[发明专利]一种协同的基于P2P的VoD的节点选择方法在审
申请号: | 201710387876.X | 申请日: | 2017-05-27 |
公开(公告)号: | CN107276993A | 公开(公告)日: | 2017-10-20 |
发明(设计)人: | 黄鸿基;陈健;张庆隆;孙宛悠;徐悦欢 | 申请(专利权)人: | 南京邮电大学 |
主分类号: | H04L29/06 | 分类号: | H04L29/06;H04L29/08;H04N21/442;H04N21/472;H04N21/647 |
代理公司: | 南京知识律师事务所32207 | 代理人: | 李吉宽 |
地址: | 210003 江苏*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 协同 基于 p2p vod 节点 选择 方法 | ||
技术领域
本发明属于信号处理与多媒体通信领域,具体涉及一种协同的基于P2P的VoD的节点选择策略。
背景技术
近年来,随着多媒体通信的发展,VoD(Video on Demand,视频点播)为用户提供了丰富的使用体验。基于用户对QoS(Quality of Service,服务质量)要求的提高以及用户量的增加,传统C/S(Client/Server)模式的VoD系统已经远远无法满足现在的需求。P2P(Peer-to-Peer)技术的兴起,为VoD系统的大规模应用提供了可行的解决方案。
尽管如此,P2P VoD系统的研究仍然有很多问题亟待解决,如何提高系统的均衡性、节点选择的公平性和提高频谱资源的利用率都是重要的技术问题。发明CN102984279A提出了一种CDN预先主动选择优质节点开展优化内容分发服务的方法,该方案通过在覆盖网中加入了一个放大层,使CDN服务器通过从对等节点得到的信息选择一定数量优质的节点作为放大层节点,从而把流媒体数据进行更高效的传播,一定程度上提高了启动延时、播放质量以及播放延时的性能。发明CN103220553A公布了一种基于IPQAM、P2P和IPTV的视频播送优化系统,它将所有缓存器上的资源由区域资源映射模块统一管理。发明CN103368903A提出了一种候选节点选取方法,它根据生存时间为请求节点列表的Peer选择相应的群中的Peer作为候选节点,提高了P2P VoD业务的播放质量,降低Peer的消息开销少。发明CN103297861A提出了一种基于PeerSim的P2P视频点播仿真系统,它以开源P2P仿真引擎PeerSim为基础,设计开发了P2P VoD网络拓扑模型、P2P VoD协议模型、仿真数据测算模型,并将最终的仿真实验数据通过图形化工具进行可视化输出。发明CN104616171A公开了一种歧视性第二价格拍卖在P2P VoD激励机制中的应用方法,通过该策略,节点同时担任两种角色,既接受邻居节点的竞标,同时可以向其他节点提出竞标。
但是以上专利文献都没有综合考虑节点的节点能力、网络距离、节点诚实度和传输时延等因素,无法实现多个指标性能的权衡,同时无法实现最优的节点选择策略,提高P2P VoD系统的性能。
发明内容
本发明针对传统的基于P2P VoD系统的节点选择策略无法实现用户期望的QoS的缺点进行改进,考虑到影响系统QoS的因素较为复杂,提出一种两阶段的基于P2P的VoD的节点选择策略。在第一阶段,考虑提高频谱利用率的因素,采用“注水法”的思想对节点进行初步的筛选;第二阶段,采用模糊数学理论进行最终的筛选,从而提高系统的QoS。
为实现上述目的,本发明提出的技术方案为一种协同的基于P2P的VoD的节点选择方法,包括以下两个阶段:
第一阶段、针对视频利用率的因素,进入目标函数进行寻优,采用注水法的思想,并通过Lagrangian算法进行求解,具体过程如下:
Step 11.定义网络中有n个节点,构成节点集Ν,同时,第i个节点所对应的权重为wi,这里,wi为选择因子,每一个节点都有其相对应的网络繁忙指数ξi,即所谓的节点频谱利用系数,它可定义如下:
这里,Bi代表第i个节点所能提供的上行带宽,,Bmax表示系统的最大带宽,其为固定值,显然,ξi越大,说明该节点的频谱利用率越高,视频利用率越高;
Step 12.定义li为第i个节点所对应的系统视频速率,目标是要根据ξi进行视频利用率排序,进行初步的节点选择策略,可得到优化问题如下:
Step 13.引入注水法,采用Lagrangian算法优化以上所述的目标函数,
其中,λ为Lagrangian算子,结合下列约束条件进行寻优,
得到初步节点选择的优化策略;
第二阶段、采用模糊综合评判体系进行节点选择,其过程可描述如下:
Step 21.对所有指标进行标准化处理:
这里,每隔固定时间进行采样,得到相应指标,xij代表第i个指标在第j次采样的样本值,μj,sj分别代表所有样值的均值和标准差;
Step 22.得到因子矩阵:
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