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时间:2019-03-11
《试论卫星互联网中基于qos的动态组播路由选择机制的研究与仿真实现》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、东北大学硕士学位论文卫星互联网中基于QoS的动态组播路由选择机制的研究与仿真实现姓名:张春蕾申请学位级别:硕士专业:计算机应用技术指导教师:王兴伟20050201东北戈学硕士学位论文摘要卫星互联网中基于QoS的动态组播路由选择机制的研究与仿真实现摘要作为一种新型的网络技术,一P星互联网可以提供任何人(Whoever)在任何地方(Wherever)于任何时间(Whenever)都能与任何人(Whomever)以任何方式〔Whatever)进行通信的能力,是向分布在全球的用户提供互联网服务的候选方案
2、之一。同时,新型实时多媒体应用的出现,如远程教育、视频会议等,要求互联网提供较大的通信容量和较高的服务质量QoS(QualityofService)保证。作为下一代互联网NGI(NextGenerationInternet)的重要组成部分,卫星互联网面临的一个重要问题就是如何有效地提供QoS支持。本文通过分析卫星互联网的结构和运动变化特点,着重研究卫星互联网中基于QoS的动态组播路由选择机制。一方面,采用软切换、设置切换优先级等手段来保证切换平滑快速进行。另一方面,在组播路由算法设计上力求尽量减
3、少切换发生的次数。设计的组播路由算法以生存周期最大化为目标,兼顾用户QoS要求,属于NP完全问题。本文引入拉格朗日松弛算法予以解决,在次梯度优化的基础I,使用改进的PRIM算法,最终求得满足QoS的组播树。此外,还采用备份路径方式进一步提高QoS保ii}o为了验证所设计算法的可行性,在NS2平台上进行了仿真实现,并对NS2进行了适应性改进。仿真过程中,采用铱星系统的网络模型结构作为仿真拓扑,进行性能评价。结果表明,设计的算法能够显著增大组播树生存时间,减少切换发生次数,同时提供了可靠的QoS保证
4、,因此,提出的算法是可行的和有效的关键词卫星互联网服务质量组播路由拉格朗日松弛算法次梯度优化东北大学硕士学位论又ABSTRAMResearchandSimulatedImplementationofQoS-BasedDynamicMulticastRoutingMechanismforSatelliteInternetAbstractAsanewlyarisingnetworktechnology,satelliteInternetprovides"whereverandwhenever,who
5、evercancommunicatewithwhomeverbywhatevermeans".ItisaschemetoprovidetheusersspreadallovertheworldwithInternetservice.Atthesametimewiththeenhancementofnewreal-timemultimediaapplicationsappearcontinuously,suchasdistanteducationandvideoconference.Theinfr
6、astructureofInternetshouldprovidehighcommunicationbandwidthandguaranteeQoSforthesemultimediamulticastapplications.AsacriticalcomponentofthenextgenerationInternet(NGI),animportantissueforsatelliteInternetistoconsiderhowtoprovideQoSsupportefectively.Th
7、eissueofQoS-baseddynamicmulticastroutingmechanismismainlystudiedbyanalyzingthestructureandmovementcharacteristicsofsatelliteInternet.Smoothandrapidhandoffisguaranteedbyadoptingsofthandoffandsettinghandoffpriorities;ontheotherhand,themulticastroutinga
8、lgorithmisdesignedtoreducetheoccurrenceofhandofsasmuchaspossible.Thepurposeofthemulticastroutingalgorithmistomaximizethelifecycle,meanwhileconsideringQoSrequirements.ToresolvethisNP-comleteness,Lagrangeanrelaxationmodemoptimalalgorithmisemployedinthi
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