一、基于实时多媒体流的预取算法研究（论文文献综述）
谢成[1]（2018）在《混合网络高效内容分发关键技术研究》文中研究表明内容分发网络（Content Delivery Network,CDN）是解决网络带宽小、用户访问量大、网点分布不均等问题的核心技术之一。通过构建CDN网络架构,能够将网络内容发布到最接近用户的网络边缘,使得用户可以就近获取请求的内容,提高用户的服务质量。然而,在无线混合网络中,根据网络的状况分发内容往往可以获得更高的分发效率,这要求对内容进行动态分发,传统的在单一网络环境下的内容分发方法并不适用于混合网络这样复杂的网络环境。我们有必要针对混合网络环境,研究一种更加高效的动态内容分发架构。本文首先根据混合网络监控结果,提出一种基于变异系数求权重值的网络性能评价方法,该方法考虑了不同信道的物理特征和不同性能指标之间的差异。同时,设计了用HTML5网页的形式对系统整体进行呈现与管理的方法。通过网页展示,可以更加直观的发现网络中存在的问题和性能变化趋势。然后,本文在混合网络监控的基础上,针对现有的CDN架构动态性不足的特点,提出了一种基于Storm的高效内容分发架构,在该架构中,内容可以根据服务器节点的性能情况,更加动态、更加高效地分发内容。此外,我们还研究了NDN这种新型的高效内容分发架构,并且提供了一种通过区块链解决内容分发网络安全和认证问题的方法。
胡文[2]（2017）在《边缘网络多媒体内容分发策略研究》文中进行了进一步梳理近年来,多媒体流量呈现出爆炸性增长趋势,多媒体内容成为当前网络流量的主要组成部分。应用层流量的急速增长远远超过底层硬件升级的速度,导致传统基于部署更多服务器的内容分发模式不再适用。探索能够满足大规模多媒体内容高效分发需求的技术成为网络多媒体领域研究热点。靠近终端用户的边缘设备具有密度高、分布广泛、性能提升快的特征,有望通过这些边缘设备构建一层边缘覆盖网络,改善内容分发性能。本文采用数据驱动研究方法,结合边缘网络资源的分布特性以及用户访问多媒体内容的模式,研究利用边缘网络辅助骨干网络分发内容的核心技术。本文的主要贡献如下:·提出基于无线热点资源全局调度的协同内容复制策略。本文通过分析边缘资源与用户请求的地理分布,以及不同区域用户的内容偏好,指导资源按需部署、资源全局调度、内容协同放置等关键算法的设计。将终端用户服务质量以及运营开销联合优化抽象为最优化问题,并通过设计启发式算法解决该问题,实现边缘资源与对应用户请求的有效匹配,降低服务器峰值负载,提升终端用户的服务质量。·提出基于无线热点资源局部调度的个性化视频预取算法。针对具有时序特性的电视剧内容以及普通视频两个应用场景,本文分别设计预取策略:前者通过增强学习方法学习用户在不同内容之间的跳转模式,以及服务器负载的动态变化规律,指导决策在不同时间最优的内容预取行为;后者主要解决普通视频显式联系不紧密的场景下,流行度变化快速、用户行为数据稀疏的问题,提出加权张量学习策略,综合考虑用户观看内容的语义信息以及时间演化特征,预测用户对不同内容的喜好程度,提前预取该内容。提前预取用户感兴趣的内容,能够转移服务器峰值负载,同时,预取命中能够减少服务延迟,提升用户体验。·提出基于请求转发的碎片化动态内容分发算法。通过研究用户网页浏览行为,本文揭示了网页服务故障随机性强、用户在线时长短、重复浏览概率低、用户间网络状态动态变化等特征,提出利用边缘用户浏览器作为转发节点的网页内容分发机制。该机制综合考虑系统负载均衡以及跨网络运营商流量等因素,设计用户间网络延迟估计、用户剩余在线时长预测、请求转发调度等关键优化策略。基于这种机制,浏览器之间构建应用层内容分发路径,恢复失败的用户请求,提升系统的稳定性。
王旭[3]（2014）在《P2P VOD系统下基于两层关系的预取策略》文中指出近年来,随着P2P网络技术地不断发展,出现了大量基于P2P网络的应用软件。P2P流媒体服务作为P2P网络的一个主要应用,从出现开始,就一直受到广泛地关注。传统C/S模式下的流媒体服务依赖中心化的服务器来管理节点、处理与转发信息资源,随着网络规模地增大,这种模式存在着负载过重、可扩展性不强等问题,而P2P网络技术正好弱化了中心化节点的作用,此外,P2P网络的工作方式非常契合流媒体服务,因此,出现了P2P流媒体服务。P2P流媒体服务分为视频直播技术与视频点播技术,起初的P2P流媒体技术都应用于视频直播系统,可是,随着人们越来越希望能随时、自由地观看自己喜爱的节目,P2P视频点播系统出现了。虽然P2P视频点播系统解决了C/S模式下点播系统的负载过重、可扩展性不强等问题,但是由于P2P网络的资源分散,用户交互行为的随机性等问题,使得P2P视频点播系统在发生VCR（video cassette recorder）操作时难以快速地定位资源,这将使系统产生不小的时延,降低用户的观看体验。因此,如何提高P2P点播系统的交互性成为一个广泛关注的问题。针对以上问题,本文提出一种基于片段关系与节点关系的两层关系的预取策略,并设计了一种基于该策略的P2P VOD系统——R2VOD系统,R2VOD中的状态模块、缓存模块等都有与预取相关的设计,用以辅助本文设计的预取策略。本文的预取策略首先根据不同节点间的播放记录,利用片段关系算法,找到不同片段之间的关系,统计并计算不同片段之间关系的强弱,此后,选择与当前片段关系紧密的片段进行预取；在播放结束后统计不同节点的播放记录,利用节点关系算法,找到与当前节点关系更加紧密的节点,优化邻居列表以更好地辅助预取,从而有效地降低P2P视频点播系统在发生交互式操作时产生的时延。仿真实验表明,本文提出的预取策略能够有效地降低VCR时产生的时延,同时在不增大定位服务器压力的情况下,能够有效提升系统的稳定性、流畅性,提高用户的观看体验。
韩晶[4]（2013）在《大数据服务若干关键技术研究》文中研究说明大数据是现代信息技术的重要发展方向之一,实现大数据的共享和分析将带来不可估量的经济价值,同时也对社会产生巨大的推动作用。在大数据时代,对大数据进行统一表示,实现大数据处理、查询、分析和可视化是亟需解决的关键问题。大数据服务（Big Data-as-a-Service, BDaaS）是一种新的数据资源使用模式和一种新的服务经济模式,它通过将各类大数据操作进行封装,对服务消费者提供无处不在的、标准化的、随需的检索、分析与可视化服务交付。目前针对大数据服务的研究还处于概念讨论阶段,因此仍然面临四方面挑战：1)缺乏一种能够屏蔽数据资源和操作复杂性,面向用户体验的规范化大数据服务架构；2)缺乏体现用户行为特征的通用非结构化数据模型,使得非结构化大数据服务难以构建；3)已有数据服务模型仅描述服务接口规范,而覆盖大数据特征的大数据服务模型还未出现；4)在大数据检索、分析和可视化服务提供和服务能力优化方面,缺乏相应的解决方案。为了解决以上问题,需要对大数据服务的理论模型、服务模型、实现方法等进行系统地研究。因此,本论文研究大数据服务架构、大数据服务数据模型、大数据服务模型,以及大数据服务应用四方面关键技术。为了能够对大数据服务平台构建提供规范化架构方案,本文首先设计了面向用户体验的大数据服务架构（User Experience-oriented Big Data-as-a-Service Architecture,UE-BDaaSA）;其次,在数据模型方面,为实现面向非结构化数据的大数据服务,设计了基于主体行为的非结构化数据模型；在大数据服务模型方面,通过进程代数建立了大数据服务及其组合的代数模型,并设计了基于扩展OWL-S语义本体的大数据服务；在大数据服务应用方面,详细阐述了检索、分析和可视化服务的处理流程,并通过提高检索服务准确度和服务效率两方面措施实现了大数据服务能力优化。本文研究中产生的主要创新点有：（1）针对已有非结构化数据模型难以满足大数据服务构建需求的问题,提出了一种基于主体行为的非结构化数据星系模型（Galaxy Data Model, GDM）。通过监控数据产生者行为和数据产生背景,设计覆盖用户行为、语义背景等全方位数据特征的通用非结构化数据模型,为实现非结构化大数据服务提供了数据模型基础。实例验证结果表明,GDM具有较好的通用性和全面性,还具有轻量级的实现和成熟易用的操作语言。除传统文件系统外,GDM还支持对HDFS中的非结构化数据建模和检索。此外,GDM已经在国家免费孕前优生健康检查管理信息系统中实际应用,验证了其可行性和实用性。（第三章）（2）针对缺乏能够涵盖大数据特征的服务模型的问题,提出了一种基于扩展OWL-S本体的大数据服务模型（Extended OWL-S based Big Data-as-a-Service, EO-BDaaS）。通过在OWL-S中扩展数据源、数据服务类型、数据服务操作等属性,实现检索、分析、可视化等多类型大数据服务的构建和动态组合。实例验证结果表明,与已有数据服务相比,EO-BDaaS在属性和操作描述方面更加完备,且具有较强的语义理解能力和自动服务组合能力,还将数据服务特有的组合运算无缝地融入大数据服务的实现中。（第四章）（3）针对大数据检索服务准确度较低的问题,提出了热度敏感的非结构化数据检索排名优化算法HotRank。通过非结构化数据属性和服务消费者任务属性的匹配度来计算检索结果的热度分值,并基于热度分值对检索结果进行排序,从而实现了检索结果优化,使检索结果更加符合用户偏好。仿真实验表明,HotRank的正确率-召回率优于Windows Search排名算法,因此HotRank能够很好的提高大数据服务检索结果的准确度,实现了通过提高用户体验来提高大数据服务能力。（第五章）（4）针对大数据服务中对服务快速响应的要求,本文提出了一种基于数据热度识别的混合预取算法（Hybrid Prefetch Algorithm, HPA）。通过分析用户数据操作记录建立数据热度判定规则,根据动态和静态预取规则获得预取候选数据,最后将预取数据置入缓存。仿真实验结果显示,HPA的预取平均命中率为55%,平均准确率为43%,这表明该算法具有很好的用户操作数据预测和优化能力,同时也从服务效率方面优化了大数据服务能力。同时,基于HPA的分布式持久化缓存存储架构已在国家免费孕前优生健康检查管理信息系统中进行了应用,验证了其有效性。（第五章）本论文的研究内容作为“十一五”国家科技支撑计划项目“安全可信的电信级生殖健康服务运营支撑体系关键技术研究”（编号：2008BAH24B04）和教育部-中国移动科研基金项目“面向互联网的业务支撑系统关键技术及方案研究”（编号：MCM20123031）的部分成果,己在实际运营的“国家孕前免费健康检查管理信息系统”中应用,帮助其实现了从人口计生领域数据采集到跨域人口计生大数据的共享和可视分析服务化的演进,为电子政务云计算国家工程实验室“电子政务云计算数据服务平台”建设提供了有效的解决方案和工程实践指导。
马汝辉[5]（2011）在《基于多核的虚拟化技术研究》文中研究表明近年来,计算机硬件技术相对于落后软件计算模式的快速发展、大量信息资源的可控管理、服务器整合的需求,以及最近云计算模式的推出,使得虚拟化技术成为近来研究热点之一。虚拟化技术主要是通过软硬件技术方式,将底层的计算资源或者化分为多个运行环境,或者整合成单个运行环境,从而满足对各种应用的要求。虚拟化技术在很多重要领域都具有很高的实用价值,如集成服务,内核的开发,内核的调试,安全计算,多系统并行计算,系统迁移等。另外,Intel、AMD等公司的硬件辅助虚拟化技术弥补了软件虚拟化技术性能降低较大的缺陷,进一步促进了虚拟化技术的发展。多核技术的出现给虚拟化技术的发展带来了机遇。多核处理器的存在,虚拟化的实现方式将更会变得相对容易,因为每个内核都可以运行不同的进程。然而虚拟化不仅仅是每个内核一个虚拟服务器,而是每个内核可同时运行多个虚拟机。多核虚拟化技术的集中化计算、动态分配资源、充分利用系统资源等等优势,都可以让企业和普通用户用较少的硬件来完成较多的工作,并且获得更优的性能。本文就是结合多核思想进一步优化虚拟化技术,针对这一问题,具体的研究工作如下:1.分别定性和定量分析了动态二进制翻译系统的各个执行开销,根据分析结果,利用多核技术将翻译部分、执行部分和优化部分分别线程化。另外,本文提出了基于动态工作集变迁的Code Cache替换策略,同前人研究相比,该策略更加符合程序的行为,反映了程序的局部性特性。2.提出了基于翻译、执行部分与优化部分的多线程版本的动态二进制翻译系统（MTCrossBit）。在该系统中,引入新的超级块生成线程（优化线程）,并利用多核处理器的优势和多线程执行的优点获得性能加速。为了解决线程间通信问题,提出了一种无锁机制的通信机制（ASLC）,避免了加解锁算法的控制,防止出现盲等待现象;还提出了各线程间私有Code Cache的策略,防止了各线程间彼此污染Code Cache,达到多线程系统的高度并行性。3.提出了基于翻译、优化部分与执行部分的多线程的动态二进制翻译系统（MTEE CrossBit）。在该系统中,根据执行部分需求,将翻译部分和超级块优化部分线程化,增加翻译线程,实现并行翻译,这个过程中避免了传统动态二进制翻译系统中的翻译与执行部分的上下文切换操作。同样地,为了合理地协调各线程间的工作,本论文提出了BranchTree模块,它不仅可以管理多线程的并行翻译操作,而且可以协调完成执行线程与优化线程的工作。4.提出了基于KVM的嵌入式虚拟化系统的两种软件调优方法。在嵌入式虚拟化系统中,为了减小GP客户系统对RT客户系统的影响,本论文提出一种提升实时任务优先级的调度策略,它大大减小了GP任务对系统实时性能的影响;接着,本论文提出一种利用多核技术的专有核绑定的调优策略,在该策略中,一些可操作的中断命令以及GP任务都通过硬亲和力技术绑定到一个专有核上,而实时任务被分配到另外一个核心上,这样可以避免其他任务对RT任务的影响。5.提出了基于KVM的嵌入式虚拟化系统的两种硬Cache调优方法。本论文结合页表预取技术、Cache架构以及Page coloring思想分别提出了基于硬Cache的预取策略和划分策略。同前人研究工作相比,本论文的工作是在真实物理环境下实现的,而不是传统的仿真下模拟实现;另外,本论文不是单纯的关注系统本身的吞吐量的大小,而是在注重实时性能的情况下,兼顾了系统的吞吐量。这种实现方式更加贴近实际生活结合。
谢宝树[6]（2010）在《车—地互联流量模型分析及其流量管理研究》文中研究指明目前,移动互联网被普遍认为是计算机技术发展的新一个技术周期,而车载互联网显然是其主要应用领域之一。但是在快速行进的旅客列车上以集中接入模式提供高质量的宽带互联网接入服务,由于大量用户共享车-地互联带宽,其瓶颈效应将非常严重。因此,本文将对车-地宽带互联流量进行数学建模与分析,并提出一种基于预取的流量管理策略,以提升旅客列车Internet应用的QoS水平。本文首先结合车-地互联及现代Internet宽带应用的特点,在ON／OFF模型的基础上建立了改进流量模型,然后具体讨论了其各个参数的物理意义。通过对大量实测数据的统计分析及用户流的分解,本文深入考察了用户会话请求的到达过程与持续时间等影响车-地互联性能的关键参数,并采用数学统计方法拟合了模型参数的统计分布及参数估计。最后,通过Matlab仿真模拟了车-地互联流量分布,仿真结果表明,本模型能够较好地反映真实流量的特性。基于提出的改进模型,本文提出了一种基于预取的流量管理策略和系统改进方案。通过对预取性能的理论分析与仿真验证,证明了该策略在使用同样网络资源的情况下,能实现更高的带宽利用率、更优的用户满意度,可有效提升旅客列车宽带Internet应用的QoS水平。
张永晖[7]（2010）在《基于用户行为的下一代移动互联网络若干关键问题的研究》文中研究指明移动互联网是当今网络技术领域的研究热点之一,目前尚有诸多挑战性问题,如：在宽带无线网络不完全覆盖区域如何提供基本的网络应用,如何缓解流量爆炸造成的网络拥塞,从而提供重要数据的服务质量保证。本文主要工作为：基于针对多媒体和下载类业务的可替代性和内网效应,提出资源后取策略,并证明其为Pareto改进；将中断和延时因素引入效用函数,得以描述后取过程；进一步对现有的效用函数做出修正和调整,提出移动互联网业务统一效用函数,从而将效用函数的适用范围扩展到DTN网络,使所有业务的效用表达式统一于一个函数。构建了基于DTN的移动多宿分级互联网接入系统结构模型（Mobile Multi-Homing Hierarchical DTN-based Internet Access, M2H2DTN）,各层采用DTN/SCTP/NEMO+MIPv6协议,提出cache覆盖层以支持后取和预取策略,实现分流作用；通过多宿主多路由器架构以实现网络对容断性和移动性的支持。部署简单,支持多种网络环境,无需MIP即可支持移动性。研究表明M2H2DTN具有较好的抗毁性和健壮性,并能较好地适应从网络不完全覆盖到全面覆盖的平滑过渡。建立了基于统一效用函数的非线性规划模型,以进行M2H2DTN的资源分配,实现了用户和服务提供商两方效用最大化；利用资源后取策略,在带宽约束不允许的情况下能够部分满足用户需求；设计了接入路由器信息矩阵及到达时间的实时估计,获得了更准确的约束条件。针对现实中的概率不确定因素,使用不确定理论进一步发展了资源分配模型,提高了模型的描述能力；提出效用函数队列调度算法以简化计算,实现了算法的实时性。仿真结果说明通过较少的大带宽节点与小带宽常连通网络无线媒介相配合,可以提供较好的QoS,减轻瓶颈拥塞,具有较好的总体效用。建立了基于广义k-选播的双渡轮路由算法。基于容断网络提出广义k-选播概念,以获得并发流量；根据接入路由器信息矩阵决定候选路由器集合,以效用最大化模型决定数据k-选播到各路由器的带宽和时间。设计了连通性逻辑以判断路由环境。以接入路由器为渡轮,基于区域-空间图的路由算法在Internet连接区域效率高；以车载网关为渡轮,基于TTL当量的Dijkstra算法用于孤岛路由环境性能良好。在时间复杂度和同类算法相当的情况下,针对各类业务的仿真都取得较小的阻塞率,同时网络效率有所提高,这就间接保证了QoS路由的有效性；即使在使用后取策略保证重要业务数据优先的情况下,广义k-选播也能提高下载类业务的速度。提出广义k-选播的地址簿通知（ABI）策略,以实现上下文预先转移,从而在初始化和切换过程中减少延迟可能性,减少切换过程中的资源占用率,进而提高QoS路由效率、平滑切换过程。之后证明了ABI对路由开销的优化,并通过计算说明ABI信令增加极小。引入道路交通信息以提高预测精度；通过仿真得到时间提前量的最佳取值范围。最后对ABI策略建立了Pi演算模型,验证了ABI模型的自洽性、正确性,以及对于移动IPv6的兼容性。
孔峰[8]（2009）在《流媒体代理服务器缓存研究与实现》文中研究表明近年来,随着多媒体点播应用的日益普及,多媒体内容的传输占用了当前Internet上的大部分流量,导致骨干带宽紧张和用户访问时延增加。流媒体代理服务器缓存技术除了提供网络地址转换功能外,还是解决这一矛盾的有效技术手段。该技术将代理服务器部署在网络边缘靠近用户的地方,对热点流媒体对象进行缓存,使后续的流媒体访问请求由流媒体代理服务器提供服务,以达到减轻源流媒体服务器负载,降低网络带宽、减少网络流量、缩短网络访问延迟进而提高服务质量的目的。本文针对影响流媒体缓存性能和传输资源消耗的主要因素,以代理服务器缓存策略为主要研究内容,研究缓存替换算法和调度算法,并据此设计流媒体代理服务器缓存系统。本文基于动态调度,采用“服务器到代理是单播,代理到客户端多播”的方案,如同服务器到客户端为多播,本文中称作应用级多播。这种方法容易实现,且对客户端没有特殊要求。但代理到客户的消耗会比较大,适合于靠近客户端的流媒体传输,本文的校园实验室环境正好满足了这一要求。主要工作和贡献如下:（1）研究分析流媒体的缓存策略和发布方式,经优劣势对比最终选用了基于动态调度的“前缀缓存和变长分段缓存”混合缓存策略,并在此基础上提出了新型的缓存空间分配策略,提高了缓存性能;（2）针对现有缓存替换算法主要以媒体访问次数和计算频率来计算缓存效能值,其效用值不太精确的问题,对于媒体节目的前缀和后缀部分,分别提出了具有网络自适应性的缓存替换算法和带有未来预测性的缓存替换算法。（3）研究实现了流媒体相关协议,设计并实现了一个基于“前缀缓存和变长分段”的新型流媒体代理服务器,以RTP包的方式直接存储,无需考虑媒体格式,增强了代理服务器功能。本文最后对该流媒体代理服务器进行了测试,并和原始的前缀缓存和基于指数的分段缓存进行了性能对比,系统实际运行和相关特性测试表明:本文所设计和实现的混合缓存策略降低了系统响应时间和主服务器负载,更好地达到系统所需功能。
汪东[9]（2007）在《异构多核DSP数据流前瞻关键技术研究》文中认为异构多核DSP通过在一块芯片内集成多个DSP核和其他处理器核,可以将不同类型的计算任务分配到不同类型的处理器核上并行处理,是一种功能强大、灵活高效的嵌入式SoC处理器。异构多核DSP在处理数据流密集型应用时,相比单核DSP需要更大的存储带宽和更灵活的存储结构,对片上存储系统和数据通路具有更高的性能要求。如何有效减轻“存储墙”问题对异构多核DSP性能和扩展性的限制,成为异构多核DSP体系结构研究中的重要课题之一。数据前瞻技术是提高计算与存储并行性,缓解多核处理器中“存储墙”问题的有效手段。它通过前瞻地执行远程数据访问,将计算所需的数据提前送入距离处理器较近的局部存储器（例如数据Cache）内,能够有效减少本地访存失效,隐藏远程访问延迟。本文针对异构多核DSP应用中数据流密集的特点,从隐藏远程访问延迟、优化片上存储层次、改进数据管理效率和提高数据输入/输出带宽四个方面,有针对性地研究了几种数据流前瞻技术,并结合异构多核DSP实验平台SDSP和PolyDSP进行了性能分析与评测。本文的主要工作与创新点体现在以下几个方面:1)结合多核DSP课题组的工作,构建了共享存储结构的异构多核DSP“SDSP”,并以SDSP为超节点扩展出了大规模多核DSP系统原型“PolyDSP”。本文完善了SDSP和PolyDSP在各个层次上的同步与通信机制,以及系统的并行编程框架和DSP应用程序的并行映射方法。2)全面分析了典型DSP应用程序中的数据流分布特征。分析结果表明:单个DSP核运行所访问的数据、多个DSP核之间共享的数据以及Cache一致性失效涉及的数据中都分布着大量数据流;同时,多DSP核共享的数据流之间具有相似的生产顺序、消费顺序和相似的访问局部性。3)为了减少Cache一致性失效,隐藏远程访问延迟,提出了一种面向共享存储多核DSP结构的数据流分簇前向（forwarding）技术DSCF。DSCF技术采用专门的硬件模块执行软件原语发出的核间前向传输请求,将“消费者”DSP核所需的数据块提前分簇传送到它的私有数据Cache中,传输速度与消费速度相匹配。实验结果表明,DSCF技术有效降低了Cache一致性失效率,提高了共享存储多核DSP的计算性能,总体性能优于已有的Koufaty方法和Wenisch方法。4)为了优化异构多核DSP的片上存储层次,提出了一种适用于小规模多核DSP的快速共享便笺存储技术,并构建了其结构模型FCC-SDP。FCC-SDP以多体并行的小容量便笺存储器为传输媒介,采用基于硬件信号灯的同步机制,支持多个DSP核的并行访问和点对点事件同步,访问速度与一级数据Cache相当,能够快速实现DSP核间细粒度共享数据的传输。实验结果表明,FCC-SDP相比已有的VS-SPM结构具有明显的性能优势;采用FCC-SDP与共享Cache相结合的数据映射方式,将DSP核间的细粒度和不规则共享数据映射到FCC-SDP上,能够进一步提高片内的数据重用性和系统的计算性能。5)为了改进系统的数据流管理效率,设计了异构多核DSP的数据流传输控制引擎（DSTCE）,并提出了一种利用DSTCE实现数据流前瞻传输的方法。DSTCE采用了可编程的后台传输机制,针对异构处理器核之间的数据流传输、超节点之间的数据通信和系统的并行编程与映射都进行了专门的设计优化。本文采用专用的前瞻操作原语,利用DSTCE实现了不同端口之间的数据流前瞻传输。DSTCE有效提高了异构多核DSP系统对数据流的管理效率,相比基于CC-NUMA结构的超节点扩展方案,基于DSTCE和片上网络的扩展方案在计算性能和数据带宽两方面都具有更好的扩展性。6)设计实现了异构多核DSP的外部存储器控制接口（EMCI）并提出了一种基于链表式数据流预取技术的访存带宽优化方法。EMCI的设计采用了多项关键技术,能够同时支持高速的DDR2存储器和多种异步存储器。本文采用两个基于链表结构的数据流预取缓冲器,识别并预取与二级Cache失效相关的数据流。实验结果表明,相比已有的两种预取方法,本文的方法以较低的硬件开销实现了比较令人满意的预取命中率、预取有效性和性能提升,具有更高的能效比。
万继光[10]（2007）在《集群多媒体存储系统的数据组织研究》文中研究指明随着网络上多媒体数据的爆炸性增长,大量的多媒体数据在世界各地产生并共享,导致对海量可扩展存储系统的需求快速增长。在分布式网络共享环境,大量的分布式客户端同时访问服务器,对服务器的性能要求更高。针对多媒体的特点和需求,采用自治式服务器集群结构设计一种集群多媒体存储系统CMSS（Cluster Multimedia Storage System）,并着重研究CMSS系统的数据组织技术,包括元数据组织、数据组织及迁移和多媒体Cache算法等。CMSS系统设计了一种TLMS（Two-level Metadata Server）元数据组织结构。TLMS通过分离存储数据的逻辑视图与物理视图,来实现两级元数据组织结构。其中逻辑视图由全局元数据服务器GMS（Global Metadata Server）来管理,物理视图由各个存储服务器上的本地元数据服务器LMS（Local Metadata Server）来管理。采用GMS双机热备技术,既实现了单一命名空间,又避免了单点失效;利用全局元数据Cache技术,缩短了请求的处理路径,减轻了GMS的负载,从而提高了系统的性能;采用LMS技术,每个存储服务器能够自主的管理自己的存储资源和元数据及数据本身,并且能够独立提供存储服务;另外,CMSS的两级元数据组织技术避免了传统集中式元数据服务器的性能瓶颈,也解决了分布式元数据组织的元数据一致性和同步开销问题。为了实现高性能、高扩展性,通过对传统分布式和并行数据组织的分析,设计了一种AutoData数据组织结构。AutoData采用多级数据组织结构,既具有分布式和并行数据组织的优点,又能克服两者缺点。AutoData将整个系统的存储空间分为三层:内存并行存储池、磁盘并行存储池和分布式存储池。所有存储服务器内存的一部分组成一个内存并行存储池;所有存储服务器磁盘的一小部分组成一个磁盘并行存储池;所有存储服务器的剩余磁盘存储空间组成一个分布式存储池。内存并行存储池性能最好,但是其容量最小;磁盘并行存储池性能次之,但是其容量要相对大一些;分布式存储池性能最低,但是其容量最大。通过分析,在多个客户端同时访问服务器的情况下,虽然每个客户端访问的地址可能是顺序的,但是从存储服务器磁盘调度看来,这些多个客户端的访问地址是随机的。为了减少对磁盘的随机访问次数,设计了一种CBP（Client-Based Prefetching）预取算法,CBP算法采用基于客户端的策略,为每个客户端设置一定的预取缓存,并采用大的预取数据块,减少对磁盘的访问次数,提高了系统的性能。在Cache替换算法中,基于多媒体请求访问地址可预测的特点,设计了一种FOPT（Forecast OPT）替换算法,FOPT算法根据多媒体访问的地址连续性,来预测将来访问的地址顺序,从而实现基于预测的OPT算法。在千兆以太网络环境下对CMSS系统进行了相应的试验测试和性能分析。在单个服务器的情况下,分别测试了CMSS和NFS的性能。总的来说,随机读情况下,CMSS服务器性能略低于NFS服务器,但是顺序读情况下,CMSS服务器性能要比NFS高20%左右。在多个服务器的并行测试环境,分别测试了CMSS、Lustre和PVFS的性能。测试结果显示,随机读情况下,CMSS服务器性能要高于Lustre,但是低于PVFS服务器,而在顺序读情况下,CMSS服务器性能要比Lustre和PVFS高30-40%。充分说明了CMSS系统针对多媒体应用顺序读优化的有效性。仿真不同的客户端的情况下,对FOPT和LRU算法命中率进行了测试,从结果看,当请求小于64KB时,FOPT和LRU算法的命中率都很高。这个主要是因为服务器Cache采取了64KB大小的预取算法,说明了CBP算法的有效性。当请求达到64KB时,不管客户端数的多少,FOPT算法的命中率比LRU命中率高50-70%,充分说明了FOPT算法的有效性。
二、基于实时多媒体流的预取算法研究（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、基于实时多媒体流的预取算法研究（论文提纲范文）
（1）混合网络高效内容分发关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 英文缩略语说明表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 混合网络监控与评估 |
| 1.2.2 内容分发系统 |
| 1.3 论文主要研究内容与结构 |
| 第2章 混合网络分发关键问题分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 网络监控常见技术架构 |
| 2.3 无线网络评价常见技术方案 |
| 2.3.1 无线网络评价指标 |
| 2.3.2 无线网络评价方法 |
| 2.4 内容分发网络 |
| 2.4.1 内容分发网络的网络架构 |
| 2.4.2 内容分发网络的关键技术 |
| 2.4.3 CDN环境下的MDI服务指标 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 混合网络监控评估 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 单向广播网络的信道状态监控 |
| 3.3 混合网络性能评估 |
| 3.3.1 评价模型相关定义 |
| 3.3.2 网络性能定量评价模型 |
| 3.3.3 网络性能定量评价模型分析 |
| 3.4 数据呈现与管理方法 |
| 3.4.1 数据呈现于管理意义 |
| 3.4.2 数据呈现与管理常见方法 |
| 3.4.3 数据呈现于管理实现效果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 高效内容分发系统架构设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于STORM的高效内容分发系统架构 |
| 4.2.1 混合信道的无线内容分发架构 |
| 4.2.2 Storm框架介绍 |
| 4.2.3 Storm默认调度算法 |
| 4.2.4 基于Storm的内容分发算法设计 |
| 4.3 基于NDN的高效内容分发系统架构 |
| 4.3.1 NDN概述 |
| 4.3.2 NDN工作机制 |
| 4.3.3 NDN网络与CDN网络比较 |
| 4.4 内容分发网络中的安全与认证 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 全文总结与展望 |
| 5.1 本文主要工作与贡献 |
| 5.2 后续工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
（2）边缘网络多媒体内容分发策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 主要研究问题和挑战 |
| 1.3 研究思路和主要贡献 |
| 第2章 研究现状与相关工作 |
| 2.1 流媒体技术 |
| 2.2 内容分发网络 |
| 2.2.1 传统内容分发网络 |
| 2.2.2 网络服务提供商运营的内容分发网络 |
| 2.2.3 内容提供商运营的内容分发网络 |
| 2.2.4 基于云计算的内容分发网络 |
| 2.2.5 以信息为中心的内容分发网络 |
| 2.3 边缘网络内容分发相关工作 |
| 2.3.1 基于对等网络资源的内容分发 |
| 2.3.2 基于蜂窝网络资源的内容分发 |
| 2.3.3 基于Wi-Fi热点资源的内容分发 |
| 2.4 内容预取相关工作 |
| 2.4.1 基于流行度的内容预取 |
| 2.4.2 基于社交关系的内容预取 |
| 2.4.3 基于用户行为的内容预取 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于无线热点资源全局调度的协同内容复制策略 |
| 3.1 本章引言 |
| 3.2 相关工作 |
| 3.3 数据集与测量方法 |
| 3.3.1 用户区域偏好差异 |
| 3.3.2 边缘资源可用性验证 |
| 3.4 基于用户请求分布的资源部署策略 |
| 3.4.1 问题定义 |
| 3.4.2 启发式热点部署策略 |
| 3.4.3 性能评测 |
| 3.5 基于区域划分的资源全局调度策略 |
| 3.5.1 问题定义 |
| 3.5.2 类Voronoi区域划分策略 |
| 3.5.3 性能评测 |
| 3.6 基于流行度预测的协同内容复制策略 |
| 3.6.1 问题定义 |
| 3.6.2 区域间协同内容复制策略 |
| 3.6.3 性能评测 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基于无线热点资源局部调度的个性化视频预取策略 |
| 4.1 本章引言 |
| 4.2 相关工作 |
| 4.3 数据集与测量方法 |
| 4.3.1 用户无线连接行为 |
| 4.3.2 用户视频观看行为 |
| 4.4 基于增强学习的用户跳转行为预测算法 |
| 4.4.1 系统框架 |
| 4.4.2 模型与假设 |
| 4.4.3 问题定义 |
| 4.4.4 随机算法&性能下界 |
| 4.4.5 启发式算法 |
| 4.4.6 离线算法&性能上界 |
| 4.4.7 在线增强学习算法 |
| 4.4.8 性能评测 |
| 4.5 基于张量学习的用户普通视频偏好预测算法 |
| 4.5.1 基于张量模型的用户偏好刻画 |
| 4.5.2 问题定义 |
| 4.5.3 加权张量分解算法 |
| 4.5.4 视频流行度预测模型 |
| 4.5.5 基于流行度的内容预取策略 |
| 4.5.6 性能评测 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于请求转发的碎片化动态内容分发策略 |
| 5.1 本章引言 |
| 5.2 相关工作 |
| 5.2.1 基于浏览器的网页内容分发 |
| 5.2.2 网络时延预测 |
| 5.3 数据集与测量方法 |
| 5.3.1 用户网页请求行为 |
| 5.3.2 网页访问故障分布 |
| 5.3.3 网络时延 |
| 5.4 网络状态感知的转发节点选择算法 |
| 5.4.1 系统框架 |
| 5.4.2 问题定义 |
| 5.4.3 算法设计 |
| 5.4.4 原型系统实现与讨论 |
| 5.5 性能评测 |
| 5.5.1 实验设计 |
| 5.5.2 实验结果 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 |
（3）P2P VOD系统下基于两层关系的预取策略（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 本文的主要内容 |
| 1.3 本文的研究意义 |
| 1.4 论文的结构 |
| 2 P2P及流媒体相关技术 |
| 2.1 P2P相关技术 |
| 2.1.1 P2P网络的基本概念 |
| 2.1.2 P2P网路的特点 |
| 2.2 P2P网络的分类 |
| 2.3 P2P网络的应用 |
| 2.4 P2P流媒体相关理论 |
| 2.4.1 视频编码技术 |
| 2.4.2 流媒体传输协议 |
| 2.5 P2P VOD系统 |
| 2.6 VCR研究现状 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 R~2VOD的系统构成与缓存机制 |
| 3.1 系统构成 |
| 3.1.1 拓扑结构 |
| 3.1.2 节点的不同角色 |
| 3.2 各模块的作用 |
| 3.3 状态模块 |
| 3.3.1 模块组成 |
| 3.3.2 节点的加入、跳转与退出 |
| 3.4 缓存模块 |
| 3.4.1 缓存的意义 |
| 3.4.2 缓存设计及其替换策略 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于两层关系的预取策略 |
| 4.1 相关定义 |
| 4.2 片段关系 |
| 4.2.1 片段关系及其分类 |
| 4.2.2 特殊的折线关系 |
| 4.2.3 片段关系值的确定 |
| 4.3 基于片段关系的预取策略 |
| 4.3.1 预取策略概述 |
| 4.3.2 预取策略实例分析 |
| 4.3.3 向后跳转的处理 |
| 4.4 基于节点关系的优化策略 |
| 4.4.1 优化策略概述 |
| 4.4.2 优化策略实例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 仿真实验 |
| 5.1 系统配置 |
| 5.2 实验结果与分析 |
| 5.2.1 节点跳转的开销 |
| 5.2.2 定位服务器的压力 |
| 5.2.3 与其它系统的比较 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（4）大数据服务若干关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 论文研究内容 |
| 1.3 论文主要创新点 |
| 1.4 攻读博士学位期间主要工作 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 参考文献 |
| 第二章 面向用户体验的大数据服务架构研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 研究现状和存在问题 |
| 2.2.1 研究现状 |
| 2.2.2 存在问题 |
| 2.3 大数据服务架构 |
| 2.3.1 需求描述 |
| 2.3.2 体系架构 |
| 2.3.3 用户实体和行为库 |
| 2.3.4 讨论与比较 |
| 2.4 场景应用 |
| 2.5 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第三章 基于主体行为的大数据服务数据模型研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 研究现状及存在问题 |
| 3.2.1 研究现状 |
| 3.2.2 存在问题 |
| 3.3 基于主体行为的非结构化数据模型 |
| 3.3.1 需求描述 |
| 3.3.2 模型设计 |
| 3.4 模型实现及示例 |
| 3.4.1 数据模型构建示例 |
| 3.4.2 数据检索示例 |
| 3.5 讨论与比较 |
| 3.6 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第四章 基于扩展OWL-S本体的大数据服务模型研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 研究现状及存在问题 |
| 4.2.1 研究现状 |
| 4.2.2 存在问题 |
| 4.3 大数据服务代数模型 |
| 4.3.1 大数据服务 |
| 4.3.2 大数据服务组合 |
| 4.4 大数据服务构建 |
| 4.4.1 设计思路 |
| 4.4.2 大数据服务的属性 |
| 4.4.3 基于扩展OWL-S本体的大数据服务模型 |
| 4.5 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第五章 面向服务能力优化的大数据服务应用研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 研究现状及存在问题 |
| 5.2.1 研究现状 |
| 5.2.2 存在问题 |
| 5.3 大数据检索服务 |
| 5.3.1 执行流程 |
| 5.3.2 语义检索 |
| 5.3.3 关键字检索 |
| 5.4 大数据分析服务 |
| 5.5 大数据可视化服务 |
| 5.6 大数据服务能力优化研究 |
| 5.6.1 大数据服务能力 |
| 5.6.2 检索服务的准确度优化 |
| 5.6.3 基于混合预取和持久化缓存的服务响应优化 |
| 5.7 应用实例 |
| 5.7.1 数据检索 |
| 5.7.2 数据分析 |
| 5.7.3 数据可视化 |
| 5.8 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第六章 总结和展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 附录1 缩略语 |
| 附录2 文中图表列表 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 攻读学位期间申请的专利 |
| 攻读学位期间申请的软件着作权 |
（5）基于多核的虚拟化技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 多核技术背景 |
| 1.2 虚拟化技术 |
| 1.2.1 虚拟化技术基本概念 |
| 1.2.2 虚拟化技术分类 |
| 1.3 多核技术给虚拟化技术带来的挑战 |
| 1.3.1 进程级虚拟机与并行化问题 |
| 1.3.2 系统级虚拟机与实时问题 |
| 1.4 论文主要贡献 |
| 1.5 本文组织结构 |
| 第二章 进程级虚拟机 CROSSBIT 及 TCACHE 优化 |
| 2.1 二进制翻译技术 |
| 2.1.1 静态二进制翻译 |
| 2.1.2 动态二进制翻译 |
| 2.2 进程级虚拟机 CROSSBIT |
| 2.2.1 可重定向性和可扩展性 |
| 2.2.2 基本块定义 |
| 2.2.3 CrossBit 系统架构 |
| 2.2.4 CrossBit 执行流程 |
| 2.2.5 关键技术 |
| 2.2.6 CrossBit 中 TCache 的设计与实现 |
| 2.3 进程级虚拟机中的 CODE CACHE |
| 2.3.1 Code Cache 重要性 |
| 2.3.2 管理 Code Cache 面临的挑战 |
| 2.3.3 传统的 Code Cache 管理策略 |
| 2.3.4 Code Cache 的相关研究 |
| 2.4 基于动态工作集变迁的 CODE CACHE 管理策略 |
| 2.4.1 动态二进制翻译系统中的工作集 |
| 2.4.2 如何探测工作集变迁 |
| 2.4.3 基于静态工作集变迁的 Code Cache 管理策略 |
| 2.4.4 基于动态工作集变迁的 Code Cache 管理策略 |
| 2.5 实验评测 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 多线程优化的进程级虚拟机 |
| 3.1 CROSSBIT 中热路径优化算法 |
| 3.1.1 动态二进制翻译系统中的 Profile 技术 |
| 3.1.2 动态二进制翻译系统中的热路径识别算法 |
| 3.1.3 超级块生成策略 |
| 3.1.4 代码块链接 |
| 3.2 CROSSBIT 性能分析 |
| 3.2.1 定性分析 |
| 3.2.2 定量分析 |
| 3.3 多线程化 CROSSBIT 的挑战 |
| 3.3.1 优化部分的线程化 |
| 3.3.2 翻译与执行部分的多线程化 |
| 3.4 MTCROSSBIT 系统架构 |
| 3.4.1 MTCrossBit 架构与执行流程 |
| 3.4.2 MTCrossBit 的优势 |
| 3.4.3 MTCrossBit 中的关键技术 |
| 3.4.4 MTCrossBit 性能定量分析 |
| 3.5 MTEE CROSSBIT 系统架构 |
| 3.5.1 MTEE CrossBit 架构 |
| 3.5.2 BranchTree 设计 |
| 3.5.3 TCache 设计 |
| 3.5.4 上下文切换排除 |
| 3.6 实验评测 |
| 3.6.1 实验环境 |
| 3.6.2 MTCrossBit 性能评测 |
| 3.6.3 MTEE CrossBit 性能评测 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 系统虚拟化技术及 KVM |
| 4.1 虚拟机监控器 |
| 4.2 传统 X86 架构的虚拟化难题 |
| 4.3 系统虚拟化技术 |
| 4.3.1 全虚拟化技术 |
| 4.3.2 泛虚拟化技术 |
| 4.3.3 硬件辅助虚拟化技术 |
| 4.4 系统级虚拟化的应用 |
| 4.4.1 遗留软件的兼容 |
| 4.4.2 系统整合 |
| 4.4.3 安全隔离 |
| 4.5 经典虚拟机 |
| 4.5.1 VMware |
| 4.5.2 Xen |
| 4.5.3 KVM |
| 4.6 KVM 研究 |
| 4.6.1 Intel VT-x 技术 |
| 4.6.2 KVM 基本原理 |
| 4.6.3 KVM 中断虚拟化机制 |
| 4.6.4 KVM 时钟虚拟化机制 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 基于多核的嵌入式虚拟化平台性能调优 |
| 5.1 基于 KVM 的嵌入式虚拟化平台 |
| 5.1.1 嵌入式系统中的实时性问题 |
| 5.1.2 实时性能衡量指标 |
| 5.1.3 KVM 虚拟化中断延迟 |
| 5.1.4 基于 KVM 的嵌入式系统架构 |
| 5.1.5 相关研究 |
| 5.2 基于 KVM 嵌入式系统的调优策略 |
| 5.2.1 虚拟化技术给嵌入式系统带来的挑战 |
| 5.2.2 调优策略 |
| 5.3 实验评测 |
| 5.3.1 实验环境及配置 |
| 5.3.2 SMI 影响 |
| 5.3.3 实验基准测试程序 |
| 5.3.4 客户时钟中断响应的实验评测 |
| 5.3.5 调优策略实验评测 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 基于硬 CACHE 调优的嵌入式虚拟化系统 |
| 6.1 硬 CACHE 介绍 |
| 6.1.1 硬 Cache 读/写操作 |
| 6.1.2 硬 Cache 地址映射规则 |
| 6.1.3 硬 Cache 查找策略 |
| 6.1.4 硬 Cache 替换策略 |
| 6.2 硬 CACHE 对实时性的影响 |
| 6.3 硬 CACHE 优化策略 |
| 6.3.1 硬 Cache 预取方法 |
| 6.3.2 硬 Cache 划分方法 |
| 6.3.3 相关研究 |
| 6.4 实验评测 |
| 6.4.1 实验环境与配置 |
| 6.4.2 基准评测 |
| 6.4.3 Cache 预取策略评测 |
| 6.4.4 Cache 划分策略评测 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间的论文 |
（6）车—地互联流量模型分析及其流量管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 研究现状及问题 |
| 1.2.1 铁路无线Mesh网络结构 |
| 1.2.2 车-地互联流量模型 |
| 1.3 研究的意义 |
| 1.4 论文的内容安排 |
| 第二章 旅客列车宽带Internet应用简介 |
| 2.1 旅客列车Internet的技术演进 |
| 2.2 旅客列车宽带Internet应用的体系结构 |
| 2.2.1 集中接入模式 |
| 2.2.2 旅客列车宽带Internet应用的四层模型 |
| 2.3 旅客列车Internet应用业务需求分析 |
| 2.3.1 承载的数据业务 |
| 2.3.2 性能要求 |
| 2.4 宽带Internet应用面临的关键问题—QoS |
| 2.4.1 QoS量化指标 |
| 2.4.2 综合服务(IntServ) |
| 2.4.3 区分服务(DiffServ) |
| 2.4.4 快速移动网络中的QoS |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 旅客列车宽带Internet应用的流量 |
| 3.1 Internet流量分析 |
| 3.1.1 传统网络中的流量分析 |
| 3.1.2 数据网络中的流量分析 |
| 3.2 自相似流量分析理论 |
| 3.2.1 自相似性与自相似过程 |
| 3.2.2 自相似过程特性 |
| 3.3 常见的自相似过程 |
| 3.3.1 分形布朗运动(Fractional Brownian Motion) |
| 3.3.2 分形高斯噪声(Fractional Gaussian Noise) |
| 3.3.3 分形ARIMA过程(Fractional ARIMA Process) |
| 3.4 自相似性的检验与估计 |
| 3.4.1 R/S法(R/S) |
| 3.4.2 方差-时间图法(Variogram) |
| 3.4.3 周期图法(Periodgram) |
| 3.4.4 Whitle估计法(Whittle) |
| 3.4.5 小波分析法(Abrv-Veitch Wavelet) |
| 3.5 车-地宽带Internet互联流量采集与分析 |
| 3.5.1 流量的采集 |
| 3.5.2 流量的分析与自相似性估计 |
| 3.6 车-地宽带Internet互联流量自相似性产生的原因及其影响 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 车-地宽带互联流量的分析模型 |
| 4.1 流量模型的选取 |
| 4.2 ON/OFF模型简介 |
| 4.3 基于ON/OFF模型的车-地互联流量统计分析 |
| 4.3.1 用户流的分解 |
| 4.3.2 物理参数的确定 |
| 4.4 车-地互联流量的数学建模与仿真验证 |
| 4.4.1 车-地互联流量数学建模 |
| 4.4.2 车-地互联流量仿真验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于预取的流量管理策略 |
| 5.1 网络流量管理方法 |
| 5.2 车-地宽带互联的带宽分配理论 |
| 5.2.1 车-地宽带互联预取的系统结构 |
| 5.2.2 车-地宽带互联的请求带宽分配理论与仿真验证 |
| 5.3 车-地宽带互联的预取访问策略 |
| 5.3.1 车-地宽带互联的预取访问算法 |
| 5.3.2 车-地宽带互联的预取访问算法的仿真验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 |
（7）基于用户行为的下一代移动互联网络若干关键问题的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 课题来源 |
| 1.2.1 研究背景与意义 |
| 1.2.2 研究问题与目的 |
| 1.3 研究现状 |
| 1.3.1 无线互联网接入技术 |
| 1.3.2 IP层以下移动互联网方案 |
| 1.3.3 基于MIP协议的移动互联网方案 |
| 1.3.4 基于NEMO协议+多宿技术的移动互联网方案 |
| 1.3.5 其他移动互联网方案 |
| 1.3.6 基于DTN协议的移动互联网方案 |
| 1.4 研究内容和论文结构 |
| 第二章 用户行为分析及统一效用函数 |
| 2.1 相关工作 |
| 2.1.1 效用的概念 |
| 2.1.2 现有的效用表达式 |
| 2.2 移动互联网用户行为分析 |
| 2.2.1 可替代性和内网效应 |
| 2.2.2 效用分析 |
| 2.3 移动互联网的效用函数 |
| 2.4 常规模式下用户效用函数的修正 |
| 2.5 统一效用函数 |
| 2.6 小结 |
| 第三章 移动互联网M~2H~2DTN的结构模型 |
| 3.1 M~2H~2DTN设计的前提条件 |
| 3.2 M~2H~2DTN的结构 |
| 3.2.1 M~2H~2DTN的物理连接 |
| 3.2.2 M~2H~2DTN的体系结构 |
| 3.2.3 M~2H~2DTN各层功能 |
| 3.2.4 移动性支持 |
| 3.3 不同覆盖密度下的性能仿真 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 基于统一效用函数的资源分配模型与算法 |
| 4.1 资源分配的前提假设 |
| 4.2 基于地点的接入路由器信息矩阵 |
| 4.2.1 弧线运动的准2维信息矩阵 |
| 4.2.2 平面运动的2维信息矩阵 |
| 4.2.3 空间运动的准3维信息矩阵 |
| 4.2.4 更新周期T |
| 4.3 基于效用最大化的资源分配模型 |
| 4.3.1 网络接入时间的实时估计 |
| 4.3.2 协作博弈和Pareto最优性 |
| 4.3.3 带宽资源的约束条件 |
| 4.3.4 确定模型的Hybrid智能算法 |
| 4.3.5 不确定因素下的资源分配模型 |
| 4.4 效用函数队列调度简化算法 |
| 4.4.1 初始化过程 |
| 4.4.2 接纳控制过程 |
| 4.5 仿真与结果分析 |
| 4.5.1 确定因素下的资源分配模型最优化算法 |
| 4.5.2 不确定因素下的资源分配模型 |
| 4.5.3 效用函数队列调度简化算法 |
| 4.6 小结 |
| 第五章 基于广义k-选播的双渡轮路由算法 |
| 5.1 路由环境分析 |
| 5.2 现有的DTN路由算法 |
| 5.2.1 DTN路由算法的分类 |
| 5.2.2 基于先验知识的路由算法 |
| 5.2.3 概率路由协议的局限性 |
| 5.2.4 路由设计考虑因素 |
| 5.3 DTN连通性性质和连通性判据 |
| 5.4 广义k-选播 |
| 5.4.1 广义k-选播的定义 |
| 5.4.2 覆盖层的广义k-选播 |
| 5.4.3 弹性路由器集合的节点优选 |
| 5.4.4 路由器传输数据分配 |
| 5.5 双渡轮算法 |
| 5.5.1 空空图 |
| 5.5.2 基于区域空间变化的互联网接入路由算法 |
| 5.5.3 基于TTL当量的孤岛路由算法 |
| 5.5.4 仿真分析 |
| 5.5.5 覆盖率对孤岛网络的影响 |
| 5.6 建站规划 |
| 5.7 小结 |
| 第六章 基于地址簿通知的网络层上下文转移方案 |
| 6.1 存在的问题 |
| 6.2 基于地址簿通知的预先上下文转移策略 |
| 6.2.1 基于pareto分布的优化策略 |
| 6.2.2 触发时序 |
| 6.2.3 地址簿通知消息步骤 |
| 6.2.4 路由效率分析 |
| 6.2.5 ABI方案的信令开销分析 |
| 6.2.6 预测技术 |
| 6.3 Pi演算形式化分析 |
| 6.3.1 Pi演算的概念 |
| 6.3.2 基于Pi演算的移动IPv6模型 |
| 6.3.3 基于Pi演算的ABI模型 |
| 6.3.4 一致性和弱模拟证明 |
| 6.3.5 MWB自动机器验证 |
| 6.4 仿真结果及分析 |
| 6.4.1 时间提前量α的影响 |
| 6.4.2 方案对延迟的改进 |
| 6.5 小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 主要工作和创新点 |
| 7.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 用户行为的网络报告 |
| A.1 网络规模及主体消费能力 |
| A.2 通信和服务的集中性 |
| A.3 用户对于服务种类的偏好 |
| A.4 比特悖论与网络视频/P2P的增长 |
| A.5 综合分析 |
| 附录B 用户行为的调研数据 |
| B.1 前言 |
| B.2 调查说明 |
| B.3 调查结果与分析 |
| B.3.1 移动通信中各类业务的重要度 |
| B.3.2 价格承受能力 |
| B.3.3 忙时优先权代价 |
| B.3.4 通话量关于通信对端的Pareto分布 |
| B.3.5 内外网流量对比 |
| B.4 小结 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 |
（8）流媒体代理服务器缓存研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文章节安排 |
| 第二章 流媒体传输技术 |
| 2.1 流媒体技术特点 |
| 2.2 流媒体传输基本流程 |
| 2.3 流媒体传输方式 |
| 2.4 流媒体发布方式 |
| 2.5 流媒体传输协议 |
| 2.5.1 RTP/RTCP |
| 2.5.2 RTSP |
| 2.5.3 RSVP |
| 第三章 流媒体代理缓存技术 |
| 3.1 流媒体缓存技术介绍 |
| 3.2 流媒体代理缓存设计要求 |
| 3.3 流媒体代理缓存性能评价 |
| 3.3.1 命中率 |
| 3.3.2 平均访问延迟 |
| 3.3.3 空间利用率 |
| 3.4 常见的缓存策略 |
| 3.4.1 完全缓存策略 |
| 3.4.2 前缀缓存策略 |
| 3.4.3 分段缓存策略 |
| 3.4.4 滑动窗口策略 |
| 3.5 缓存替换算法 |
| 3.5.1 近期最少使用算法 |
| 3.5.2 最近最久未使用算法 |
| 3.5.3 Interval替换算法 |
| 3.5.4 分层编码替换算法 |
| 3.6 对代理缓存方案的分析 |
| 第四章 流媒体代理服务器设计 |
| 4.1 代理缓存方案设计 |
| 4.1.1 缓存准入控制 |
| 4.1.2 缓存效能公式 |
| 4.1.3 缓存的传输过程 |
| 4.2 代理服务器总体结构 |
| 4.2.1 主要模块功能 |
| 4.2.2 媒体流的基本处理过程 |
| 4.2.3 系统工作流程 |
| 第五章 流媒体代理服务器实现 |
| 5.1 系统I/O模型分析与比较 |
| 5.2 代理服务器系统控制的实现 |
| 5.3 缓存系统模块实现 |
| 5.3.1 缓存最小单位 |
| 5.3.2 缓存数据管理 |
| 5.3.3 缓存与替换策略实现 |
| 5.3.4 内存缓存模块实现 |
| 5.4 RTSP会话管理模块实现 |
| 5.4.1 RTSP消息交互 |
| 5.4.2 RTSP消息处理 |
| 5.5 RTP服务器和客户端模块实现 |
| 5.5.1 RTP/TTCP实现模型 |
| 5.5.2 RTP报文的连续性 |
| 5.5.3 RTP/RTCP报文处理 |
| 第六章 系统测试与展望 |
| 6.1 测试环境和方法 |
| 6.2 测试结果和分析 |
| 6.3 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 硕士期间发表的学术论文目录 |
（9）异构多核DSP数据流前瞻关键技术研究（论文提纲范文）
| 缩略语说明 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.1.1 多核微处理器的发展现状 |
| 1.1.2 DSP的发展现状 |
| 1.1.3 多核DSP的应用特点 |
| 1.1.4 多核DSP面临的数据存储问题 |
| 1.2 本文的研究内容 |
| 1.3 相关研究工作 |
| 1.3.1 减少多处理器远程访问延迟的相关工作 |
| 1.3.2 多处理器数据前瞻相关技术 |
| 1.3.3 流存储技术的相关研究 |
| 1.3.4 相关研究工作的不足 |
| 1.4 本文的工作与创新点 |
| 1.5 论文的组织结构 |
| 第二章 异构多核DSP系统平台:SDSP与PolyDSP |
| 2.1 异构多核DSP超节点:SDSP |
| 2.1.1 SDSP总体结构 |
| 2.1.2 处理器核之间的同步与通信 |
| 2.1.3 SDSP的存储层次 |
| 2.1.4 SDSP的片上网络接口 |
| 2.1.5 SDSP的软件模拟器:SDSP-Sim |
| 2.2 基于超节点扩展的大规模异构多核DSP系统:PolyDSP |
| 2.2.1 超节点互连拓扑结构 |
| 2.2.2 超节点间的同步与通信 |
| 2.3 面向PolyDSP的并行编程 |
| 2.3.1 程序的抽象层次与执行环境 |
| 2.3.2 程序的并行化映射方法与编译 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 异构多核DSP应用的数据流特征分析 |
| 3.1 测试程序的选择与并行化映射 |
| 3.2 数据流的分布统计与特征分析 |
| 3.2.1 关于数据流的若干定义 |
| 3.2.2 单核DSP结构下数据流的分布特征 |
| 3.2.3 多核DSP共享存储结构下数据流的分布特征 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 DSCF:面向共享存储多核DSP的数据流分簇前向技术 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 数据流分簇前向技术DSCF |
| 4.2.1 DSCF的硬件组成结构 |
| 4.2.2 DSCF专用指令、原语与握手信号 |
| 4.2.3 DSCF的通信协议 |
| 4.3 DSCF的性能评测 |
| 4.3.1 设计参数的分析 |
| 4.3.2 性能对比实验 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 一种面向多核DSP的快速共享便笺存储技术 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 FCC-SDP的组成结构与关键技术 |
| 5.2.1 带旁路的读写队列与解耦的存控逻辑 |
| 5.2.2 模式操作与双体交叉访问 |
| 5.2.3 基于信号灯的快速同步机制 |
| 5.2.4 软件延迟槽 |
| 5.2.5 利用FCC-SDP的数据流水传输 |
| 5.3 FCC-SDP的设计优化 |
| 5.3.1 消除读访问冲突 |
| 5.3.2 最佳单体存储容量的选择 |
| 5.4 FCC-SDP在SDSP中的设计实现与性能评测 |
| 5.4.1 性能对比实验 |
| 5.4.2 扩展性实验与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 DSTCE:一种支持数据前瞻的数据流传输控制引擎设计与分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 DSTCE的结构设计与工作机制 |
| 6.2.1 DSTCE的结构与设计 |
| 6.2.2 DSTCE的数据流传输过程 |
| 6.2.3 DSTCE对PolyDSP系统并行编程的支持 |
| 6.3 基于DSTCE的数据流前瞻传输机制 |
| 6.4 性能与扩展性对比实验 |
| 6.4.1 DSTCE对SDSP性能影响的评测 |
| 6.4.2 与基于CC-NUMA结构的扩展性对比实验 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 基于链表式数据流预取技术的外存控制接口设计与访存带宽优化 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 EMCI的结构与关键设计技术 |
| 7.2.1 EMCI总体结构与访存协议 |
| 7.2.2 EMCI的关键设计技术 |
| 7.3 基于数据流预取的EMCI访存带宽优化 |
| 7.3.1 数据流预取的可行性分析 |
| 7.3.2 基于链表式双预取缓冲的数据流预取技术 |
| 7.4 EMCI的性能评测 |
| 7.4.1 Burst流水对DSTCE访存性能的影响 |
| 7.4.2 L2子块优先访问技术对计算性能的影响 |
| 7.4.3 数据流预取技术的性能评测 |
| 第八章 结束语 |
| 8.1 本文所做的工作 |
| 8.2 进一步的研究工作 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
| 附录A 数据流分析器(DSA)识别数据流的伪语言算法 |
| 附录B 三个典型程序在SDSP上的并行化映射 |
| 附录C EMCI的数据流预测与预取算法流程 |
（10）集群多媒体存储系统的数据组织研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 网络存储技术的分析 |
| 1.3 分布式并行文件系统 |
| 1.4 面向多媒体的存储技术 |
| 1.5 集群多媒体存储系统的数据组织技术 |
| 1.6 本文研究目的和主要内容 |
| 1.7 课题的来源 |
| 2 两级元数据组织 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 元数据组织技术分析 |
| 2.3 两级元数据组织 |
| 2.4 全局元数据服务器的高可用技术 |
| 2.5 全局元数据Cache |
| 2.6 三方通信协议设计 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 多级数据组织及迁移 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 多级数据组织 |
| 3.3 自治式成员管理 |
| 3.4 分布式数据迁移 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 多媒体Cache 算法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 多媒体服务器的请求分析 |
| 4.3 RAID 性能测试及分析 |
| 4.4 基于客户端的预取策略 |
| 4.5 基于预测的OPT 替换算法 |
| 4.6 Cache 数据组织 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 原型系统实现与测试 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 原型系统的实现 |
| 5.3 测试与性能分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 全文总结 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读博士学位期间发表论文目录 |
| 附录2 申请专利情况 |
| 附录3 项目鉴定结果 |
四、基于实时多媒体流的预取算法研究（论文参考文献）
- [1]混合网络高效内容分发关键技术研究[D]. 谢成. 上海交通大学, 2018(01)
- [2]边缘网络多媒体内容分发策略研究[D]. 胡文. 清华大学, 2017(02)
- [3]P2P VOD系统下基于两层关系的预取策略[D]. 王旭. 大连理工大学, 2014(07)
- [4]大数据服务若干关键技术研究[D]. 韩晶. 北京邮电大学, 2013(01)
- [5]基于多核的虚拟化技术研究[D]. 马汝辉. 上海交通大学, 2011(07)
- [6]车—地互联流量模型分析及其流量管理研究[D]. 谢宝树. 中南大学, 2010(03)
- [7]基于用户行为的下一代移动互联网络若干关键问题的研究[D]. 张永晖. 中南大学, 2010(11)
- [8]流媒体代理服务器缓存研究与实现[D]. 孔峰. 北京邮电大学, 2009(03)
- [9]异构多核DSP数据流前瞻关键技术研究[D]. 汪东. 国防科学技术大学, 2007(07)
- [10]集群多媒体存储系统的数据组织研究[D]. 万继光. 华中科技大学, 2007(05)