thus the user can select a path to ensure the best quality of experience. This paper is under the simulation environment built by the Floodlight controller and Mininet. In the simulation experiment of this model, the QoE ant routing model in this paper is compared with the results of the QoS based ant routing model and the experimental results of the Dijkstra routing in the case of different traffic types. The main comparison parameters have the time delay and packet loss rate in the transmission process, the MOS quantization value under the two different services, and the multi service. The change of the MOS quantized value under the request shows that the model proposed in this paper has a better quality of user experience than the traditional algorithm in the transmission of audio and video services in the case of large network traffic flow.

【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP393.02;TP18

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本文編號(hào)：1780432