软件定义网络中SVC视频层数和路径的联合优化
可伸缩视频编码技术是解决视频应用中网络异构性和终端多样性的有力工具,目前的工作大多集中在选择传输的码流层数或者优化单层数据的传输路径上.本文提出了一种可伸缩视频传输联合优化算法,能够对层数和传输路径进行联合优化,克服了只调整码流层数时效率低下的问题,同时改善了只优化传输路径时浪费带宽的现象.该算法首先根据0/1多背包规划模型建立问题模型,然后利用遗传算法进行求解,一次性决策出层数和传输路径.此外,算法还采用自回归积分滑动平均模型预测网络状态,将预测结果用于决策中.最后在Mininet平台进行了仿真实验,实验表明本文算法在对网络干扰较小的情况下,能够提供高质量的、具有服务质量保证的可伸缩视频传输服务.
可伸缩视频编码、软件定义网络、OpenFlow、自回归积分滑动平均模型、遗传算法、多背包规划
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TP393(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金重点项目61233003;中央高校基本科研业务费专项资金项目WK2100100026;中国科学院青年创新促进会资助
2017-08-04(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
1375-1380