网络多媒体流QoS特征稀疏表示及柔性跨域映射方法研究

For end-to-end Quality of Service (QoS) guarantee of network multimedia flows, it is important to provide unified QoS feature representation in different QoS domains and realize flexible QoS class mapping between different QoS domains. Currently the different QoS domains have different understanding of QoS requirements and distinguishing granularity of QoS class. As a result, the error emerges during QoS class mapping. Furthermore, conventional QoS class mapping methods lack the mapping flexibility. In order to solve the above problems, this work carries out the following researches: 1) Through implementing tests of multimedia flows on large-scale real networks and statistical analysis, this project plans to further investigate multimedia streaming QoS feature sparsity, study corresponding sparse matrix, and present a universal sparse representation of QoS characteristics for multimedia flow, which offer accurate and uniform understanding of QoS requirements for different QoS domain. 2) Based on the statistical network calculus theory, this project plans to propose a statistical mathematical model of QoS class mapping between different QoS domains, and provide quantitative analysis of QoS class mapping statistical properties. 3) By aggregating the network multimedia flow of which QoS feature pattern meets the isomorphic mapping into isomorphic flow, combining with the theoretical analysis of the proposed model and user’s Quality of Experience (QoE) prediction model, and neatly adjusting mapping result to improve system performance, this project plans to present a flexible QoS class mapping method based on isomorphic flow. The proposed method may offer theoretical basis and technical support for end-to-end QoS class mapping.

在不同QoS(Quality of Service)域，统一表示QoS特征，实现灵活的跨域QoS类映射，对保证网络多媒体端到端QoS有重要意义。目前不同QoS域对QoS需求的理解不同，区分粒度不一致，导致跨域映射存在误差，跨域映射方法灵活性存在不足。针对上述问题本课题拟开展以下研究：1）开展大范围的实际网络流测试和分析，深入研究多媒体流QoS特征稀疏性，研究相应的稀疏基，设计一种普适的多媒体流QoS特征稀疏表示，帮助不同QoS域能准确、一致地理解QoS需求；2）构建基于统计网络演算的跨域QoS类映射数学模型，定量分析QoS类映射统计性能；3）设计一种基于同构流的柔性QoS类映射方法。将QoS特征模式满足同构映射关系的网络多媒体流聚集为同构流，基于统计数学模型理论分析，结合用户感知质量预测模型，通过灵活调整映射策略提高系统效能。本研究可为端到端QoS类映射方法的发展，提供理论基础和技术支撑。

目前不同QoS域对QoS需求的理解不同，导致跨域映射存在误差，跨域映射方法灵活性存在不足。针对上述问题本课题开展以下研究：1）设计一种多媒体流QoS特征稀疏表示；2）构建跨域映射数学模型；3）设计一种柔性QoS类映射方法。通过上述研究本课题得出如下研究结果：.1）.利用网络微积分建立跨域映射数学模型，基于构建的模型，指出现有典型方法存在的问题。然后结合用户体验预测模型，提出一种柔性跨QoS域映射方法，该方法考虑了用户QoE，比现有典型方法更高效。.2）.本课题针对主流网络多媒体业务的典型QoS特征，展开深入研究，得出以下结论：①不同类型的网络多媒体业务具有不同的QoS特征，且不同的QoS特征在识别业务类型时权重不同；②具有相同QoS需求的多媒体业务，在部分QoS特征上具有相似的特性；③部分QoS特征的出现不是随机的，常常具有一定的规律。.3）.为提高实时网络多媒体数据采集和传输的速率，课题组以现场可编程门阵列为核心处理器，以Verilog HDL描述电路功能实现对同步动态随机访问存储器的高速访问，实时传输网络多媒体业务数据。新的传输方法提高数据采集和传输速率。.4）.针对无线传感网络中节点能量分布不均，提出一种基于改进LEACH (Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)的聚类结构路由方法。上述成果丰富了无线传感网络路由方法的研究。.5）.课题组也围绕5G网络感知和蜂窝网络下终端直通安全通信等关键技术展开调研，实现分段Hurst指数感知的流级别分类，核域多重分形谱感知的流识别与分类，以及一种基于FPGA的多路视频合成及传输方法。.上述成果丰富了异构网络多媒体业务跨域映射、网络多媒体业务QoS特征和业务流识别、网络多媒体传输、无线传感网络路由等方法的研究，可为端到端QoS类映射方法的发展，提供理论基础和技术支撑。