基于网络编码的应用层组波路由优化方案研究毕业设计 精品推荐Word文档格式.docx
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Keywords:
ApplicationlevelMulticast,NetworkCoding,Distributed
Algorithms,Maxutility,Convexoptimize
第一章绪论
第一节课题来源
本课题来源于国家高技术研究发展计划(863计划)(2006AA012322):
视频媒体基于信息可重用的分布式网络化编码及传输。
第二节课题研究的目的和意义
随着宽带多媒体网络的不断发展,各种宽带网络应用层出不穷,例如:
数字电视、视频会议、数据和资料分发、网络音频应用、网络视频应用、多媒体远程教育等。
这些宽带多媒体应用都对现有宽带多媒体网络的承载能力提出了挑战。
采用单播技术构建的传统网络已经无法满足新兴宽带网络应用在带宽和网络服务质量方面的要求,随之而来的是网络延时增加、数据丢失等等问题。
于是,组播通信方式被提出,旨在改善现有网络中存在的一些网络资源紧张问题,提高网络的服务质量QoS[11。
组播是现在网络研究中的一个重要课题。
组播通信的基本出发点是:
在同时存在多个接收者时,通过合并重复信息的传输来达到减少带宽浪费和降低服务器处理负担的目的。
其发展之一的IP组播模型是对Internct基本的“单播、尽力发送’’模型的一个重要扩充,它把组播的主要功能都放在路由器上实现。
而由于口组播在传输技术和管理上存在严重的问题,主要是口组播需要路由器维护组播通信的状态信息,增加了网络的复杂性并严重约束网络组播的扩展,其次网络的可靠性、拥塞控制、流量控制、安全性无法得到保障,另外由于P地址空间有限,无法满足众多应用的需求,因此目前IP组播没有在Internet中得到普遍采用[21。
研究人员反思口层组播体系存在的问题后,在2000年提出了应用层组播。
它的主要思想是:
保持Intemet原有的模型,尽量不改变原来网络的体系结构,而主要通过增加端系统的功能来实现组播的功能。
由于对网络本身的改变很少,应用层组播具有很好的灵活性。
随着Peel'
-m.PeerNetwork和OverlayNetwork等技术的提出和发展对应用层组播的研究也有很大的促进作用。
但是,上海大学硕士学位论文端系统的稳定性一般不如专用网络设备,并且应用层组播在带宽利用效率及网络延迟方面也无法和P组播相比。
另外,应用层组播中的系统框架和很多细节技术也还在研究当中。
这些问题的存在为应用层组播的研究提供了广阔的空间。
网络编码的思想在2000年由R.Ahlswede首次提出,我们发现网络编码可以大大提高网络的传输能力和传输可靠,其理论创新具有普遍意义,应用前景十分广阔。
考虑到应用层组播是基于应用层端系统之上的,端系统比传统的IP路由器功能更为强大,可以在端系统上引入网络编码,将接受到的信息进行解码和编码可以提高网络传输的效率。
第三节论文的主要研究内容
本论文是作者攻读硕士学位期间承担课题的工作总结。
第一章中阐述了课题来源、研究目的和意义以及国内外本课题研究的现状。
第二章阐述了课题研究的基本理论——网络编码的概念和基本原理,包括如何进行编码和解码,以及网络编码的优点和使用范围。
第三章在对比其它传统组播路由算法的基础上,结合网络编码提出了新的基于网络编码的分布式应用层组播路由算法。
第四章中,考虑到第三章中提出启发式算法本身作为NP.complete问题不能得到网络最优解的局限性,从凸优化角度分布式考虑如何使得整个网络的效用最大及网络传输开销最小,利用拉格朗日对偶和次梯度算法来求解,使得网络源节点效用最大和链路中流量分配合理。
最后第五章总结了全文以及硕士期间的研究工作,并以后工作提出了设想。
第二章网络编码
第一节网络编码原理
在现有的通信网络中,信息传输都是由源节点经过中间节点,以存储转发的方式传送到目的节点的。
除了数据复制以外,一般来说在网络的中间节点并不需要做任何数据处理。
在许多实际应用中,人们为了信息分析、信息安全以及交换的目的,总是要在中间节点进行某种形式的数据处理。
但是人们普遍认为,中间节点所进行的数据处理对数据传输过程本身并不会带来任何好处。
2000年,R.Ahlswcde首次提出了对信息进行网络编码的思想。
所谓网络编码,就是指节点对输入的多路信息流进行代数组合运算,生成一路或多路新的输出信息流。
在传统的网络中,大量存在的中间节点只能对接收到的数据进行路由、复制和转发,这对于有限的网络资源是严重浪费。
由于网络中被传递的信息本质上就是连续的比特流,是一系列抽象的代数符号,因此信息除了可以被转发和复制之外,应该还可以进行代数运算,网络编码技术打破了中间节点不对数据处理的限制。
它允许中间节点对接收到的信息进行编码,并将接收到的多个数据包按照某种特定算法重新组合再发送出去。
网络编码是在有限域中进行的,主要分为线性和非线性两种方式。
但相比非线性编码,线性网络编码的编码和解码都相对简单,这里以目前被普遍采用
的随机线性网络编码为例,来说明网络编码的原理。
假定流入节点的每个数据包的包长度均为£比特(较短的数据包位数不够,在末尾添零补齐),如果把这工比特中每连续的s比特映射为有限域聪中的一个元素,那么就可以把这个数据包看成一个包含∥个元素的向量。
于是,从代数学的角度来看,数据包之间的编码运算就等同于一系列向量的线性组合,而线性组合所用到的加法和乘法遵循有限域的运算法则。
这里需要指出的是,选择有限域是缘于它的两条性质,其一是有限域中的元素个数是有限的,其二是有限域中的元素对于该有限域所定义的两种运算(an法和乘法)是封闭的。
这不仅极大增强了线性组合的灵活性,同时保证了运算所得的结果不会占据额外的存储空间,即新组合的包的长度和原始数据包长度一致。
一、编码过程
假设一个或多个原始信源所发送的信息由疗个数据包M1,...,M^组成,中间节点可以对流入其中的n个数据包进行网络编码,生成1个新的数据包x=Σ:
。
g,M’。
其中毋就是有限域巧中的元素,它由节点随机产生。
由于编码运算在有限域中进行,因而x所占据的存储空间大小与膨7所占大小完全相同。
组合运算的系数g=(gl,...,gn)称为编码向量,石称为信息向量。
编码完成后,节点将编码向量和信息向量(g'
x)同时转发出去,用于目的节点对信息向
量进行解码,恢复原始信源。
网络编码可以对编码的数据包重复进行编码,换言之,节点可以对收到的已编码的信息向量进行再次编码。
假定节点收到了m个信息向量它对聊个信息向量再次编码,生成新的信息向量。
这里代表与相对应的编码向量,二者满足
二、解码过程
在线性编码下,运用乘法和加法运算,使得从节点发送出来的数据为一系列线性组合,便于解码。
当一个节点收到ra个编码后的数据包后,为了恢复出万个原始数据包,只需求解以下
方程组:
这是一个含有刀个未知数,m个方程的线性方程组。
我们知道,只有当线性方程组的方程个数大于或等于未知数个数(即m≥n)时线性方程组才有唯一解。
当然m≥刀并不是充分条件,因为方程之间有可能出现线性相关的现象,即编码向量之间线性相关。
虽然编码向量之间的线性相关程度取决于所选取的有限域的大小,但实验证明即使选择比较小的有限域,比如S=8的有限域,编码向量之间出现线性相关的概率也是非常小的。
因此,节点的解码过程是非常简单的,节点不需要接收指定内容的数据包,只要接收到足够数量的线性无关的编码数据包,就可以成功恢复原始数据。
第二节网络编码的优点
一、最大流最小割原理
在分析网络编码技术及其应用之前,首先来介绍图论的相关背景知识。
对于包含一个源节点s和£个汇节点,V代表顶点(Vcrticc)集合,E代表有向边(Edge)集合,用嘞表示边(f,j)∈E的容量,,F表示流经边(的流量,显然对所有,。
而且,对有向图G上任意节点即流入中间节点f的数据总量等于流出节点f的数据总量。
根据最大流最小割定理:
任何带发送节点和接收节点的网络中都存在最大流和最小割,并且最大流的流值等于最小割的容量。
如果用max表示从源点s到汇点f,的最大流值。
二、网络编码的优势
在传统的组播通信中,网络中的节点只能存储转发所收的数据包,当信源s到不同信宿厶之间的最大流经过的路径可能在G的某些链路上形成交叉共享链路,进而影响共享链路之间节点的数据传输率,因此采用传统的存储转发模式一般是不可能达到最大流最小割定理规定的组播信息容量上限的。
2003年,R.Li证明了在单个源节点向多个目的节点发送数据的情况下,应用线性网络编码理论,一定能够达到网络组播容量的上限。
除了能使得网络传输达到组播容量的上限,网络编码的应用还可以为系统带来以下几方面的益处:
1.提高组播速率,实现组播最大容量。
图2.1(a)给出了网络拓扑结构及不同链路的容量,其中S是信源,墨、恐和恐是三个不同的信宿。
显然,从S到RO=l,2,3)的最大流均为4,所以将信息从S同时发送给羁、岛和马时的最大组播容量也是4。
然而从图2.1(b)可以看出,存储转发模式下的单组播最大速率仅为2,图2.1(c)显示在部分节点上进行网
络编码能够提高组播速率至4,实现组播最大容量。
(a)网
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