一、基于资源的QoS路径收集法及在多播中的运用（论文文献综述）
邱伟伟[1]（2011）在《基于网络编码的Ad hoc网络多径路由技术研究》文中认为Ad Hoc网络是一种没有固定基础架构或者中央管理系统的无线网络,任何一个无线节点都能通过无线直连的方式进行数据传输,或者是通过中间节点以一种连续多点跳跃的无线连接方式来通信。在Ad Hoc网络中,由于无线节点是任意移动的,使得整个网络的拓扑变动相当频繁并且无法预知,外加信道带宽和电池电量受到硬件限制、节点数量巨大、处理能力低下等特性,使得Ad Hoc网络的路由协议需要经过特别设计在传统的Ad Hoc网络协议中,无线节点对于数据包的操作只限于存储和转发,这就限制了网络的整体性能。而近几年提出的多径路由技术,通过寻得多条路由同时参与数据转发,能够有效平衡网络负载；最新的网络编码技术更是通过节点对数据包的编码操作,将网络传输速率提高至网络的最大流量。本文在AOMDV多径路由协议的基础上,通过加入随机网络编码算法,设计出了RNC-AOMDV协议。文中提出几个重要的参数指标,并通过公式推导出这些参数的合理取值。在协议的寻路机制中通过特定算法给出各条路由的可靠度,从而选取出符合一定条件的路由,并分配与之相适的编码分片,在此基础上再加入相应数量的冗余分片,从而确保均衡各条路由负载的同时也提高了数据包的解码成功率。本文通过向NS2中添力（?）RNC-AOMDV协议,在不同的节点发送速率和节点移动速度情况下,使用NS2网络仿真工具对RNC-AOMDV协议与AOMDV协议在5种随机网络拓扑中进行仿真,获得两种协议的端到端平均网络吞吐率和端到端平均路由延时。结果显示,RNC-AOMDV协议的应用能有效提高网络吞吐量,降低路由传输延时,提高传输可靠度。
邹婧媛[2]（2010）在《移动Ad Hoc网网QoS按需路由协协协究》文中指出Ad Hoc网络是自组织、无中心控制节点和无固定基础设施支持的网络,具有组网速度快、抗毁自愈能力强等优点,在军用和民用方面均有广泛的运用背景。这种网络强调多跳和无中心接入,移动终端可以作为主机,还能够作为路由器。路由协议是Ad Hoc网络研究中的重要部分。虽然Ad Hoc网络可以在不同的场合和特殊的环境中运用,可是由于其节点具有移动性,路由往往出现不稳定的状况,从而使得QoS问题变得尤为重要。本文在对Ad Hoc网络的结构应用现状及经典的路由算法进行研究的基础上,对移动Ad Hoc网络的QoS路由协议进行了研究。主要内容如下:首先在AODV路由协议的基础上,对协议进行改进,解决了大多数基于AODV的QoS路由协议里中间节点不能回复RREP消息的问题,并增加了主次路由机制以减小不必要的网络开销,有效地平衡了网络负载,降低了时延,提高分组投递的概率,更加适用于实时业务。其次,同样是在AODV路由协议的基础上,把路由问题中的NP完全问题转换为NP不完全问题,将QoS参数中的时延和带宽建立了数学关系,把带宽折算成时延,实现他们之间的相关性,从而在建立QoS路由时,可以仅仅根据折算后的最小时延,建立同时满足带宽、时延的QoS路径。最后,由于在一个无线网络中,各个层之间的信息都是交互融合的,因此巧妙的运用层与层之间的信息,可以更好的提高网络的性能。通过在MAC层引入网络层中的跳数,用跳数的大小约束冲突窗口的大小,从而实现MAC层和网络层的结合,满足了QoS方面的需求。
王琦[3]（2010）在《基于多速率的无线移动Ad Hoc网络的研究》文中进行了进一步梳理无线移动Ad Hoc网是一种特殊的无线移动通信网络,其中每个节点的地位平等,不需要中心控制节点,可以任意移动并具有报文转发能力,网络通信依靠节点之间的相互协作,以多跳方式完成,因而不依赖于任何固定设施。由于无线移动Ad Hoc网具有的诸多优良特性,可以应用于民用和军事领域,例如,抢险救灾、多媒体会议、视频点播及军事战场数字化通讯等。通过使用不同的调制和编码方法,Ad Hoc网的MAC层采用的IEEE802.11无线接入标准在物理层支持多种传输速率。因此,利用自适应速率调整算法,网络节点可以根据信道质量选择不同的传输速率,从而提高网络的通信能力。研究多速率传输问题对Ad Hoc网络的发展具有重大的意义。本文对无线移动Ad Hoc网上的多速率问题进行了深入研究,具体的研究内容包括多速率多播路由时延的最小化、基于多速率传输的调度问题、基于模糊Petri网的多速率路由选择、基于网络编码的无线局域网中继算法。主要研究成果如下:（1）多速率无线移动Ad Hoc网中的多播路由时延的最小化针对物理层提供的多速率传输特性,研究了无线移动Ad Hoc网多播路由时延的最小化问题。其主要思想是依据关键路径高速率优先的原则,上游节点将对数据包的一次低传输速率传输换为先高后低的多次不同速率的传输,从而缩短关键路径时延,使得多播时延达到最小化。首先将该问题模型化为一个最优化问题,然后提出了一个分布式多播路由时延的最小化（Distributed Minimizing Delay Multicast Routing,DMDMR）算法,并且证明了该算法能够取得最优值。大量模拟实验结果表明,与上游节点对数据包只进行一次传输的经典技术相比,DMDMR算法最高可降低21%的多播时延。（2）基于多速率传输的无线移动Ad Hoc网中的调度问题主要研究无线移动Ad Hoc网中的多速率调度问题。首先将它模型化为一个优化问题,然后根据是否考虑节点缓冲区因素提出了两个多速率条件下的调度算法HRFWICB（Highest Rate First without Considering Buffer）和HRFWCB（Highest Rate First with Considering Buffer）,它们的基本思想是在保证数据流基本公平性的前提下,优先调度高速率数据流来降低包的传输时间和时延。实验结果证明,同经典的Luo算法及最大势包优先算法（Greatest Potential Packet First,GPPF）相比,HRFWICB和HRFWCB算法能够明显地降低包的传输时间和时延。（3）基于模糊Petri网的无线移动Ad Hoc网多速率路由问题针对多速率环境下的无线移动Ad Hoc网,研究了期望介质访问时间路由问题,其基本思想是根据链路包的丢失率和传输速率来选择从源节点到目的节点期望传输时间最短的路径。首先用模糊Petri网进行建模,接着提出期望介质访问时间路由算法（Expect Media Visiting Time,EMVT）。因此,候选路由尽可能多地包含了高传输速率和低包丢失率的链路,可以充分利用物理层多速率能力来提高网络吞吐量。模拟实验表明,期望介质访问时间路由算法比最小跳数路由算法和仅仅考虑链路传输速率路由算法相比,可以较大地提高了网络吞吐量并降低时延。（4）基于网络编码的无线局域网中继算法网络编码是21世纪信息领域的一项新技术,它既可提高网络吞吐量又可节省能量消耗。目前的研究成果主要是基于单速率传输,但随着无线网络技术和设备的不断更新,无线局域网MAC层协议已经开始支持多速率传输。本文将网络编码同无线局域网中多速率传输性质相结合,提出基于网络编码的中继算法（Relay Algorithm Based on Network Coding,RABNC）,并且分析了其相对传统中继算法的时间减少率。通过模拟实验表明,RABNC算法相对传统的中继算法最高可以节省17%的传输时间。
周艳玲[4]（2010）在《MPLS网络下多播技术的研究》文中认为随着Internet的发展和普及,网络应用趋于多元化,同时对网络的带宽和多媒体支持提出了越来越高的要求。新的应用带来了网络带宽的急剧消耗,从而,在一定程度上加剧了网络的拥塞。IP多播技术是解决这一问题的最好的选择,随着用户需求的多样化,要求多播技术满足不同的QoS要求。Internet提供的是一种尽力而为（best-effort）的服务,这种服务转发速度慢、路由机制复杂、服务冗余、网络资源利用率低。MPLS是为解决这些问题和新的需求而产生的,它具有转发速度快、支持流量工程、提供QoS服务、支持VPN等优点。本论文主要研究MPLS网络中的多播树建树算法,在对近几年来提出的方案进行分析和比较的基础上,提出了一些解决MPLS多播问题的新方案。同时,结合当前多播技术中面临的一些重要的问题,分别从扩展性、流量均衡、及故障恢复或可靠性多播三个方面对MPLS网络中多播技术进行了详细的研究和探讨,并提出了一些新的看法。多播技术和MPLS技术是两种完全互补的技术,考虑在MPLS网络中提供多播服务,能充分利用MPLS技术的优点来保证IP多播的服务质量。同时,IP多播技术在MPLS网络中的合理应用,节省了MPLS网络中使用标签的数量、节省了内存空间、降低了MPLS网络的控制开销、降低了网络拥塞、提高了网络的可靠性。该论文的主要研究内容和创新点如下:（1）基于树聚合下MPLS网络中的多播技术研究分别从预先建立聚合多播树、为多播组选择聚合树、多播组与多播树的匹配（简称组-树匹配）等三个方面对MPLS网络中聚合多播进行研究,克服了以往聚合多播树方案的片面性、复杂性和资源浪费等缺点。在预先建立多播树方面,对目的节点集选择,提出选择将源节点较远的边缘节点作为目的节点,并说明了这种选择方式的两个优点。建立最优生成树始终是一个NP-Complete问题,不存在最优解,常用的方法是通过启发式算法得到最优解。本文提出了启发式算法HLCA,它是对启发式A*搜索算法的改进,它克服了A*算法存在的无法确定估计代价值h（i）的缺陷;在候选多播树的选择方面,引入了匹配度的定义,并提出聚合树选择算法,本算法可以缩小多播组-树匹配过程中参加匹配的多播树的数量,这是以往多播中所未曾涉及的;在组-树匹配方面,由于以往的算法实现多播组-树的匹配都要有额外的带宽浪费,而本文提出的GTBA算法在浪费极少带宽的前提下,实现多播组或多播组成员子集与聚合多播树的快速匹配。（2）基于流量工程支持下的MPLS多播技术研究分别从源-目的节点对之间的可行路径的建立、聚合多条P2P LSPs成MP2P LSPs、应用遗传算法对MPLS网络中的多播路由进行选择、建立MPLS网络中多播流量工程模型等四个方面对MPLS网络中流量工程支持下的多播技术进行研究,达到了节省标签空间、建立最小代价多播树、最小化最大链路利用率和标签空间的利用率等目的。提出源-目的节点对之间可行路径集算法st-AFSP,它是基于路由约束下寻找网络中的所有可行路径,它实现简单且算法的复杂度低;为了进一步节省标签空间,提出了S-DA算法,它实现了对所有可行LSPs的进一步的聚合,这是以前方案未曾提及的;对MPLS网络中建立代价最小的多播树的路由选择,采用遗传算法来提高收敛性;对以往流量工程模型中未涉及的标签空间的问题,本文提出了MLLSU模型,它的目标是最小化MPLS网络中的最大链路利用率和标签空间的使用。（3）基于MPLS网络下的多播容错技术研究分别从网络故障检测、故障的通知及故障的恢复等三个方面对MPLS网络中的多播故障恢复技术进行研究,实现了减少故障恢复的延迟和节省网络带宽等资源的目的。本文提出的SBMR故障恢复方案是对以往AMFM容错方案的改进,其中在以下几个方面进行了改进。网络在正常状态下,采用备份路径可以被低优先级的业务流使用,直到网络出现故障时,故障的业务流可以抢占备份路径,这样避免了带宽的浪费;采用的局部故障恢复算法,避免了由于AMFM冗余树故障恢复所产生的延迟和大量的带宽资源的浪费;当故障部分恢复正常时,使业务流量重新转移到工作路径上继续传输,这样保证了多播路由的最优性,在提高网络可靠性的同时提供了QoS支持。
郑心炜[5]（2008）在《基于覆盖网络的应用层多播技术研究》文中研究表明随着计算机网络的不断发展,以视频会议、视频点播、远程教育等为代表的新型多媒体多播应用的大量涌现,对多播通信服务提出了迫切的需求。与IP多播相比,基于覆盖网络思想的应用层多播最大的优势在于由端系统而不是核心路由器实现多播通信的所有功能,无需改变下层网络基础设施,易于部署,这体现了下一代网络服务的研究重点正在从网络层向应用层跃迁的趋势。在研究覆盖多播的路由协议及算法的基础上,主要研究工作和创新点如下:在分析覆盖网络模型的理论和系统框架基础上,针对大型覆盖网络系统提出了一种DHCM（density-based hierarchical clustering multicast）应用层多播模型,改进了IHC（Incremental Hierarchical Clustering）算法,以集群满足单调性和同构性为原则,对集群的密度进行层次划分,通过密度树实现最短路由;采用peer-to-peer技术,用之字形数据传输方案来替代传统的父亲节点向孩子节点传输数据,避免同一节点向太多节点传输数据而产生瓶颈,提高了系统的数据传输效率。通过和其他多播算法进行实验比较,进一步验证DHCM系统在视频流传输上具有高效性和健壮性。提出了MRDL（Minimum radius,degree-limited spanning tree problem）和LRRB（Limited radius,residual fraction-balanced spanning tree problem）两个模型来求解“度约束最小延迟生成树”,并且提出了相应的启发式算法:MRDL-H和LRRB-H算法;提出了一系列Swap和Switch操作动态维护多播树,引入Knock-down技术使多播树具有更广泛的可扩展性。仿真实验结果显示两类算法对不同端系统分布环境表现出良好适应性,在多播生成树的延时、重复带宽使用和网络资源占用量等性能方面均具有明显优势,从而验证了该算法的有效性。提出一种新的基于代理的系统—应用层自适应多播iPALM系统（Proxy basedApplication-level Multicast）来改善网络的异构性和传输实时性,在局域范围内采用高效率的IP Multicast进行数据传输,每个多播域中设置一个代理服务器MPN,MPN之间的主干网络通过应用层多播进行数据传输,实现在Internet范围内的多点数据通信;采用了XML驱动的服务定制机制,通过基于客户端和基于代理服务器的双层结构的拥塞控制技术。给出了iPALM系统的功能模块图,定义了协议包的类型、功能、格式定义等,以及各个模块保存的表的具体定义。最后通过模拟实验证明,该系统可以满足不同应用需求,节省大量的网络资源,提供了网络吞吐量,平滑了网络传输的抖动,提高了视频服务质量。
彭绍亮[6]（2008）在《无线传感器网络中高效传输技术研究》文中认为无线传感器网络集信息获取、处理和传输为一体,在工业、农业、军事、环境监控、生物医疗、城市管理和抢险救灾等领域有着非常广泛的应用前景。传感器网络中信息传输是用户分发控制信息和获取感知数据的根本途径,而高效的信息传输技术则是一种提高网络能源使用效率的重要手段,其目的是在源节点（Source）和汇聚节点（Sink）之间建立信息传输的双向通道,用尽可能少的传输开销和延迟在两者间实现信息交互。然而,传感器节点资源受限、网络带宽受限、网络规模大等问题,给高效传输的研究带来了巨大的挑战。无线传感器网络中的高效传输技术主要包含以下两个过程:Sink到Source的高效控制信息分发;Source到Sink的高效数据收集。现有的工作主要停留在使用一些诸如单播、广播、聚合之类的传统技术方法,这些方法普遍存在通信开销大、实时性差、可扩展性不强等特点。本文针对无线传感器网络的诸多特点和现有研究的不足,以最小化总的传输开销为目标,从控制信息分发和数据收集两个方向入手,系统地研究了高效传输技术涉及到的四个关键性问题:（1）Sink到Source的多播问题;（2）Sink到Source的采样问题;（3）Source到Sink的紧急报文聚合问题;以及（4）Sink与Source之间的双向协同问题,即数据存储和查询问题。本文首先分析了由Sink向Source进行控制信息分发的多播技术,并针对现有对等通信模式下多播研究的通信开销大、效率不高、可扩展性不强等问题,提出了一种基于基站模式的新型多播协议SenCast,减少了控制信息分发的传输开销,提高了信息分发的实时性。SenCast首先利用了基站较强的计算和存储能力,用组件化的思想计算一棵全局近似最优多播树,并基于该树进行信息分发,最大限度地减少了多播传输开销。然后,证明了SenCast在解决MNN（最小非叶节点树） Steiner树这一NP难问题时,获得了小于ln|R|的近似率（R为目标节点数）,该近似率也是MNN问题理论上的最优近似率。最后,还针对路由时路径长、分支多的特点,设计了SRL和HLB两种可扩展性机制,使得SenCast可以解决大规模多播问题。实验结果表明,SenCast适用于大规模群组通信,是一种能量有效的、可扩展性强的新型多播协议。针对现有方法在获得网络全局信息时冗余传输太多,从而导致网络带宽、节点资源浪费,传输延迟长的问题,本文提出了一种基于多播的“释放/捕获”采样技术FLAKE,有效减少了获取全局信息时的通信开销,提高了实时性。FLAKE是一种快速稀疏采样技术,其基本思想是:首先在网内均匀、快速地“释放”m条消息种子,然后对消息种子进行采样,如果m’个消息种子被n’个节点收到,则目前网内的工作节点总数n估算为mn’/m’。更重要的是,本文基于逆采样理论开展研究,有效解决了估算精度和采样尺寸之间的折衷问题,即在保证一定误差精度的情况下,给出了最优的消息种子数m和逆采样的数量m’。FLAKE还包含了一个分布式的稀疏采样算法,不需要进行任何中央式的控制,就可以在一定精度范围内,以很少的开销和延迟估算出网络的全局状态信息。理论分析和实验模拟验证了FLAKE在通信开销、实时性、可扩展性等方面都获得了较好的性能。大规模传感器网络中发生大量突发事件时会产生大量的紧急报文,已有方法不能快速、实时地把紧急报文传回Sink,从而引发网络拥塞。本文提出了一个基于分簇网络延迟敏感的控制反馈模型DSFC和簇间紧急报文信道预留机制EPCR,有效提高了紧急报文端到端传输的实时性,并减少了传输开销。DSFC模型采用自适应闭环控制反馈的方法,每一轮自适应地只聚合一部分紧急报文,在保证一定数据聚合精度的基础上,尽可能地减少簇内聚合开销和延迟。EPCR机制优先调度传输紧急报文,并为紧急报文预留信道,从而有效缓解了紧急报文和普通报文间的信道竞争和路径拥塞问题。实验表明,在保证相同数据精度的情况下,紧急报文的聚合等待延迟、端到端的总传输延迟、聚合能量开销,以及平均丢包率等方面都获得了较好的性能。针对目前结构化的方法在进行数据复本放置和查询分发时易出现传输开销大、实时性差、热点区域瓶颈等问题,提出了一种非结构化的数据存储和查询策略,有效减少了关键数据复本分发和查询时总的传输开销,在保证查询成功率的前提下,提高了查询的实时性。该策略在保证一定查询成功率基础上,以最小化总能耗为目标,建立了MESQ优化问题模型,并在存储受限和不受限两种情况下,分别给出了复本和查询个数（d, q）,证明了其最优性;基于MESQ模型,设计了一个实用的分布式实时信息分发算法BubbleGeocast,该算法以（d, q）作为参数,采用自适应分支扩散的虚拟多播技术进行数据分发,加速了复本和查询的分发速度。分析和实验表明,在相同查询成功率时,BubbleGeocast有效降低了能耗,减少了复本放置和查询分发的延迟。综上所述,本文针对高效传输技术在信息分发和收集时的通信开销、实时性、可扩展性等问题,对多播、稀疏采样、簇内聚合、非结构化的存储和查询等关键问题提出了有效的解决方案,对于推进无线传感器网络高效传输的研究和实用化具有一定的理论意义和应用价值。
李昌兵[7]（2007）在《基于计算智能的多播QoS路由技术研究》文中研究说明随着群组通信特别是网络视频会议、网络视频点播、股市行情发布、远程教育等应用大量兴起,多播技术已成为支持这些应用的重要基础。由于这些实时业务对网络传输中的时延、时延抖动、带宽、包丢失率和代价等较为敏感,当突发性较高的多媒体业务数据在网络上传输时,其传输质量将会受到影响,这样就需要服务质量（Quality of Service,QoS）技术的支持,以确保实时业务的通信质量。传统的基于“最短路径”算法的路由技术只提供“尽力而为”服务,不能提供QoS保证。随着下一代高性能网络技术的不断发展及其应用领域的日益扩大,基于QoS约束的多播路由算法和协议的理论研究与实现,已成为网络研究领域中的重要课题。多播作为多点之间的通信服务,其服务质量问题较端对端应用更复杂、更困难。多播QoS问题的研究包括接纳控制、路由选择、群组成员关系管理、拥塞控制、流量整形、协商机制等,而路由选择问题是其中最关键的课题。多播QoS路由就是寻找满足特定QoS约束的一棵多播树,这已被证明是一个NP完全问题。虽然针对该问题,学界已提出了不少算法,但普遍存在着算法复杂、实现困难、算法适应性差、难以满足多播应用动态性的特点。近年来,研究人员引入计算智能算法寻求多播QoS路由问题的最优解。但是单纯采用某种计算智能算法的多播路由方案也存在局限性。特别需要指出的是,把各种不同的计算智能方法结合起来,形成优势互补、复合协同的集成优化方法,已经成为计算智能优化技术领域的主流方向。本论文主要研究目的在于,深入研究多种计算智能技术进行综合集成的理论方法,并将其用于解决多播QoS路由计算问题。本论文着重围绕带QoS约束的多播路由树构造问题进行深入研究。针对目前多播路由树构造方法的不足之处,将QoS约束的多播树构造问题转化为多目标优化问题,然后采用基于计算智能的多目标优化技术寻求该问题的解决方案。力争为解决多播QoS路由综合优化这类复杂问题探索一条新的途径。本论文研究内容如下:根据多目标优化的思想,设计出集中式的,基于改进遗传算法的满足QoS约束的静态多播路由算法。文中提出了两种基于进化计算的静态多播QoS路由计算方法,分别是基于启发式模糊遗传算法的多播路由算法和基于种群自适应免疫遗传算法的多播QoS路由算法。两种算法都采用树形结构编码及高效的遗传操作,而且是从不同的角度对传统遗传算法进行改进,前者是在传统遗传算法中引入模糊选择机制与禁忌搜索（TS）算子,采用禁忌搜索算子可以保证多样化的有效搜索。而模糊选择机制可被用来确定最优数量的个体参与遗传操作,可用它代替常用的赌轮选择操作;后者则是首先采用自适应规则,对遗传算法的重要参数随种群进化的需要进行自适应调整。然后再引入免疫算子,使得算法在保证群体多样性的同时能够得到Pareto最优解。两种算法都力图克服单纯采用遗传算法的爬山能力差以及早熟问题。此外后者算法能更为近似地模拟自然界及生物个体竞争、繁衍和死亡的过程,具有较好的空间探索能力和局部求精能力。从而更好的改进多目标进化算法的搜索性能;针对集中式多播路由算法适应网络规模的扩展性能较差和计算负荷重的局限性,本论文提出一种基于协同进化蚁群算法的全局分布式多播QoS路由计算方法。首先为各个种群分配一个目标,在这里是搜索到特定目的节点的满足QoS约束的最优路径。然后采用本文设计的方法将各种群的最优解合并为满足QoS约束的多播树路径,并用Pareto最优性准则进行评价,据此进行信息激素的奖励或惩罚。该算法是完全的分布式算法,具有搜索成功率高和扩展性好等特点;针对在多播成员动态变化及网络拓扑结构动态变化的环境中的多播路由树的建立和调整等问题,本文提出结合分布式和集中式特点的动态多播路由算法,在新节点加入多播会话时,采用分布式的方法搜索新节点到当前多播树的满足QoS约束的最优路径。而在成员节点离开多播会话时,则根据其对多播会话质量的影响程度,决定是否执行多播树的重构操作。与静态多播路由算法比较,动态多播路由算法具有更好的适应性和灵活性。本论文针对近来出现的应用层多播技术也进行了深入的分析研究。针对覆盖网络多播树的构建问题,本文提出了基于混沌免疫进化算法的覆盖网络多播路由方案。通过将网络层业务的均衡程度纳入路由算法优化目标,分析覆盖网络多播树在开销、平衡和网络层业务量的均衡性能三方面的优劣程度,以获得同时满足这三方面约束的应用层多播树。该算法力图综合网络层多播与应用层多播二者的优点,为多播技术的研究探索一种新的有效途径。论文对文中提出的多播路由算法进行了仿真实验和性能评价,结果验证了算法的有效性。
孙琳[8]（2007）在《基于QoS的多播路由算法研究》文中进行了进一步梳理随着网络技术和应用的快速发展,以流媒体、视频点播、可视电话、视频会议等为代表的多媒体业务迅速增长;与此同时,这些多媒体业务也对网络的服务质量（QOS）提出了更高的要求,诸如:网络带宽高、传输费用少、传输延迟小、延迟抖动小、数据包丢失率低等。目前广泛应用的IP网络提供的“尽力而为”服务无法直接满足多媒体应用和各种用户对网络QoS的不同要求。多播作为一点对多点的通信服务,其QoS问题更复杂、更困难。多播QoS问题的主要研究内容包括路由选择、流量工程、QoS协商机制、约束路由等,其中路由选择问题是最关键的课题。本文的主要工作包括以下几个方面:（1）应用流量工程负载均衡技术对QoS路由算法进行了详细的多方位的分类总结。（2）分析了一种静态多播路由模型,即一般的多目标多树模型（GMM-model）,该模型首次提出了应用多树多播负载均衡对多播流进行拆分,它的解是一个完整的Pareto最优解集。（3）本文提出了一种应用双向搜索算法（D-GMM-BS）动态建立多目标多树优化模型（D-GMM-model）;应用该算法及由D-GMM-model给出的多路径来实现负载均衡,得到满足7个约束条件和11个目标函数的Pareto最优解。（4）将D-GMM-BS与D-GMM-BFS和MOEA进行实验对比,结果显示优化模型计算的每个函数的最小值与静态GMM-MOEA算法得到的最小值一致或者接近,但D-GMM-BS算法的时间复杂性是多项式时间,而GMM-MOEA是一个非多项式时间复杂度的算法。对D-GMM模型的目标函数之间的相关性进行分析,目标函数相关性分析的结果有助于决策者根据实际需要在高相关性的目标函数之间选择部分目标函数进行优化。（5）本文提出的算法可得到比D-GMM-BFS更多的最优解,部分最小值比D-GMM-BFS的最小值还小,而且比它的时间复杂性和空间复杂性都要好。
马建刚[9]（2007）在《最短路径算法在组播路由和物流配送中的应用研究》文中认为最短路径算法已经得到了广泛的应用,尤其是Dijkstra算法是作为路径优化的核心基础算法而广被使用,本文分别研究了改进的Dijkstra算法在满足时延和时延抖动约束的组播路由和物流配送线路优化中的应用。本文介绍了图论的一些基本概念,包括图、有向无向图的概念,图的搜索遍历算法等,这些概念都是研究最短路径算法的基础。然后介绍了组播路由的相关概念和扩展的Dijkstra算法。针对物流配送网络中交通节点与图顶点的相似性,交通路线与图中边的可类比性,把地理交通网络模拟成计算机容易操作的数据结构-图,使用图中经常应用的Dijkstra算法来解决物流配送线路优化问题。近年来多播技术得到了很大的发展,尤其是多播支持的数字音频和视频应用日益广泛,这些应用往往对服务质量（QoS）有严格的要求。考虑到时延抖动是服务质量的重要因素,本文提出了满足时延和时延抖动约束的多播路由算法,此算法是对Dijkstra最短路径算法的扩展,使得扩展后的Dijkstra不仅可以找到多播源到各接收端的时延最小路径,还可以找到时延介于某一区间段的路径。实验表明,改进的算法与DVMA（delay variation multicast algorithm）算法相比,提高了求解成功率。我们选择堆排序对地理网络中没有标记节点进行排序来改进Dijkstra算法以提高算法的执行效率。同时对物流配送线路中有路障和无路障的路径优化问提供了基于Dijkstra算法的解决方法,并且最后对于诸如车载能力、天气因素的考虑,提供了修正的Dijkstra算法。
孙宝林[10]（2006）在《移动Ad Hoc网络QoS多播路由技术的研究》文中研究说明无线移动Ad Hoc网络（Mobile Ad Hoc Network，MANET）是指一组带有无线收发装置的移动节点组成的一种多跳的、临时性的自治系统。整个网络没有固定的基础设施，也没有固定的路由器，所有节点都是移动的、动态变化的，并且都可以以任何方式动态地保持与其他节点的联系。无线移动Ad Hoc网络可以广泛应用于军事领域、自然灾害应急处理、科学考察、探险、交互式演讲、共享信息的商业会议、紧急通信等领域。在这种环境中，每一个节点都具有终端和路由的功能，它们要完成发现和维护到其他节点路由的功能，因此，路由就成为Ad Hoc网络中从一个节点传输数据到另一个节点的核心问题。 多播（Multicast）指的是同时把数据分组发送给网络中的一组主机。多播通信对于网络有许多优点，多播减少从一个源节点或多个源节点发送相同的信息到多个目的节点的通信代价。多播能节省网络的传输带宽、路由的处理时间和传输时延。 在动态的、移动的Ad Hoc网络中支持QoS（Quality of Service）路由是非常困难的。提供QoS保证的实时应用是一个重要的研究领域。QoS支持的实时应用依赖于资源的分配，网络提供特定QoS的需求能力决定于如何分配资源。此外，在动态的、分布式管理的和多跳的网络中提供可靠的、高速的端到端通信也是一个重要的研究领域。 近年来，国内外学者在QoS路由方面做了大量的研究，但仍然存在许多尚未解决的问题，特别在Ad Hoc网络上支持QoS路由技术的研究尚处于初期阶段。本文在总结前人研究工作的基础上，对Ad Hoc网络QoS路由技术、多播路由技术等进行了系统而深入的研究。着重研究了Ad Hoc网络的体系结构、Ad Hoc网络的路由协议、Ad Hoc网络的QoS保障问题、Ad Hoc网络可靠多播路由协议、Ad Hoc网络路由的优化算法和Ad Hoc网络的QoS多播路由协议。分析和讨论了Ad Hoc网络路由技术中的若干关键问题、应用及研究展望。 本文就以下几个方面进行了创新性的研究工作。 1) Ad Hoc网络可靠多播路由的协议 在移动Ad Hoc网络环境中，分组的重传和路由的重构比有线网络更加频繁。在网络多播树变化的情况下提供高的分组传输率是移动Ad Hoc网络多播路由的
二、基于资源的QoS路径收集法及在多播中的运用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于资源的QoS路径收集法及在多播中的运用（论文提纲范文）
（1）基于网络编码的Ad hoc网络多径路由技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 网络编码技术的提出与研究现状 |
| 1.2.1. 网络编码的提出 |
| 1.2.2. 网络编码的发展与现状 |
| 1.3 本文的主要工作 |
| 1.4 本文研究内容及安排 |
| 第二章 无线传感器网络 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 无线传感器网络概述 |
| 2.3 无线传感器网络的结构 |
| 2.3.1. 无线传感器网络的体系结构 |
| 2.3.2. 无线传感器网络的节点结构 |
| 2.3.3. 无线传感器网络的协议分类 |
| 2.4 网络编码概述 |
| 2.4.1. 网络编码原理简述 |
| 2.4.2. 网络编码的应用 |
| 2.4.3. 线性网络编码 |
| 2.4.4. 随机网络编码 |
| 2.4.5. 网络编码的优点 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 多径路由协议概述 |
| 3.1 多径路由协议的概念与特点 |
| 3.2 多径路由协议分类 |
| 3.3 选择多径路由协议的策略 |
| 3.4 典型的多径路由AOMDV简介 |
| 3.4.1. AOMDV路由协议运行过程 |
| 3.4.2. AOMDV路由协议最新研究进展 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于随机网络编码的多径路由协议研究 |
| 4.1 RNC-AOMDV协议的设计思想 |
| 4.2 RNC-AOMDV协议的设计前提 |
| 4.2.1. 名词定义 |
| 4.2.2. 网络能量模型 |
| 4.2.3. NS2仿真场景模型 |
| 4.2.4. 关键参数分析 |
| 4.2.5. 路由可靠度分析 |
| 4.2.6. 路由数的确定 |
| 4.3 RNC-AOMDV路由协议 |
| 4.3.1. 计算转发数据所需路由数 |
| 4.3.2. 信源节点发送数据 |
| 4.3.3. 中间节点转发数据 |
| 4.3.4. 信宿节点恢复数据 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 RNC-AOMDV的仿真与分析 |
| 5.1 NS2简介 |
| 5.2 NS2仿真流程 |
| 5.2.1. NS2的无线节点模型 |
| 5.2.2. 向NS2中添加RNC-AOMDV代码 |
| 5.2.3. 数据包包头格式修改 |
| 5.3 仿真场景设置 |
| 5.4 性能指标与实验分析 |
| 5.4.1. 实验1：不同数据发送速率下的性能比较 |
| 5.4.2. 实验2：不同节点移动速度下的性能比较 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结及期望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 详细摘要 |
（2）移动Ad Hoc网网QoS按需路由协协协究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文研究的背景和意义 |
| 1.2 Ad Hoc 网络的结构及应用 |
| 1.2.1 Ad Hoc 网络的结构 |
| 1.2.2 Ad Hoc 网络的应用 |
| 1.3 Ad Hoc 网络国内外研究现状及热点 |
| 1.4 论文主要工作 |
| 1.5 本文章节安排 |
| 第2章 Ad Hoc 网络单播及QoS 路由协议的研究 |
| 2.1 Ad Hoc 网络单播路由协议 |
| 2.1.1 表驱动路由协议 |
| 2.1.2 按需路由协议 |
| 2.1.3 各种路由协议的比较 |
| 2.2 Ad Hoc 网络的QoS 路由协议 |
| 2.2.1 几种典型的Ad Hoc 网络QoS 路由协议及算法 |
| 2.2.2 QoS 路由协议分析比对 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 一种基于AODV 的移动Ad Hoc 网络QoS 路由协议 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 网络模型和问题表述 |
| 3.2.1 网络模型 |
| 3.2.2 问题表述 |
| 3.3 协议描述 |
| 3.3.1 整体流程 |
| 3.3.2 具体协议描述 |
| 3.4 主次路由机制 |
| 3.5 仿真实现 |
| 3.5.1 仿真环境 |
| 3.5.2 性能指标 |
| 3.5.3 仿真环境及参数设定 |
| 3.5.4 仿真结果及分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于时延和带宽相关性的Ad Hoc 网络 QoS 路由协议 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 问题表述 |
| 4.2.1 网络模型简述 |
| 4.2.2 带宽折算问题 |
| 4.3 IQAODV 协议设计 |
| 4.3.1 修改的路由表结构 |
| 4.3.2 路由请求过程 |
| 4.3.3 路由应答过程 |
| 4.3.4 IQAODV 路由协议的性质 |
| 4.4 仿真实现 |
| 4.4.1 仿真环境 |
| 4.4.2 性能指标 |
| 4.4.3 协议仿真分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 一种跨层的移动Ad Hoc 网络服务质量保障机制 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 IEEE 802.11 DCF 机制 |
| 5.2.1 退避机制的工作原理 |
| 5.2.2 指数退避机制 |
| 5.3 IEEE 802.11e 简介 |
| 5.3.1 组网方式 |
| 5.3.2 服务区分机制 |
| 5.4 跨层QoS 保障机制CLQ_AODV |
| 5.4.1 H_MAC 协议 |
| 5.5 性能分析 |
| 5.6 仿真分析 |
| 5.6.1 仿真环境 |
| 5.6.2 协议仿真分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 进一步的研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（3）基于多速率的无线移动Ad Hoc网络的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 致谢 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 问题的提出 |
| 1.2 研究的目的和意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 本文主要研究的内容 |
| 1.5 论文的结构和组织 |
| 第二章 无线移动Ad Hoc 网络与IEEE802.11 标准 |
| 2.1 Ad Hoc 网络的概述 |
| 2.2 IEEE802.11 标准的概述 |
| 第三章 多速率无线移动Ad Hoc 网中多播路由时延的最小化 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 相关基本概念 |
| 3.3 最小化时延的多播路由问题的模型描述 |
| 3.4 最小化时延的多播路由DMDMR 的分布式算法 |
| 3.5 最小化时延的多播路由DMDMR 算法的性能评价 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于多速率传输的无线移动Ad Hoc 网中的调度问题 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 Ad Hoc 网络分组调度的基本内容 |
| 4.3 多速率分组调度问题的模型化 |
| 4.4 最高速率优先算法HRFWICB 和HRFWCB |
| 4.5 最高速率优先算法的模拟实验及性能分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于模糊Petri 网的无线移动Ad Hoc 网多速率单播路由 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 Petri Net 和模糊Petri Net |
| 5.3 利用模糊Petri Net 对多速率传输的单播路由建立模型 |
| 5.4 期望介质访问时间EMVT 路由算法的具体步骤 |
| 5.5 期望介质访问时间EMVT 路由算法的性能评价 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 基于网络编码的无线局域网中继算法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 网络编码简介 |
| 6.3 基于网络编码的中继机制的问题描述 |
| 6.4 基于网络编码的中继算法 RABNC 描述 |
| 6.5 基于网络编码的中继算法 RABNC 的分析 |
| 6.6 基于网络编码的中继算法 RABNC 的性能评价 |
| 6.7 本章小结 |
| 第七章 结束语 |
| 7.1 本文的研究内容和贡献 |
| 7.2 进一步的工作 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
| 攻读博士学位期间参加的项目 |
（4）MPLS网络下多播技术的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 主要研究内容和创新点 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 第2章 MPLS技术与多播技术介绍 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 MPLS概述 |
| 2.2.1 MPLS基本概念 |
| 2.2.2 MPLS的网络构成 |
| 2.2.3 MPLS的基本工作过程 |
| 2.2.4 MPLS的技术优势 |
| 2.3 多播技术概述 |
| 2.3.1 多播路由协议 |
| 2.3.2 多播分布树 |
| 2.3.3 多播中存在的问题 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 MPLS网络中建立多播树方案研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 ′MPLS多播模型 |
| 3.3 MPLS多播关键技术 |
| 3.3.1 LSP建立方式 |
| 3.3.2 信令的选择 |
| 3.3.3 多播数据流的聚合 |
| 3.3.4 L2和L3转发在核心LSRs中共存 |
| 3.3.5 标签的分发 |
| 3.3.6 域内多播路由协议的MPLS多播的实现 |
| 3.4 MPLS多播需要解决的关键问题 |
| 3.5 MPLS网络环境下多播建树方案 |
| 3.5.1 PIM-MPLS |
| 3.5.2 AM |
| 3.5.3 MMT |
| 3.5.4 TE-MM |
| 3.5.5 MMT2 |
| 3.5.6 CB-MMT |
| 3.5.7 AMM |
| 3.5.8 ERM与ERM2 |
| 3.5.9 MMST |
| 3.5.10 TN-MMT |
| 3.5.11 MMTA |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于树聚合下MPLS网络中的多播技术研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 聚合树多播 |
| 4.2.1 聚合树多播描述 |
| 4.2.2 聚合多播树模型 |
| 4.3 树聚合多播的研究进展 |
| 4.3.1 集中式树聚合多播方案代表-AM |
| 4.3.2 分布式树聚合多播方案代表-BEAM |
| 4.3.3 可扩展的树聚合多播方案STA |
| 4.4 MPLS网络下的聚合多播树技术 |
| 4.4.1 预先建立聚合树 |
| 4.4.2 聚合树管ATM的引入 |
| 4.4.3 候选聚合树的选择 |
| 4.4.4 组-树匹配 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 流量工程支持下的MPLS多播技术研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.1.1 MPLS流量工程 |
| 5.1.2 多播流量工程 |
| 5.2 MPLS多播流量工程树的研究现状 |
| 5.3 一种新的流量工程支持下的MPLS多播树建立机制 |
| 5.3.1 源-目的的节点对之间多条P2P LSPs的建立方案 |
| 5.3.2 S-DA聚合方案 |
| 5.3.3 遗传算法在MPLS多播动态路由选择中的应用 |
| 5.4 MPLS多播路径下的流量划分模型 |
| 5.4.1 MLLSU问题陈述 |
| 5.4.2 多目标多路径下多播树的建立机制 |
| 5.4.3 性能仿真 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 MPLS网络下的多播容错技术研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 故障恢复的研究进展 |
| 6.2.1 MPLS网络中的故障恢复 |
| 6.2.2 多播故障恢复方案 |
| 6.3 SBMR-改进的AMFM多播容错方案 |
| 6.3.1 聚合多播技术在容错方案存在的必然性 |
| 6.3.2 MPLS技术在容错多播方案中存在的必然性 |
| 6.3.3 AMFM方案的结构和功能 |
| 6.3.4 一种兄弟节点备份的多播容错方案-SBMR |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 总结和展望 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 攻读博士学位期间发表或录用的论文 |
（5）基于覆盖网络的应用层多播技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 多播技术概述 |
| 1.2 应用层多播技术的发展状况 |
| 1.3 研究应用层多播模型的意义 |
| 1.4 国内外研究现状 |
| 1.5 本文主要研究内容和结构安排 |
| 2 覆盖网络模型的理论模型 |
| 2.1 覆盖网体系结构 |
| 2.2 覆盖网抽象模型 |
| 2.3 多播服务质量的性能标准 |
| 2.4 多播服务质量的抽象描述 |
| 2.5 覆盖网路由问题的抽象描述 |
| 3 基于密度树的覆盖多播算法的研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 密度树多播算法的基本定义 |
| 3.3 DHCM模型的框架 |
| 3.4 密度树的加入和离开算法 |
| 3.5 密度树的维护和调整算法 |
| 3.6 DHCM模型的数据流算法 |
| 3.7 DHCM模型和其他算法的性能比较 |
| 3.8 相关工作 |
| 3.9 小结 |
| 4 最小延迟多播树的算法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 网络模型和问题描述 |
| 4.3 最小延迟多播树的主要算法 |
| 4.4 多播树的维护和性能优化 |
| 4.5 模拟实验结果 |
| 4.6 相关工作 |
| 4.7 结论 |
| 5 一种基于代理的流媒体多播系统的改进 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 体系结构的改进 |
| 5.3 新的多播树管理算法 |
| 5.4 多播会话管理的改进 |
| 5.5 数据传输的改进 |
| 5.6 拥塞控制的改进 |
| 5.7 系统的模块构成 |
| 5.8 iPALM系统的性能测试 |
| 5.9 相关工作 |
| 5.10 小结 |
| 6 结束语 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 改进及后续工作 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 随机网络拓扑生成算法 |
| 附录 攻读博士学位期间的学术论文 |
（6）无线传感器网络中高效传输技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 无线传感器网络研究概述 |
| 1.1.1 基本概念和特点 |
| 1.1.2 协议层次 |
| 1.1.3 主要应用 |
| 1.1.4 研究现状 |
| 1.2 无线传感器网络的高效传输 |
| 1.2.1 高效传输的研究意义 |
| 1.2.2 高效传输的关键技术问题 |
| 1.2.3 高效传输面临的挑战 |
| 1.2.4 现有工作的不足 |
| 1.3 本文的主要工作 |
| 1.4 全文组织 |
| 第二章 相关研究 |
| 2.1 高效传输概述及分类 |
| 2.2 信息分发 |
| 2.2.1 单播 |
| 2.2.2 广播 |
| 2.2.3 多播 |
| 2.3 数据收集 |
| 2.3.1 数据聚合基本特征 |
| 2.3.2 数据聚合研究现状 |
| 2.4 信息分发与数据收集的协同 |
| 2.4.1 基本特征 |
| 2.4.2 研究现状 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 基站模式下的可扩展多播技术 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.2.1 基本假设 |
| 3.2.2 问题建模 |
| 3.3 Sencast协议设计 |
| 3.3.1 初始化 |
| 3.3.2 计算多播树 |
| 3.3.3 路由转发 |
| 3.3.4 多播树的维护 |
| 3.3.5 协议扩展 |
| 3.4 性能分析 |
| 3.4.1 模拟实验 |
| 3.4.2 真实节点实验 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 实时的“释放/捕获”采样技术 |
| 4.1 引言 |
| 4.1.1 现有工作评述 |
| 4.1.2 本章基本思路 |
| 4.2 问题描述 |
| 4.2.1 问题形式化定义 |
| 4.2.2 问题假设 |
| 4.3 FLAKE协议设计 |
| 4.3.1 释放：自适应的快速种子分发 |
| 4.3.2 捕获：轻量级的逆采样 |
| 4.3.3 算法描述 |
| 4.4 FLAKE协议分析 |
| 4.4.1 种子分发的均匀性 |
| 4.4.2 逆采样精度和开销之间的折衷 |
| 4.4.3 延迟和消息开销理论结果分析 |
| 4.4.4 测量事件规模 |
| 4.5 性能模拟与分析 |
| 4.5.1 估算精度误差和延迟 |
| 4.5.2 通信开销 |
| 4.5.3 事件规模估计 |
| 4.6 小结 |
| 第五章 层次化网络结构下的紧急报文实时传输 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题描述 |
| 5.2.1 簇内聚合延迟 |
| 5.2.2 簇间路由延迟 |
| 5.3 簇内延迟敏感的控制反馈模型DSFC |
| 5.3.1 报文的分类和区分服务 |
| 5.3.2 延迟敏感的控制反馈模型 |
| 5.3.3 稳定状态 |
| 5.4 簇间紧急报文信道预留机制EPCR |
| 5.5 性能模拟与分析 |
| 5.5.1 DSFC控制模型性能 |
| 5.5.2 DSFC+EPCR性能 |
| 5.6 小结 |
| 第六章 非结构化的实时数据存储和查询 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 问题描述 |
| 6.2.1 问题假设 |
| 6.2.2 问题建模 |
| 6.3 问题求解 |
| 6.3.1 存储不受限 |
| 6.3.2 存储受限 |
| 6.4 BubbleGeocast算法 |
| 6.4.1 精确自适应快速分发 |
| 6.4.2 基于拒绝的均匀分发 |
| 6.4.3 算法描述 |
| 6.5 分析 |
| 6.5.1 均匀随机分发及门限值的选取 |
| 6.5.2 通信开销和延迟 |
| 6.5.3 成功查询概率 |
| 6.6 性能模拟与分析 |
| 6.6.1 通信开销 |
| 6.6.2 延迟 |
| 6.6.3 基于拒绝的均匀随机分发 |
| 6.7 小结 |
| 第七章 结束语 |
| 7.1 论文工作的总结 |
| 7.2 课题研究展望 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间取得的学术成果 |
| 攻读博士学位期间参加的主要科研工作 |
| 攻读博士学位期间申请的专利和软件着作权 |
| 参考文献 |
（7）基于计算智能的多播QoS路由技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 立题背景 |
| 1.2 多播路由技术研究现状 |
| 1.2.1 多播路由算法研究 |
| 1.2.2 多播路由协议研究概况 |
| 1.2.3 覆盖网络多播路由算法研究 |
| 1.2.4 目前多播路由技术存在的主要问题 |
| 1.3 计算智能在多播路由技术中的应用 |
| 1.3.1 计算智能技术概述 |
| 1.3.2 基于计算智能的多播路由技术 |
| 1.4 论文研究的主要目标与内容 |
| 1.5 论文的组织结构 |
| 2 多播QOS 路由技术 |
| 2.1 前言 |
| 2.2 QOS 基础 |
| 2.2.1 QOS 定义 |
| 2.2.2 QOS 描述 |
| 2.2.3 QOS 的提供基础 |
| 2.3 QOS 体系结构 |
| 2.4 多播QOS 路由问题描述 |
| 2.4.1 多播QOS 路由模型 |
| 2.4.2 多播QOS 路由问题分类 |
| 2.4.3 其它多播路由问题及相关算法 |
| 2.5 多播QOS 路由算法及协议的设计目标 |
| 2.5.1 降低路由信息收集与更新的代价 |
| 2.5.2 降低多播树的计算代价 |
| 2.5.3 提高算法及协议的健壮性 |
| 2.5.4 提高算法和协议的规模伸缩性 |
| 2.5.5 支持异构的QOS 请求 |
| 2.5.6 提高算法及协议的动态性 |
| 2.6 多播QOS 路由问题的复杂性分析 |
| 2.7 多播QOS 路由算法及协议的评价指标 |
| 2.8 多播QOS 路由仿真平台 |
| 2.8.1 仿真方法的价值 |
| 2.8.2 仿真网络模型 |
| 2.8.3 网络仿真软件 |
| 2.9 本章小结 |
| 3 多目标优化技术 |
| 3.1 前言 |
| 3.2 多目标优化问题描述 |
| 3.3 传统的多目标优化技术 |
| 3.3.1 传统的多目标优化技术概述 |
| 3.3.2 传统的多目标优化技术的局限性 |
| 3.4 基于计算智能的多目标优化技术 |
| 3.4.1 进化计算基础 |
| 3.4.2 基于进化计算的多目标优化技术 |
| 3.4.3 基于免疫算法的多目标优化技术 |
| 3.5 基于计算智能的多目标优化技术的关键问题分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于进化计算的静态多播QOS 路由算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于启发式模糊遗传算法的多播QOS 路由算法 |
| 4.2.1 算法思想 |
| 4.2.2 遗传算子设计 |
| 4.2.3 禁忌搜索算子设计 |
| 4.2.4 仿真结果及算法性能分析 |
| 4.3 基于种群自适应免疫遗传算法的多播QoS 路由算法 |
| 4.3.1 种群自适应免疫遗传算法概述 |
| 4.3.2 基于启发式规则的种群数控制策略 |
| 4.3.3 交叉概率和变异概率的自适应控制策略 |
| 4.3.4 接种免疫优化算子 |
| 4.3.5 免疫抑制算子 |
| 4.3.6 基于自适应免疫遗传算法的静态多播QOS 路由算法设计 |
| 4.3.7 算法仿真结果及性能评价 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于协同进化蚁群算法的静态多播QOS 路由算法 |
| 5.1 前言 |
| 5.2 基本蚁群算法概述 |
| 5.2.1 蚁群算法原理 |
| 5.2.2 基本蚁群算法的优点与不足 |
| 5.2.3 基本蚁群算法的改进方法 |
| 5.3 基于协同进化蚁群算法的多目标优化方法 |
| 5.3.1 进化蚁群算法原理 |
| 5.3.2 进化蚁群算法描述 |
| 5.3.3 进化蚁群算法复杂度分析 |
| 5.3.4 基于协同进化蚁群算法的多播QoS 路由多目标优化策略 |
| 5.4 基于协同进化蚁群算法的静态多播QOS 路由算法的实现 |
| 5.4.1 算法原理 |
| 5.4.2 算法的实施步骤 |
| 5.5 仿真结果及算法性能分析 |
| 5.5.1 仿真模型 |
| 5.5.2 算法性能分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 结合分布式和集中式特点的动态多播路由算法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 动态多播路由算法 |
| 6.2.1 不允许重组动态多播路由算法 |
| 6.2.2 可重组动态多播路由算法 |
| 6.2.3 动态多播路由算法的特点 |
| 6.3 动态多播网络模型及问题描述 |
| 6.4 结合分布式和集中式特点的动态多播路由算法 |
| 6.4.1 算法的相关概念 |
| 6.4.2 算法的基本思想 |
| 6.5 结合分布式和集中式特点的动态多播路由算法设计 |
| 6.5.1 节点加入处理过程 |
| 6.5.2 节点离开处理过程 |
| 6.5.3 重排算法 |
| 6.6 仿真结果与算法性能分析 |
| 6.6.1 仿真模型 |
| 6.6.2 算法性能分析 |
| 6.7 本章小结 |
| 7 基于混沌免疫进化算法的覆盖网络多播路由算法 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 覆盖网络多播模型及问题描述 |
| 7.2.1 覆盖网络多播模型 |
| 7.2.2 覆盖网络多播路由问题描述 |
| 7.2.3 覆盖网络多播路由多目标优化模型MDRBN |
| 7.2.4 MDRBN 模型的求解 |
| 7.3 多目标优化的混沌免疫进化算法 |
| 7.3.1 概述 |
| 7.3.2 基于免疫机制的多目标进化策略 |
| 7.3.3 生物免疫系统的进化过程 |
| 7.3.4 混沌映射和混沌挠动方式的确定 |
| 7.3.5 解域空间分析及邻域搜索 |
| 7.3.6 可行解的审查方法 |
| 7.3.7 混沌免疫进化算法描述 |
| 7.3.8 算法收敛性分析 |
| 7.4 基于混沌免疫进化算法的覆盖网络多播路由算法的实现 |
| 7.4.1 个体编码设计与初始化 |
| 7.4.2 抗体的聚合适应度的计算 |
| 7.4.3 抗体扩增算子设计 |
| 7.4.4 抗体突变算子设计 |
| 7.4.5 混沌优化算子设计 |
| 7.5 仿真结果与算法性能分析 |
| 7.5.1 仿真模型 |
| 7.5.2 算法性能分析 |
| 7.6 本章小结 |
| 8 全文总结 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（8）基于QoS的多播路由算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 多播应用 |
| 1.1.2 QoS应用需求 |
| 1.1.3 QoS的研究范围 |
| 1.2 研究的意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 相关的服务模型 |
| 1.3.2 基于流量工程和负载均衡技术的多播路由的发展 |
| 1.3.3 存在的问题 |
| 1.4 本文的研究工作 |
| 1.5 论文的组织结构 |
| 第二章 QoS路由的基础知识与分类 |
| 2.1 QoS路由的目的 |
| 2.2 QoS路由的度量参数 |
| 2.3 几种主要的QoS服务模型 |
| 2.3.1 综合业务/资源预留模型 |
| 2.3.2 区分业务模型 |
| 2.3.3 多协议标签交换 |
| 2.3.4 流量工程 |
| 2.3.5 约束路由 |
| 2.4 多协议标签交换的流量工程 |
| 2.4.1 多协议标签交换流量工程与QoS |
| 2.4.2 多协议标签交换流量工程的实现机制 |
| 2.5 QoS与负载均衡 |
| 2.6 QoS路由模型与算法 |
| 2.6.1 多播事件 |
| 2.6.2 QoS路由模型和算法的分类与总结 |
| 第三章 多目标优化策略及算法 |
| 3.1 多目标优化问题的定义 |
| 3.2 多目标优化问题与Pareto最优解 |
| 3.3 搜索与选择 |
| 3.4 多目标进化算法 |
| 3.5 遗传算法 |
| 第四章 动态多目标优化模型及算法 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 GMM模型的数学框架 |
| 4.3 D-GMM模型的数学框架 |
| 4.4 应用MOEA解决D-GMM模型初始化问题的步骤 |
| 4.5 应用D-GMM-BS算法解决动态成员加入问题 |
| 4.6 BS算法的理论复杂性分析 |
| 第五章 实验结果分析 |
| 5.1 网络拓扑 |
| 5.2 实验结果 |
| 5.3 实验结果对比分析 |
| 5.4 相关性分析 |
| 5.5 算法性能评价 |
| 5.5.1 性能评价准则 |
| 5.5.2 性能评价的结果 |
| 5.6 小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 在攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
（9）最短路径算法在组播路由和物流配送中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 本文选题目的与选题背景 |
| 1.2 本文的结构 |
| 1.3 本文所做的主要工作 |
| 第二章 图论基础及最短路径算法 |
| 2.1 图的一些基本概念及属性 |
| 2.2 图的搜索算法 |
| 2.2.1 图的遍历 |
| 2.2.2 图的广度优先搜索遍历算法 |
| 2.3 最小生成树（MST）及Prim 算法 |
| 2.3.1 最小生成树 |
| 2.3.2 Prim 算法 |
| 2.4 最短路径及Dijkstra 最短路径算法 |
| 2.4.1 最短路径 |
| 2.4.2 基本原则 |
| 2.4.3 Dijkstra 算法 |
| 第三章 最短路径算法在时延及抖动约束的多播路由中的应用 |
| 3.1 多播技术概述 |
| 3.2 多播技术基本原理 |
| 3.2.1 多播地址分配 |
| 3.2.2 因特网组管理协议 |
| 3.2.3 组播转发 |
| 3.2.4 多播路由协议 |
| 3.3 多播技术研究现状 |
| 3.3.1 QoS 约束 |
| 3.3.2 保证服务质量的路由目标 |
| 3.4 多播路由算法介绍 |
| 3.4.1 源路由算法 |
| 3.4.2 分布式路由算法 |
| 3.4.3 分级路由算法 |
| 3.5 时延抖动约束的多播路由算法 |
| 3.5.1 服务质量中的时延要求 |
| 3.5.2 带有时延和抖动约束的多播路由问题 |
| 3.5.3 算法描述 |
| 3.5.4 算法分析 |
| 3.6 模拟实验 |
| 3.6.1 算法求解成功率比较 |
| 3.6.2 网络费用的比较 |
| 3.7 小结 |
| 第四章 最短路径算法在物流配送线路优化中的应用 |
| 4.1 物流配送的概念、现状及意义 |
| 4.1.1 物流配送的概念 |
| 4.1.2 物流配送的现状 |
| 4.1.3 物流配送的意义及作用 |
| 4.2 车辆路径问题 |
| 4.2.1 车辆路径问题的定义 |
| 4.2.2 路径特性（The Characteristics of Route） |
| 4.2.3 常用到的基本问题 |
| 4.2.4 车辆路径问题的求解方法 |
| 4.3 Dijkstra 算法在物流配送线路中的应用 |
| 4.3.1 最短路径算法在无路障的配送线路中的应用 |
| 4.3.2 当配送线路中有路障的情况下路径的优化 |
| 4.4 在一个实际案例中的应用 |
| 第五章 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 研究成果 |
（10）移动Ad Hoc网络QoS多播路由技术的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 移动 Ad Hoc网络的基本概念 |
| 1.1.1 Ad Hoc网络的产生背景 |
| 1.1.2 Ad Hoc网络的发展历史 |
| 1.1.3 Ad Hoc网络的定义 |
| 1.1.4 Ad Hoc网络的特点 |
| 1.1.5 Ad Hoc网络的应用 |
| 1.2 Ad Hoc网络的体系结构 |
| 1.2.1 Ad Hoc网络的节点结构 |
| 1.2.2 Ad Hoc网络的拓扑结构 |
| 1.2.3 Ad Hoc网络的协议栈 |
| 1.2.4 Ad Hoc网络的跨层设计 |
| 1.3 Ad Hoc网络的关键技术 |
| 1.3.1 Ad Hoc网络面临的技术问题 |
| 1.3.2 Ad Hoc网络的关键技术 |
| 1.3.3 Ad Hoc网络技术发展趋势 |
| 1.4 主要工作及创新 |
| 1.5 论文结构 |
| 第2章 Ad Hoc网络的路由协议 |
| 2.1 Ad Hoc网络的路由协议概述 |
| 2.1.1 Ad Hoc网络路由的度量参数 |
| 2.1.2 Ad Hoc网络路由协议面临的问题 |
| 2.1.3 Ad Hoc网络路由协议的评价 |
| 2.2 Ad Hoc网络单播路由协议的分类 |
| 2.3 Ad Hoc网络多播路由协议的研究 |
| 2.3.1 多播的概念 |
| 2.3.2 Ad Hoc网络多播路由协议的参考模型 |
| 2.3.3 Ad Hoc网络多播路由协议的分类 |
| 2.3.4 Ad Hoc网络多播路由协议的比较 |
| 2.4 Ad Hoc网络路由协议的研究方向 |
| 2.5 小结 |
| 第3章 Ad Hoc网络的 QoS路由协议 |
| 3.1 QoS的概念 |
| 3.1.1 QoS路由的概念和目标 |
| 3.1.2 Ad Hoc网络中QoS保证面临的挑战 |
| 3.1.3 Ad Hoc网络中实施QoS路由的策略 |
| 3.1.4 FQMM体系结构 |
| 3.2 Ad Hoc网络的QoS路由协议 |
| 3.2.1 QoS路由协议分类 |
| 3.2.2 核心提取分布式 QoS路由协议CEDAR |
| 3.2.3 带宽计算的按需 QoS路由协议 |
| 3.2.4 基于 AODV的 QoS路由协议 |
| 3.2.5 三种 Ad Hoc网络的 QoS路由协议的性能比较 |
| 3.3 Ad Hoc网络 QoS的信令 |
| 3.3.1 带内信令和带外信令 |
| 3.3.2 RSVP |
| 3.3.3 INSIGNIA |
| 3.4 Ad Hoc网络 QoS的 MAC协议 |
| 3.5 QoS多播模型 |
| 3.6 小结 |
| 第4章 Ad Hoc网络的可靠多播路由协议 |
| 4.1 Ad Hoc网络可靠多播路由的概述 |
| 4.2 Ad Hoc网络可靠多播路由的协议 |
| 4.3 RMRP协议的性能分析和仿真实验 |
| 4.4 小结 |
| 第5章 基于信息熵的 Ad Hoc网络多播路由优化算法 |
| 5.1 Ad Hoc网络多播路由的优化算法 |
| 5.2 Ad Hoc网络多播路由的网络模型 |
| 5.3 基于信息熵的 Ad Hoc网络多播路由优化算法 |
| 5.4 小结 |
| 第6章 一种适应于 Ad Hoc网络的 Qos多播路由协议设计与实现 |
| 6.1 QoS多播路由的网络模型和路由问题的描述 |
| 6.2 QoS多播路由协议描述 |
| 6.3 协议的正确性证明及复杂性分析 |
| 6.4 协议的仿真实验 |
| 6.5 小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 主要工作总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间主持和参加的科研项目 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
| 攻读博士学位期间申请的专利 |
四、基于资源的QoS路径收集法及在多播中的运用（论文参考文献）
- [1]基于网络编码的Ad hoc网络多径路由技术研究[D]. 邱伟伟. 杭州电子科技大学, 2011(06)
- [2]移动Ad Hoc网网QoS按需路由协协协究[D]. 邹婧媛. 杭州电子科技大学, 2010(02)
- [3]基于多速率的无线移动Ad Hoc网络的研究[D]. 王琦. 合肥工业大学, 2010(12)
- [4]MPLS网络下多播技术的研究[D]. 周艳玲. 东华大学, 2010(08)
- [5]基于覆盖网络的应用层多播技术研究[D]. 郑心炜. 华中科技大学, 2008(05)
- [6]无线传感器网络中高效传输技术研究[D]. 彭绍亮. 国防科学技术大学, 2008(04)
- [7]基于计算智能的多播QoS路由技术研究[D]. 李昌兵. 重庆大学, 2007(05)
- [8]基于QoS的多播路由算法研究[D]. 孙琳. 长安大学, 2007(02)
- [9]最短路径算法在组播路由和物流配送中的应用研究[D]. 马建刚. 西安电子科技大学, 2007(02)
- [10]移动Ad Hoc网络QoS多播路由技术的研究[D]. 孙宝林. 武汉理工大学, 2006(12)
标签：qos论文; 链路状态路由协议论文; 网络传输协议论文; 网络编码论文; 网络模型论文;