异构网络多路径并行传输吞吐量建模

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多优先级的异构网络多路径并行视频传输算法

2.一种新的用于无线Ad hoc网络中视频传输的多路径包调度算法 [J], 王辉;俞能海;刘政凯
3.多优先级业务流的局部化多路径QoS路由算法 [J], 常恒;张凌;汤立群;董守斌
4.多路径网络异构服务的分布式资源分配算法 [J], 李世勇;
5.异构无线网络多路径流量调度算法研究 [J], 王金焱
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多优先级的异构网络多路径并行视频传输算法
杜白;李红艳
【期刊名称】《信号处理》
【年(卷),期】2016(32)4
【摘要】为了在异构网络环境中使用多路径高效的并行传输高质量的视频流,本文针对H.264视频编码中不同的图像帧丢失后对解码造成的不同影响,提出了一种多优先级的多路径并行视频分配算法.所提出的算法将不同图像帧分成两个优先级,并根据整个网络的实时状态动态的把视频流分配到不同的路径中,使得系统在接收端丢失最少的图像帧.仿真结果表明,所提出的算法可以大大减少网络的丢帧率,提升网络传输视频数据性能.
【总页数】7页(P417-423)
【作者】杜白;李红艳
【作者单位】西安电子科技大学综合业务网国家重点实验室,陕西西安710071;西安电子科技大学综合业务网国家重点实验室,陕西西安710071
【正文语种】中文
【ห้องสมุดไป่ตู้图分类】TN929.5
【相关文献】
1.异构网络多路径并行传输吞吐量建模 [J], 郑艳伟;倪宏;刘磊

异构网络中的并行传输能效模型

异构网络中的并行传输能效模型陶洋;赵芳金;王振宇;熊炫睿【摘要】The high speed parallel transmission through multi-mode user equipment (MUE) improves service quality,but also brings a lot of energy consumption.To solve the problem,an energy efficiency model of concurrent transmission in heterogeneous network was put forward.The core contents of the energy efficiency model were defined including optimal transmission rate allocation,as well as the rule of network ranking and access judgment.All the access networks were ranked based on network sources and according to the MUE service transmission requirement,which networks to be selected for parallel transmission were judged.Optimal distributed transmission rate of each carrier network was calculated.The chosen carrier networks parallel transmitted MUE service to achieve maximum energy efficiency according to the optimal distributed transmission rate.The effectiveness of the improved model was verified by the Matlab simulation results.%针对多模终端(multi-mode users equipment,MUE)进行高速业务并行传输时,提高服务质量的同时,带来了大量能耗的问题,提出一种异构网络并行传输能效模型,定义核心内容:最优传输速率分配、网络排位及接入判决规则.依据网络资源情况,对异构网络中所有接入网络进行排位,根据MUE业务传输需求判决哪些网络需要被选择进行并行传输,通过计算得出所有承载网络各自最优分配的传输速率,被选中的承载网络按照最优分配的传输速率对MUE业务进行并行传输,实现能效最大化.通过Matlab仿真分析验证了该改进模型的有效性.【期刊名称】《计算机工程与设计》【年(卷),期】2017(038)010【总页数】6页(P2605-2610)【关键词】异构网络;多模终端;并行传输;能效;服务质量【作者】陶洋;赵芳金;王振宇;熊炫睿【作者单位】重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆400065;重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆400065;重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆400065;重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆400065【正文语种】中文【中图分类】TP393E-mail:****************多无线接入技术使得MUE用户能进行多网络选择接入[1,2]，在满足用户需求的同时，也带来了大量的能耗问题。

一种异构并行计算仿真模型设计

一种异构并行计算仿真模型设计
刘清涛;于立新
【期刊名称】《微电子学与计算机》
【年(卷),期】2013(30)11
【摘要】为了加快异构体系调度算法的验证速度,降低时间成本和验证复杂度,本设计采用软件仿真技术建立了一种异构体系多任务并行执行模型.针对调度算法运行的硬件环境不同,使用ERT矩阵、通信因子矩阵、输出量数组和机器时间数组抽象出了硬件并行执行模型.通过建立存储器及通信端口模型,用串行语言模拟了异构体系中任务的并行执行过程,实现了通信数据的转送和乱序调度,从而加快了调度算法的验证速度.为增加可移植性,模型设计时未使用任何操作系统的系统调用.
【总页数】7页(P143-148)
【关键词】异构体系;任务调度;软件仿真;并行模型
【作者】刘清涛;于立新
【作者单位】北京微电子技术研究所SoC部
【正文语种】中文
【中图分类】TP319
【相关文献】
1.一种适合并行计算的仿真变电站一次系统模型 [J], 刘东;张炳达
2.一种异构无线网络智能垂直切换模型及其仿真分析 [J], 章引殿
3.产品设计与仿真的集成信息模型与异构信息转化技术研究 [J], 林小夏;张树有;陈
婧;许文良
4.基于改进图划分的异构并行计算模型设计 [J], 袁再龙
5.一种适用于异构网络的TCP协议设计及其仿真 [J], 葛鸽;张国清
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异构网络中的多播最大吞吐率问题研究

维普资讯
第２５卷第３期
２００８年３月
计算机应用与软件
ＣｏｍｐｕｅｐｉａｉｎｎｏｔｒｔｒＡｐｌｃｔｓａｄＳｆｗａｅｏ
Ｖ０．．１２５Ｎｏ３Ｍａ．０ｒ２０８
异构网络中的多播最大吞吐率问题研究
们以前的工作把ＮｔｏｋＣｄｇ用到对等网络（２）来ｅｒｏｉ应ｗｎＰＰ中提高ＰＰ连接的吞吐率。２
ｈｒａｄ的。２０００年ＮｔｏｋＣｄｇ论的提出，ｅｗｒｏｉ理ｎ给这个问题的
研究带来了进展。ＮｔｏｋＣｄｎｅｒｏｉｇ是一种新的多播模型，存ｗ与
论上证明了该问题是Ｎ —ａｄ的，Ｐｈｒ并且给出了最大吞吐率的上界。关键词多播ＮｔｏｋｃｄｎＮ —ａｄｅｒｏｉｇＰｈｒｗ
ＲＥＳＥＡＲＣＨｏＮＴＨＥＡＸＩＡＬＭＭＴＨＲｏＵＧＨＰＵＴＦｏＲＵＬＴＩＭＣＡＳＩＴＮＨＥＴＥＲＯＧＥＮＥｏＵＳＮＥＴＷｏＲＫ
０引言
多播是从一个发送者到多个接收者的连接。多播的吞吐率为所有接收者的吞吐率之和。在一个有向网络中，一个多播连接的最大吞吐率是一个Ｓｅｅ树的Ｐｃｉｇ问题… 。Ｓｅｅ树ｔｉｒｎａｋｎｔｎｒｉ是指一棵以发送者为根节点，连接所有接收者的多播分发树。多播的最大吞吐率问题就等价于在网络中寻找能提供最大吞吐
ＡｂｔａｔｓｒｃＴｅｍａｉｌａｈｅａｌｌ —ａｅｔｒｕｈｕｒｂｅｆｈｅｓｓｓｉｎａｅｐｅｅｃｆｅｗｒｏｉｇｉｉｖｓｇｔｄｈｘｍａｃｉｖｂｅｍｕｔｒｔｈｏｇｐｔｐｏｌｍｏｍｕｉａｔｅｓｔｔｒｓｎｅｏｔｏｋＣｄｎｎｅｔａｅ．ｉａｏｈｎｓｉ

网络传输中的建模与分析方法

网络传输中的建模与分析方法随着互联网技术的不断发展和普及，网络传输已经成为了人们生活、工作中不可缺少的一部分。

网络传输的速度和稳定性是衡量网络服务好坏的重要指标之一。

因此，对于网络传输中的建模与分析方法的研究显得尤为重要。

一、网络传输中的建模方法网络传输中的建模主要有两种方法，一种是基于理论的建模方法，如基于随机过程、信息理论等；另一种是基于数据的建模方法，如机器学习、深度学习等。

1. 基于理论的建模方法基于理论的建模方法常用的有以下两种：（1）基于随机过程的网络建模方法随机过程是一种能够描述随机事件发生规律性的数学工具。

在网络传输中，随机过程被广泛应用于描述网络数据包的到达和发送时间的统计特性。

常用的随机过程包括泊松过程和马尔可夫过程。

泊松过程是一种常见的随机过程，它用于描述符合泊松分布的到达事件，如用于测量网络中数据包到达的时间间隔。

马尔可夫过程则用于描述一组状态之间的转移关系，如用于描述网络中数据包从一个节点到另一个节点的传输关系。

（2）基于信息论的网络建模方法信息论是一种被广泛用于研究通信和信息处理的数学工具，它最初由克劳德·香农提出。

信息论中最重要的概念是信息熵，它用于描述信息传输中的不确定性，信息熵的值越小，表示信息的可预测性越高，反之则表示信息的可预测性越低。

基于信息论的网络建模方法主要应用于网络编码和分布式存储等领域。

通过对信息熵的计算和分析，可以优化网络编码策略和分布式存储方案。

2. 基于数据的建模方法基于数据的建模方法，相对于基于理论的建模方法，更加注重从数据中发现模式和规律性。

常用的基于数据的建模方法包括机器学习和深度学习。

机器学习是一种从数据中识别模型规律的方法，能够对数据进行分类、回归、聚类等分析。

深度学习是一种机器学习的一种延伸，它通过层次化的神经网络对数据进行高层次的抽象表示。

当今最为火热的机器学习技术是深度学习，深度学习在图像、语音等领域已经取得了重大的突破。

基于OSI网络模型实现多路径并行传输的系统及方法[发明专利]

专利名称：基于OSI网络模型实现多路径并行传输的系统及方法
专利类型：发明专利
发明人：赵良智,李捷,许延伟,郑晓航,董晨,陆肖元
申请号：CN201410067690.2
申请日：20140226
公开号：CN104869108A
公开日：
20150826
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供一种基于OSI网络模型实现多路径并行传输的系统及方法。

其中，所述基于OSI 网络模型实现多路径并行传输的传输系统至少包括：路径设计模块，用于基于相关信息来确定多条信息转发的路径，并输出相应转发规则；以及转发模块，用于基于来自路径设计模块的转发规则将来自同一信息源的信息由不同路径予以转发。

由于对于主机间通讯采取多路径分包传输，每个传输路径上组包不完整，无法恢复数据，这样监听者无法从任意一个传输路径上收集到完整数据，从而实现端到端的数据安全传输。

申请人：上海宽带技术及应用工程研究中心
地址：201201 上海市浦东新区卡园二路108号8幢302A室
国籍：CN
代理机构：上海光华专利事务所
代理人：余明伟
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异构网络中多网络并行传输的网络选择算法

异构网络中多网络并行传输的网络选择算法
张丽娜;朱琦
【期刊名称】《信号处理》
【年(卷),期】2014(030)010
【摘要】为了充分利用异构网络中的无线资源,提出了一种基于多网络并行传输的异构网络接入选择算法,该算法根据终端接收信号功率确定能够进行通信的无线网络,以这些无线网络的任意非空子集作为候选方案,计算各个方案对应的聚合属性,再根据吞吐量和功耗阈值条件限定候选网络方案,对这些方案建立多属性决策矩阵,采用基于用户偏好的逼近理想值排序法(TOPSIS)得到各个候选网络方案的效用函数值,从中选出与理想方案最接近的多网络接入方案.仿真结果表明该算法能有效改善用户服务质量,提高用户吞吐量,降低用户的单位吞吐量对应的功耗和费用,保证网络的负载均衡.
【总页数】9页(P1176-1184)
【作者】张丽娜;朱琦
【作者单位】南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室,南京210003;南京邮电大学教育部宽带无线通信与传感网技术重点实验室,南京210003;南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室,南京210003;南京邮电大学教育部宽带无线通信与传感网技术重点实验室,南京210003
【正文语种】中文
【中图分类】TN929.5
【相关文献】
1.异构融合网络中利用模糊层次分析法的网络选择算法 [J], 顾海;徐名海;闫焕杰
2.异构网络融合环境下基于加权二分图的网络选择算法 [J], 鲍楠;夏玮玮;鲍煦
3.异构网络中的并行传输能效模型 [J], 陶洋;赵芳金;王振宇;熊炫睿
4.异构网络中基于用户QoS的网络选择算法研究 [J], 周宇清;刘胜美
5.基于DA优化模糊神经网络的异构无线网络接入选择算法 [J], 钱志鸿;冯一诺;孙佳妮;王雪
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异构网络环境下多径并行传输若干关键技术解析

Telecom Power Technology通信技术异构网络环境下多径并行传输若干关键技术解析杨明杰，魏　军，闫润珍，王　琼（国网甘肃省电力公司信息通信公司，甘肃伴随高新科技的进步与发展，互联网逐渐进入协同发展的新时代。

异构网络会使终端在网络重叠过程中使用多种方式接入，为多途径的并行传输奠定了坚实基础。

当一个单独的网络终端难以实现相关功能要求时，要借助周边终端构建大型虚拟终端。

文中基于异构网络环境中的多径并行传输相关技术进行了深入探析。

异构网络；多径并行；数据传输；关键技术Analysis of Several Key Technologies of Multi-path Parallel Transmission in HeterogeneousNetwork Environment，WEI Jun，YAN Run-zhenState Grid Gansu Electric Power Company Information Communication CompanyWith the progress and development of high technology，the Internet has gradually entered a new era of collaborative development. Heterogeneous network will make terminals access in multiple ways in the process of network overlapping which lays a solid foundation for multi-channel parallel transmission. When a single network terminal is difficult to achieve the图1　队列延时对多途径并行传播数据信息产生的乱序影响4　结　论伴随科学技术的不断发展，时代不断发展，互联网技术也在快速发展。

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ｐｒｐｏｅｔｏｕｈｐｕｔｏｄｌｎｍｅｈｏｄｆｏｓｓａｈｒｇｍｅｉｇｔｏｒＣＭＴｉｈｅｅｏｎｏｕｎｅｗｏｒｎｔｒｇｅｅｓｔｋｓ．Ｉｏｒｒｏｓｉａｅｈｅｎｄｅｔｅｔｍｔｔ
异构网络多路径并行传输吞吐量建模
郑艳伟，倪宏。刘磊，
（．中国科学院研究生院，１北京１０４；００９
２．中国科学院声学研究所国家网络新媒体工程技术研究中心，京１０９）北０１０
ｏｉｉａｉｎａｇｏｉｈｍ，ｗｈｉｈｅｃｓｔｃｐｌｘｉｙｏｆｈｏｄｌｂｙｍｅｒｉｇｈｔｔｓｐｔｍｚｔｏｌｒｔｃｒｄｕｅｈｅｏｍｅｔｔｅｍｅｇｎｔｅｓａｅｗｉｈｔｓｅｔｈｅａｍｃｏｎｇｓｉｉｏｗｉｅｎａｉｔｅｏｒｅｐｏｉｇｔｔｔａｉｉｐｏｂｌｔｅ．Ｅｘｐｒｍｅａｒｓｌｓｅｔｏｎｗｎｄｓｚａｄｄｄｎｇｈｃｒｓｎｄｎｓａｅｒｎｓｔｏｎｒｂａｉｉｉｓｅｉｎｔｌｅｕｔ
ＭｏｅｉｆｔｅｔｒｕｈｔｏｄｌｎｇｏｈｈｏｇｐｕｆＣＭＴｎｈｅｅｏｅｅｕｔｒｉｔｒｇｎｏｓｎｅｗｏｋｓ
ＺＨＥＮＧＹａｎｅ，ＮＨｏ，ＬＩＬｅ。ｗｉｎｇＵｉ
量的变化，异构网络环境下具有较强的适用性．在关键词：异构网络；多路径并行传输；吐量；塞窗口吞拥
中图分类号：Ｐ９Ｔ３３文献标识码：Ａ文章编号：０１２０（０２０ — １６Ｏ１０ — ４０２１）３０６一６
算多路径并行传输的吞吐量；然后合并拥塞窗口值相同的状态，对应的状态转换概率相加，而降低了将从模型的计算复杂度．真和实验表明，仿即使在路径特性不同时，方法也能准确估算多路径并行传输吞吐该
ｓｏｔａｈｒｐｓｄｍｅｈｄｃｎａｃｒｔｌｓｉａｅｔｅｔｒｕｈｕｆＣＭＴｖｎｉｔｅａｈａｅｈｗｈｔｔｅｐｏｏｅｔｏａｃｕａｅｙｅｔｍｔｈｈｏｇｐｔｏｅｅｆｈｐｔｓｈｖｄｆｅｅｔｆａｕｅ，ａｄｔａｔｃｎｗｏｋｗｅ１ｎｅｈｅｅｏｅｅｕｅｗｏｋｅｖｒｎｅｔｉｒｎｅｔｒｓｎｈｔｉａｒｌｕｄｒｔｅｈｔｒｇｎ０ｓｎｔｒｎｉｍｎ．ｆｏＫｅｏｄ：ｈｔｒｇｎｏｓｎｔｒｙＷｒｓｅｅｏｅｅｕｅｗｏｋ；ｃｎｕｒｎｔｐｔｒｎｆｒｈｏｇｐｔｏｇｓｉｎｗｉｄｗｏｃｒｅｔｍｕｔａｈｔａｓｅ；ｔｒｕｈｕ；ｃｎｅｔｎｏｉｏ
ｔｒｕｈｕｆＣＭＴ，ｉｕｅｈｔｔｒｎｉｏｒｂｂｌｙｍａｒｘｔｎｌｚｈｒｗｔｃａｉｍｓｏｈｈｏｇｐｔｏｔｓｓｔｅｓａｅｔａｓｔｎｐｏａｉｔｔｉｏａａｙｅｔｅｇｏｈｍｅｈｎｓｆｔｅｉｉｃｎｅｔｎｗｉｄｗｈｌｗ— ｔｒｎｏｇｓｉｎａｏｄｎｅｓａｅｏａｈｐｔｏｇｓｉｎｏｉｔｅｓｏｎｏｓａｔａｄｃｎｅｔｖｉａｃｔｇｆｅｃａｈ．Ｉｌｏｐｔｏｗａｄａｏｔａｓｕｓｆｒｒｎ
（．ＧｒｄａｅＳｈｏｆＣｈｎｓａｅｆＳｉ，Ｂｉｎ１０４，Ｃｈｎ；２１ａｕｔｃｏｌｏｉｅｅＡｃｄｍｙｏｃ．ｅｊｇｉ００９ｉａ．ＮａｉｎｌＮｅｗｏｋＮｅｔｏａｔｒｗＭｅｉＥｎｄａｇ．ＲｅｅｒｈＣｅｔｒｎｔｆＡｃｕｔｃｉｅｅＡｃｄｍｙｏｃ．ｅｊｎ１０９，Ｃｉａｓａｃｎｅ，Ｉｓ．ｏｏｓｉｓＣｈｎｓａｅｆＳｉ，Ｂｉｇ０１０ｈｎ）ｉ
摘要：在分析多路径并行传输特点的基础上，出了一种异构网络多路径并行传输吞吐量的建模方法．提通
过引入状态转换概率矩阵对各条路径慢启动阶段和拥塞避免阶段的拥塞窗口增长机制进行分析，而估从
２１０２年６月
西安电科技大学学报（自然科学版）
ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＸＩＩＤＡＮＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ
第３９卷
第３期
Ｊｎ２２ｕ．Ｏ１
Ｖ０．３ＮＯ３Ｉ９．
ｄｉ１３６／．ｓｎ１０～４０．０２．３．２ｏ：０．９９ｊｉｓ．０１２０２１００７
ＡｂｔａｔＢａｅｎａａｙｉｇｔｅｃａａｔｒｔｃｆｃｎｕｒｎｕｔａｈｔａｓｅ（ｓｒｃ：ｓｄｏｎｌｚｎｈｈｒｃｅｉｉｓｏｏｃｒｅｔｍｌｉｔｒｎｆｒＣＭＴ），ｔｉａｅｓｐｈｓｐｐｒ