摘要 | 第3-5页 |
ABSTRACT | 第5-6页 |
目录 | 第8-11页 |
1 绪论 | 第11-21页 |
1.1 研究背景 | 第11-15页 |
1.1.1 视频点播技术的发展历程 | 第12-14页 |
1.1.2 P2P 技术的发展历程 | 第14-15页 |
1.2 国内外研究热点 | 第15-16页 |
1.3 课题意义 | 第16-17页 |
1.4 研究内容和创新点 | 第17-18页 |
1.4.1 研究内容 | 第17页 |
1.4.2 本文的创新点 | 第17-18页 |
1.5 本文的组织结构 | 第18-21页 |
2 P2P 点播相关技术综述 | 第21-33页 |
2.1 P2P 点播系统概述 | 第21-22页 |
2.1.1 系统组成 | 第21-22页 |
2.1.2 系统的工作原理 | 第22页 |
2.2 覆盖网络结构 | 第22-24页 |
2.3 邻居选择策略 | 第24-26页 |
2.4 与 ISP 协作 | 第26-28页 |
2.5 缓存管理技术 | 第28-30页 |
2.5.1 预存策略 | 第28-29页 |
2.5.2 缓存替换策略 | 第29-30页 |
2.6 激励机制 | 第30-31页 |
2.7 本章小结 | 第31-33页 |
3 基于多频道 P2P 点播系统的负载模型 | 第33-61页 |
3.1 引言 | 第33-34页 |
3.2 相关工作 | 第34-36页 |
3.3 负载模型 | 第36-40页 |
3.3.1 模型的参数描述 | 第36-38页 |
3.3.2 性能评价指标 | 第38-40页 |
3.4 朴素分配(NAA)的理论分析 | 第40-46页 |
3.5 独立频道分配(ICA)的理论分析和优化策略 | 第46-50页 |
3.5.1 理论分析 | 第46-48页 |
3.5.2 基于 ICA 方法的优化策略 | 第48-50页 |
3.6 跨频道分配(CCA)的理论分析和优化策略 | 第50-52页 |
3.6.1 理论分析 | 第50-51页 |
3.6.2 基于 CCA 方法的优化策略 | 第51-52页 |
3.7 仿真实验 | 第52-59页 |
3.7.1 实验设置 | 第52-53页 |
3.7.2 实验结果 | 第53-59页 |
3.8 小结 | 第59-61页 |
4 感知 ISP 的集中式资源分配技术 | 第61-91页 |
4.1 引言 | 第61-62页 |
4.2 相关工作和预备知识 | 第62-64页 |
4.2.1 相关工作 | 第62-63页 |
4.2.2 关于网络流理论的预备知识 | 第63-64页 |
4.3 系统模型及参数 | 第64-66页 |
4.4 SFO(SERVER‐FIRST OPTIMAL)算法 | 第66-74页 |
4.4.1 SFO算法的构造和求解过程 | 第67-74页 |
4.4.2 SFO算法的时间复杂度 | 第74页 |
4.5 LFO(LOCALITY‐FIRST OPTIMAL)算法 | 第74-81页 |
4.5.1 LFO算法的构造和求解过程 | 第75-81页 |
4.5.2 LFO算法的时间复杂度 | 第81页 |
4.6 仿真实验 | 第81-88页 |
4.6.1 实验设置 | 第82页 |
4.6.2 实验结果 | 第82-88页 |
4.7 本章小结 | 第88-91页 |
5 感知 ISP 的分布式资源分配技术 | 第91-111页 |
5.1 引言 | 第91-92页 |
5.2 相关工作 | 第92-93页 |
5.3 LWS‐HN(LINEAR WEIGHTED SUM WITH HYBRID NEIGHBOR)机制 | 第93-100页 |
5.3.1 混合邻居选择策略 | 第95-97页 |
5.3.2 线性加权和 | 第97-98页 |
5.3.3 分布式实现方案 | 第98-100页 |
5.4 仿真实验 | 第100-109页 |
5.4.1 实验设置 | 第100-101页 |
5.4.2 实验结果 | 第101-109页 |
5.5 本章小结 | 第109-111页 |
6 总结与展望 | 第111-115页 |
6.1 主要结论 | 第111-112页 |
6.2 后续工作展望 | 第112-115页 |
致谢 | 第115-117页 |
参考文献 | 第117-125页 |
附录 | 第125页 |
A. 作者攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第125页 |
B. 作者攻读博士学位期间参与的科研项目 | 第125页 |