本文關鍵詞：SDN網(wǎng)絡中SVC視頻傳輸層數(shù)與路徑的聯(lián)合決策

  更多相關文章： 軟件定義網(wǎng)絡 OpenFlow 可伸縮視頻編碼 馬爾可夫決策過程 Q學習

【摘要】：隨著網(wǎng)絡多媒體的迅速發(fā)展,網(wǎng)絡視頻業(yè)務在網(wǎng)絡傳輸中占據(jù)越來越重要的地位。同時,網(wǎng)絡終端用戶偏好不同、終端設備異構以及網(wǎng)絡環(huán)境的不斷變化都對多媒體視頻流的傳輸提出了挑戰(zhàn)�？缮炜s視頻編碼(SVC)可以將視頻編碼成一個基本層視頻流和若干個增強層視頻流,然后可以通過調整視頻的發(fā)送層數(shù)來適應上述復雜的環(huán)境。在傳統(tǒng)的網(wǎng)絡中,對SVC視頻流的研究往往關注于在視頻流發(fā)送端制定合適的視頻層數(shù)自適應調整策略。數(shù)據(jù)流對于傳統(tǒng)交換機的透明性造成SVC視頻流在傳統(tǒng)網(wǎng)絡中的傳輸路徑很難得到控制。軟件定義網(wǎng)絡(SDN)作為未來網(wǎng)絡的一個發(fā)展方向,控制器對網(wǎng)絡進行集中控制管理,通過在交換機中建立相應的轉發(fā)流表實現(xiàn)對各種流的網(wǎng)內控制。因此,已有一些研究在SDN網(wǎng)絡中為SVC視頻流的傳輸控制設計相應的策略。然而,目前鮮有文章對SVC視頻流層數(shù)的自適應調整和視頻流各層傳輸路徑的調整進行耦合研究。因此,為了充分利用網(wǎng)絡資源來提高視頻質量,本文將在SDN網(wǎng)絡中對SVC視頻流的發(fā)送層數(shù)與被發(fā)送各層的路徑實現(xiàn)聯(lián)合決策。首先,本文設計了一個基于OpenFlow網(wǎng)絡的可伸縮視頻傳輸系統(tǒng)。在該系統(tǒng)中,控制器收集到可伸縮視頻應用的相關信息,隨時監(jiān)控網(wǎng)絡狀態(tài),然后動態(tài)地計算出視頻需要發(fā)送的視頻層數(shù)、各層視頻流的傳輸路徑以及相應的QoS保障策略。當可伸縮視頻流發(fā)送端接收到來需要發(fā)送層數(shù)的信息后將發(fā)送相應層數(shù)的視頻流到網(wǎng)絡中�？刂破髟诟鹘粨Q機中建立相應的轉發(fā)流表來控制網(wǎng)絡中各層視頻流的傳輸路徑,并配置相應的端口隊列來保障視頻流的QOS傳輸。然后,本文將發(fā)送層數(shù)與傳輸路徑的聯(lián)合決策問題建立成一個馬爾可夫決策過程(MDP)模型。模型的狀態(tài)是N條備選傳輸路徑中各鏈路的非SVC數(shù)據(jù)的流量；行動是各視頻層的路徑編號組成的向量,該行動同時暗含視頻的發(fā)送層數(shù)：回報函數(shù)充分考慮到用戶體驗(QoE)收益以及網(wǎng)絡中非SVC數(shù)據(jù)的丟包代價兩方面的因素,并以取得最大的長期期望總回報為目標。由于狀態(tài)轉移概率未知,本文運用Q學習算法來求解該MDP優(yōu)化問題,得到一個最優(yōu)策略。最后,為了評估基于MDP的可伸縮視頻發(fā)送層數(shù)與傳輸路徑的聯(lián)合策略的性能,本文在仿真平臺Mininet中部署實驗。通過實驗可以發(fā)現(xiàn),在不斷變化的網(wǎng)絡環(huán)境中,該策略可以不斷地調整發(fā)送層數(shù)以及各層視頻流的路徑來適應網(wǎng)絡變化。同時,本文還將基于MDP傳輸策略與其他兩種可伸縮視頻傳輸策略進行性能對比,實驗顯示基于MDP傳輸策略能夠帶來更高的長期回報。
【關鍵詞】：軟件定義網(wǎng)絡 OpenFlow 可伸縮視頻編碼 馬爾可夫決策過程 Q學習
【學位授予單位】：中國科學技術大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN919.8
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-13
• 第一章 緒論13-19
• 1.1 研究的背景13-15
• 1.2 研究的意義15-16
• 1.3 國內外研究的現(xiàn)狀16-17
• 1.4 論文研究的內容17-19
• 第二章 背景技術介紹19-33
• 2.1 SDN介紹19-28
• 2.1.1 SDN框架20-22
• 2.1.2 OpenFlow——SDN實現(xiàn)方案22-27
• 2.1.3 OF-Config協(xié)議27-28
• 2.2 SVC介紹28-32
• 2.2.1 SVC概述28-29
• 2.2.2 空間可伸縮29-31
• 2.2.3 時間可伸縮31-32
• 2.2.4 質量可伸縮32
• 2.3 本章總結32-33
• 第三章 系統(tǒng)框架33-43
• 3.1 系統(tǒng)構成33-35
• 3.2 多媒體流服務器35
• 3.3 管理服務器35-36
• 3.4 OpenFlow控制器36-40
• 3.4.1 路徑計算模塊37
• 3.4.2 網(wǎng)絡狀態(tài)監(jiān)控模塊37
• 3.4.3 決策計算模塊37
• 3.4.4 決策發(fā)布模塊37-38
• 3.4.5 管理服務器交互模塊38
• 3.4.6 流表配置模塊38-39
• 3.4.7 QoS保障模塊39-40
• 3.5 OpenFlow交換機40
• 3.6 視頻接收客戶端40-41
• 3.7 本章總結41-43
• 第四章 決策模型及算法43-53
• 4.1 MDP介紹43-44
• 4.2 決策模型構建44-49
• 4.2.1 決策時刻和周期45
• 4.2.2 狀態(tài)和狀態(tài)空間45-46
• 4.2.3 行動和行動集46-47
• 4.2.4 轉移概率47
• 4.2.5 回報函數(shù)47-49
• 4.3 基于MDP的發(fā)送層數(shù)和傳輸路徑的聯(lián)合決策算法49-51
• 4.4 本章總結51-53
• 第五章 實驗與結果分析53-63
• 5.1 實驗配置53-55
• 5.2 基于MDP的傳輸策略55-59
• 5.2.1 傳輸層數(shù)與傳輸路徑55-57
• 5.2.2 相關性能指標57-58
• 5.2.3 視頻時延58-59
• 5.3 對比試驗59-60
• 5.4 本章總結60-63
• 第六章 全文總結63-65
• 參考文獻65-67
• 致謝67-69
• 在讀期間發(fā)表的學術論文與取得的研究成果69

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中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 計文平,郭寶龍;數(shù)字視頻壓縮編碼的國際標準[J];計算機應用研究;2003年04期

2 馬碧芳;;視頻壓縮編碼分析[J];福建師大福清分校學報;2006年02期

3 程濤;;視頻壓縮編碼技術分析[J];信息與電腦(理論版);2012年07期

4 原菲;司占軍;顧，

本文編號：646740