本文關鍵詞：視頻監(jiān)控智能檢測系統(tǒng)檢測隊列調(diào)度算法的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著網(wǎng)絡的快速發(fā)展,傳統(tǒng)的網(wǎng)絡服務不能滿足人們的需求,集文字、圖片、視頻等于一體的高品質的多媒體服務成為當前網(wǎng)絡中的廣泛需求,如何能提供區(qū)分服務的高質量的服務成為網(wǎng)絡服務發(fā)展的難點。視頻監(jiān)控智能檢測系統(tǒng)是一個檢測視頻監(jiān)控中圖片、預置位、錄像、設備和云臺的系統(tǒng),能夠檢測出各通道的故障。該系統(tǒng)對服務質量有較高的要求,需要滿足區(qū)分實時性業(yè)務與非實時性業(yè)務,區(qū)分優(yōu)先級服務等要求的同時,還要保證服務的公平性和高效性。當前服務質量(QoS)的網(wǎng)絡服務模型現(xiàn)有IntServ和DiffServ兩種模型,基于DiffServ模型的隊列調(diào)度算法成為保障QoS服務的關鍵技術,所以本文采用隊列調(diào)度算法來提高視頻監(jiān)控智能檢測系統(tǒng)的服務質量。典型的幾種調(diào)度算法各有優(yōu)缺點,其中公平性最好的是WFQ算法,且能有提供權重不同的隊列調(diào)度,但在視頻監(jiān)控智能檢測系統(tǒng)中,面對多種復雜的服務方式,WFQ算法不能夠提供高質量的調(diào)度服務,WFQ算法中實時性業(yè)務必須經(jīng)過排隊,時延較高,數(shù)據(jù)量過大或有突發(fā)流時會影響服務質量,甚至導致網(wǎng)絡擁塞。本文在DiffServ模型的基礎上,對基于GPS模型的WFQ算法進行了改進和優(yōu)化,在WFQ算法的基礎上,結合令牌桶技術和PQ算法,并采用權值動態(tài)調(diào)整策略,彌補了WFQ算法不能夠區(qū)分實時性業(yè)務和非實時性業(yè)務的缺陷,并且能夠提供穩(wěn)定的服務速率,保障了調(diào)度的公平性和區(qū)分服務的特性。1)針對WFQ算法不能夠區(qū)分實時性和非實時性業(yè)務的問題,本文提出了WFQ算法和PQ算法相結合的策略,算法中添加一組具有絕對優(yōu)先級的隊列,算法能夠優(yōu)先處理對實時性要求較高的業(yè)務。2)在數(shù)據(jù)流中數(shù)據(jù)量增大時,時延增大明顯,算法利用隊列權值動態(tài)調(diào)整策略,重新為隊列分配權值,提高隊列調(diào)度的公平性,減少了出現(xiàn)網(wǎng)絡擁塞的的幾率。3)當有數(shù)據(jù)量過大的突發(fā)數(shù)據(jù)流時,隊列算法采用令牌桶技術,,在每個任務隊列中加入令牌桶控制,穩(wěn)定了算法的服務速率,降低了調(diào)度算法中任務時延抖動。在視頻監(jiān)控智能檢測系統(tǒng)中的實驗結果表明,優(yōu)化后的WFQ算法,能夠提供權值動態(tài)調(diào)整的服務特性,并且能夠區(qū)分實時性和非實時性業(yè)務,提供穩(wěn)定的調(diào)度速率,緩解突發(fā)數(shù)據(jù)流對服務時延和帶寬分配的影響。
【關鍵詞】：服務質量 隊列調(diào)度算法 令牌桶 實時性
【學位授予單位】：中國海洋大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN948.6
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 1 緒論11-15
• 1.1 研究背景11
• 1.2 國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀11-13
• 1.2.1 QoS的發(fā)展現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 隊列調(diào)度算法的研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 課題來源與意義13
• 1.4 論文的研究內(nèi)容與組織結構13-14
• 1.5 本章小結14-15
• 2 QoS及其兩種模型15-23
• 2.1 QoS概述15-16
• 2.2 IntServ模型16-18
• 2.2.1 IntServ原理16-17
• 2.2.2 IntServ體系結構17
• 2.2.3 IntServ的優(yōu)點和缺點17-18
• 2.3 DiffServ模型18-21
• 2.3.1 DiffServ原理18
• 2.3.2 DiffServ體系結構18-20
• 2.3.3 DiffServ優(yōu)點和缺點20-21
• 2.4 IntServ模型和DiffServ模型對比分析21
• 2.5 本章小結21-23
• 3 隊列調(diào)度和令牌桶技術23-39
• 3.1 擁塞23-25
• 3.1.1 擁塞產(chǎn)生23-24
• 3.1.2 擁塞控制24-25
• 3.2 隊列調(diào)度技術25-31
• 3.2.1 隊列調(diào)度技術原理25-26
• 3.2.2 隊列調(diào)度算法評價因素26
• 3.2.3 典型的隊列調(diào)度算法26-31
• 3.3 令牌桶技術31-38
• 3.3.1 令牌桶原理分析31-33
• 3.3.2 單速率三色標記算法33-35
• 3.3.3 雙速率三色標記算法35-38
• 3.3.4 兩種標記算法的對比分析38
• 3.4 本章小結38-39
• 4 基于WFQ和令牌桶技術的改進算法的研究39-49
• 4.1 WFQ算法39-43
• 4.1.1 GPS模型39-40
• 4.1.2 WFQ原理40-43
• 4.2 基于WFQ的改進算法43-47
• 4.2.1 改進算法的思想43
• 4.2.2 改進算法的設計43-45
• 4.2.3 改進算法的描述45-46
• 4.2.4 改進算法的分析46-47
• 4.3 本章小結47-49
• 5 視頻監(jiān)控智能檢測系統(tǒng)實現(xiàn)與結果分析49-65
• 5.1 視頻監(jiān)控智能檢測系統(tǒng)概述49
• 5.2 視頻監(jiān)控智能檢測系統(tǒng)的總體設計49-50
• 5.3 視頻監(jiān)控智能檢測系統(tǒng)的詳細設計50-53
• 5.3.1 客戶端設計50-52
• 5.3.2 服務器設計52-53
• 5.4 視頻監(jiān)控智能檢測系統(tǒng)任務調(diào)度模塊設計與實現(xiàn)53-56
• 5.4.1 任務調(diào)度模塊描述53-54
• 5.4.2 任務調(diào)度模塊具體實現(xiàn)54-56
• 5.5 視頻監(jiān)控智能檢測系統(tǒng)實現(xiàn)與結果分析56-64
• 5.5.1 視頻監(jiān)控智能檢測系統(tǒng)實現(xiàn)56-59
• 5.5.2 實驗結果與分析59-64
• 5.6 本章小結64-65
• 6 總結與展望65-67
• 6.1 論文工作總結65
• 6.2 研究展望65-67
• 參考文獻67-71
• 致謝71-73
• 個人簡歷73

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本文編號：371472