导读:本文包含了多播服务论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:物理层服务融合,人工噪声,凸优化,安全速率域
多播服务论文文献综述
梅渭东[1]（2017）在《融合多播服务的物理层安全技术研究》一文中研究指出近年来,物理层服务融合(PHY-SI)技术在无线通信领域已经受到了很高关注。这项技术在物理层上将多播服务与保密服务合并成为一种集成的服务,以实现单次的通信传输。与传统的基于上层协议的服务融合方法相比,物理层服务融合通过合理地利用无线信道的物理特性,使得多种服务可以共享相同的频谱资源,因而极大地提升了频谱效率。然而,由于融合的服务相互耦合,不同服务的传输数据之间会造成相互干扰。因此,物理层服务融合技术中的一个关键问题是:如何在建立保密服务安全性的同时,保证不损失多播服务的质量?为解决这一问题,本文首次提出了“安全容量域最大化”(SRRM)这一概念,即建立双目标最大化问题,寻找同时最大化多播速率与安全速率的传输方法。依据这一主线,本文主要研究了以下几个问题:1)首先,本文考虑了人工噪声(AN)协助式多输入单输出(MISO)系统下的服务融合传输优化问题。人工噪声的加入一方面可以提升安全性能,却可能会影响多播服务质量。本文的目标在于联合设计多播信息、保密信息与人工噪声的输入协方差矩阵,使可达安全速率域最大化并满足发送功率约束。这一SRRM问题是一个非凸的双目标最大化问题。为求解该问题,本文将该问题重构为了一个等效的标量最优化问题,并且提出了一种搜索算法寻觅原双目标最大化问题的Pareto最优点。等效的标量问题实际上是一个多播服务质量(QoMS)约束下的安全速率最大化(SRM)问题。进一步,本文指出该SRM问题虽然是非凸的,但可通过一种双层最优化方法解决,该方法包含了求解一系列的半正定规划(SDP)问题。接下来,本文讨论了多输入多输出(MIMO)信道下的SRRM问题。本文证明了之前使用的标量化方法依然适用于MIMO场景。对于生成的SRM问题,本文提出了一种次优的difference-of-concave(DC)最优化算法,寻找到了该问题的一个驻点解。2)考虑到实际信道估计器的非完美特性,本文进一步考虑了非完美CSI下的发送优化问题。本文考虑了两种具有鲁棒性的SRRM模型,即最坏情况SRRM与中断受限SRRM。对于最坏情况SRRM问题,本文说明了该问题可以通过与完美信道状态信息(CSI)情形类似的标量化方法进行处理。对于生成的标量化问题,该问题是一个半无限的最坏情况SRM问题。本文给出了采用双层最优化思想与S-Procedure定理处理该问题的具体步骤,使原始的半无限问题转化为一个有限集问题。另一方面,由于涉及到中断概率约束,中断受限SRRM问题更加难以处理。该问题中的概率型约束无法转化为解析的形式,本文进而选择调用Bernstein不等式,试图寻找原SRRM问题的一个近似解。该近似解可以保证一定满足原始中断概率约束,因此是安全(或保守)的。此外,为了确保方案实现的高效性,本文还对两种模型下所得解的秩特性与算法的复杂度等进行了评估。3)最后,为了减轻无线通信对能量日益增长的需求,本文还研究了物理层服务融合中的高能效传输设计问题。具体地,本文讨论了两种不同的能效折中问题,首先是安全能量效率与频谱效率的折中,即在保证两种服务的服务质量的前提下,寻找最大化安全能量效率的传输方案。由于问题的非凸性,本文提出了一种基于分数规划与DC规划的等效参数化重构,将原问题改变为了一系列凸问题。通过这种方法,最大的安全能量效率可通过一种根搜索方法得到。另一类折中是安全能量效率与多播能量效率之间的折中,即寻找最大化能量效率域的传输方案。该问题是一个非凸的双目标最大化问题,同时是对SRRM在能量效率上的扩展。本文采用了一种标量化方法将其转化为一个单目标问题。尽管该问题仍然是非凸的,本文指出了该问题可再次结合分数规划与DC规划进行迭代求解。(本文来源于《电子科技大学》期刊2017-04-01）
智超[2]（2017）在《航空通信中嵌套NEMO网络多播服务的研究》一文中研究指出由于NEMO(Network Mobility)具有网络整体移动性,已经被广泛的应用于车联网、航空、航天等领域。航空通信环境具有移动速度快、范围大、空地链路带宽有限等特点,如果将现有的NEMO协议或者多播协议直接用于航空通信将会引起以下问题:第一,在航空通信环境中,由于飞机高速移动,基于信号强度检测的传统协议会导致切换时延过长,甚至会中断多播服务,难以保证航空多播服务的连续性。第二,由于飞机常与家乡代理之间有较大的距离以及NEMO网络的嵌套结构,会造成严重的叁角路由问题,增大了多播数据的传输时延和丢包率,降低了航空通信带宽的可用率。针对以上提到的问题,论文的进行了深入的研究,主要工作内容包括以下两点:第一,针对航空通信NEMO多播服务连续性的问题,本文提出了一种基于代理的航空NEMO无缝多播切换方案。该方案对传统切换方案进行优化,通过对飞机飞行计划及飞行状态的建模计算,预测飞机下一个接入基站,通过预先缓存多播数据的方式实现移动节点无缝切换。此外,方案提出了两种切换模式:预测模式和反应模式,分别对应L2层切换完成前有充足时间进行预测的情况和L2层切换完成时预测并未完成的情况。最后,我们还建立了移动模型和分析框架,通过对方案的仿真比较,验证了本文所提出的切换方案在切换时延和切换开销方面的优越性,证明提出的方案跟适用于航空NEMO多播服务。第二,针对航空通信NEMO网络的叁角路由问题,提出了基于航空多播服务的嵌套NEMO网络路由优化方案,方案分为两个过程:绑定更新过程和路由优化过程。方案中各级节点通过绑定更新过程维护一张路由信息表,记录各个移动节点地址及多播信息;在路由优化过程中,LMA代替区域内的移动节点加入对应的多播组,根据所维护的多播信息表转发多播数据,从逻辑上消除了嵌套结构,解决了叁角路由问题。此外,在数据传输过程中,由于各级节点均只需要接收一份多播数据副本,一定程度上节约了带宽资源并减轻了各级节点的压力。通过仿真证明,该方案有效降低了传输时延,提高了端到端传输速度。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2017-03-03）
刘应涛[3]（2016）在《LTE中广播多播服务的资源分配算法研究》一文中研究指出随着移动互联网的蓬勃发展,多媒体业务在移动通信业务中所占比重越来越大,高效使用多媒体广播多播技术(MBMS)传输多媒体业务方面的研究成为目前的研究热点,MBMS技术通过无线资源共享可以极大缓解日益紧张的资源需求。对于MBMS资源分配算法的研究可以进一步提高多播系统资源利用率并提高多播用户的用户体验。LTE的MBMS包括单频网(MBSFN)和单小区两种传输模式,这两种传输模式有不同的应用场景,本文基于单小区模式进行资源分配算法研究。本文对LTE下行链路物理资源和资源分配框架进行了研究,剖析了LTE中MBMS的网络架构、信道支持、协议栈、传输模式和业务流程。从LTE经典的单播资源分配算法入手,对比单播资源分配算法深入分析了经典的多播资源分配算法,其中包括单速率算法和多速率算法。本文针对目前单速率资源分配算法的缺点设计了动态调制编码策略(MCS)选择方案和基于Kuhn-Munkres算法的资源分配算法;针对目前多速率分配算法的缺点改进设计了基于优先级的分层多速率MBMS资源分配算法PLRA。由于现有仿真平台无法满足仿真需求,因此设计实现了基于Python的MBMS系统级仿真平台。动态MCS选择方案对每一个多播组内的用户的平均丢包率进行策略调整,可以在保证给定丢包率阈值情况下有效提高系统吞吐量。在动态MCS选择方案基础上设计了叁种单速率资源分配算法,包括D-BKM、D-IKM和D-MaxKM。D-BKM算法先采用Kuhn-Munkres算法进行最低速率保证的资源块分配,再采用最大吞吐量原则进行第二次分配;D-IKM算法利用资源块数量需求估计,在进行最低速率保证的分配中提高算法收敛速度;D-MaxKM算法是D-BKM算法的逆向,首先进行最大吞吐量原则资源块分配,再从已分配的资源块中寻找富余资源块,在富余资源块和未满足最低速率要求的多播组间使用Kuhn-Munkres算法进行分配。基于优先级的分层多速率MBMS资源分配算法PLRA分为基层分配和扩展层分配两个阶段。在基层分配时首先满足资源块需求较少的多播组,并且在选择多播组时引入公平性因子改善在系统容量不足时的速率公平性;在扩展层分配时设计一种优先级计算方式,优先将资源块分配给优先级高的多播组扩展层,优先级计算时考虑了频谱效率、吞吐量以及公平性等多种因素。基于Python语言设计和实现的MBMS系统级仿真平台可以在多种场景下验证了本文设计的算法在系统吞吐量、丢包率、速率满意度、速率公平性和频谱效率等方面的性能。仿真结果表明,第叁章中设计的叁种算法可以实现在保证业务最低速率的情况下使系统吞吐量有所提升,其中D-MaxKM算法在叁种算法中吞吐量最大,而D-IKM算法通过资源块数量估计有效提高D-BKM算法运行效率并且D-IKM算法性能与D-BKM算法基本相当;第四章改进设计的PLRA算法在牺牲少量的频谱效率的情况下,可以有效提高分层多速率多播系统的吞吐量和公平性。(本文来源于《电子科技大学》期刊2016-05-18）
李园园[4]（2015）在《基于基站协作的无线多播服务性能分析与改进》一文中研究指出随着智能终端的迅速普及和无线通信技术的快速发展，移动数据流量呈现出爆发式增长，其中移动多媒体业务占据了总数据流量的55%，并且根据思科的估计到2020年，移动多媒体业务流量比例将上升到72%。所以，为用户提供可靠高清流畅的多媒体服务和良好的服务体验是工业界和产业界共同的努力方向。考虑到用户点播多媒体业务有爆发性，密集型的特点和无线通信带宽资源稀缺的特点，多播传输技术是多媒体传输的理想，高效的手段。因为多播传输技术能够通过一次传输为小区下的多个用户提供服务。多播服务需要兼顾吞吐量和服务覆盖率。为了克服单个小区中小区边缘用户信号差的现象，在通信标准中我们采用多个基站通过协作为整个区域中的用户提供多播服务的方案。本文旨在标准基础之上，进一步改进多播服务的质量，即在保障服务覆盖率的条件下最大化系统频谱效率和最小化系统能耗效率。本文借鉴单小区下通过单播和多播综合为小区下用户提供多播服务的思想，将该方案进一步扩展到了多小区基站协作多播场景下，通过系统分析，得到了在两种不同的信号合并方式下系统覆盖率的表达式，并求解得到了最优的信噪比阈值，这样就得到了最优的多播和单播带宽分配方案，从而最大化了系统频谱效率。仿真表明采用最大信噪比合并方式具有比循环前缀合并更大的系统频谱效率；系统频谱效率为传统多播的1.5倍。随着微蜂窝，家庭基站等小功率基站在当前通信网络中的大量部署，当前通信网络基站呈现出了越来越多的不规律性，打破了传统六边形蜂窝网络的格局。本文首先采用随机网络来建模基站的随机性分布并利用随机几何理论来分析基站在不规则部署下基站协作多播服务的系统性能，并与传统的蜂窝网络多播服务进行了比较。在采用相同基站发射功率和部署密度的条件下，传统六边形蜂窝网络具有更好的服务质量和能耗效率。所以随着基站部署呈现不规则性，为了保障多播服务的覆盖率和服务质量，应该部署大量小功率基站，并充分利用基站协作，进行大范围的基站协作多播，这样才能实现与传统蜂窝网络相同的能耗效率。(本文来源于《吉林大学》期刊2015-05-01）
王晓燕[5]（2013）在《一种新的区分服务多播解决方案及其性能仿真研究》一文中研究指出针对一种新的QoS多播方案QoSAMDD,在其延时计时T取值、新成员加入时异构QoS需求支持等方面,进行理论分析和性能仿真.在网络仿真器NS-2下与同类方案的优秀代表DSMCast,分别在随机网络拓扑和NSF-Net T3建议拓扑下,从协议公平性、灵敏性、QoS需求不同时共享链接数对吞吐量的影响、平均出节点数对吞吐量的影响多方面进行性能比较实验.结果表明:因QoSAMDD方案引入了LBE类型,简化了节点加入过程,比DSMCast方案在组成员动态加入支持、资源管理、通信费用和吞吐量上有更好表现;QoSAMDD完全解决了NRS问题,同时支持多播组数目、组大小可扩展,是一种简单易行的新的区分服务多播方案.(本文来源于《宁夏大学学报(自然科学版)》期刊2013年01期）
扈红超,郭云飞,陈庶樵,伊鹏[6]（2012）在《MUMF-支持单多播公平服务的调度策略》一文中研究指出基于联合输入交叉点排队(CICQ,combined input and cross-point queuing)交换结构探讨了单多播混合调度的公平性问题,提出了能够为单多播业务提供混合公平性的CICQ理想调度模型。基于理想调度模型,提出了逼近理想调度模型的MUMF(mixed uni-and multicast fair)调度算法,MUMF调度算法采用了分级和层次化的公平调度机制,通过输入调度和交叉点调度确保单多播业务混合调度的公平性。MUMF交换机制的每个输入、输出端口可独立地进行分组交换,具有良好可扩展特性。最后,基于SPES(switching performance evaluation system)的性能仿真结果表明MUMF调度算法具有良好的时延、公平性和吞吐量性能。(本文来源于《通信学报》期刊2012年01期）
王文婧[7]（2011）在《防止拒绝服务攻击多播防火墙算法研究》一文中研究指出对于多播DoS攻击来说,目前还没有令人满意的解决方案.为了解决多播安全问题,同时不影响防火墙的性能效率,提出了一种简单的动态有状态多播防火墙算法.该算法借鉴了单播有状态防火墙的机制,通过维护多播组成员和单播交互情况的状态信息,可以在大多数情况下识别并丢弃未经请求的多播数据包,以保护网络不受拒绝服务攻击的危害.对该算法在性能和扩展性方面进行了实验测试,结果表明该算法是可行的.(本文来源于《中北大学学报(自然科学版)》期刊2011年02期）
梁克会[8]（2011）在《基于区分服务的层次环状结构应用层多播模型研究》一文中研究指出随着通信技术的迅速发展,因特网已成为人们获取信息的重要渠道。而如网络电视等多媒体应用的巨大需求经常导致网络系统出现拥塞,虽然网络设备的处理速度不断加快、网络带宽持续增长,但是硬件建设的速度依旧赶不上应用需求的增长。单播传输方式已难以满足当前的网络需求,于是多播技术应运而生,同时IP多播的服务模型和协议存在着一些不足,使得它至今没有能在因特网上得到广泛的部署,于是人们开始把目光转向IP多播的替代方案,应用层多播就是其中重要的一种。应用层多播将多播功能从路由器转移到端系统,由端系统完成所有多播组通信的功能如成员管理、数据包复制和分发等。组成员之间建立起一个迭加在IP网络之上的、实现多播业务的功能性网络,从而摆脱了传统的IP多播对路由器的依赖,充分发掘端用户的计算资源,并且在功能上具有良好的扩展性。在研究了国内外大量相关资料和分析现有的应用层多播模型的基础上,本文设计了一种基于区分服务的层次环状结构的应用层多播模型HRMDS (Hierarchical-ring Application Layer Multicast Model based on Differentiated Services),文中详细论述了模型的结构、工作和路由机制,并详述了多播组的创建,环的构建,环首节点的选取,成员的加入和退出以及失效的处理过程。HRMDS模型采用层次环状结构,数据可以在层间和环内同时进行传输,并在模型中引入了信誉度机制,运行周期性的算法,动态地选取信誉度最高的成员节点作为该环的环首。在传输数据时,采用一种特殊的路由算法,依据不同类型的数据源采用不同的传输策略。仿真结果表明,该协议能够适应实时和非实时的业务场景,有较好的端到端时延和链路压力,具有非常好的应用前景。(本文来源于《南京邮电大学》期刊2011-01-01）
许建真,梁克会,张福炎[9]（2009）在《基于区分服务的层次环状结构应用层多播模型》一文中研究指出为了提高应用层多播的传输效率,提出一种基于区分服务的层次环状结构的应用层多播模型HRM,该模型构建了一个多层的覆盖网络,每层节点构成环状结构,取消了层中控制节点,减小了控制开销;并在数据传输过程中,根据应用层多播业务实时性不同,采用Push或Pull传输策略,减小传输时延或提高带宽利用率。仿真结果表明,该模型具有较小时延和控制开销以及较低的链路压力,适用于大规模应用层多播环境。(本文来源于《通信学报》期刊2009年10期）
高茜[10]（2009）在《基于区分服务网络的QoS多播模型》一文中研究指出针对已有区分服务多播模型中存在的不足,提出一种基于区分服务网络的QoS多播模型。该模型在解决非预留资源子树问题、可扩展问题、异构问题的同时,根据多播的树型传输特点采用基于链路的资源分配策略,从而提高了网络的资源利用率,与QoS多播路由算法集成可以有效地解决服务类间的公平性问题。(本文来源于《计算机工程》期刊2009年17期）
多播服务论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
由于NEMO(Network Mobility)具有网络整体移动性,已经被广泛的应用于车联网、航空、航天等领域。航空通信环境具有移动速度快、范围大、空地链路带宽有限等特点,如果将现有的NEMO协议或者多播协议直接用于航空通信将会引起以下问题:第一,在航空通信环境中,由于飞机高速移动,基于信号强度检测的传统协议会导致切换时延过长,甚至会中断多播服务,难以保证航空多播服务的连续性。第二,由于飞机常与家乡代理之间有较大的距离以及NEMO网络的嵌套结构,会造成严重的叁角路由问题,增大了多播数据的传输时延和丢包率,降低了航空通信带宽的可用率。针对以上提到的问题,论文的进行了深入的研究,主要工作内容包括以下两点:第一,针对航空通信NEMO多播服务连续性的问题,本文提出了一种基于代理的航空NEMO无缝多播切换方案。该方案对传统切换方案进行优化,通过对飞机飞行计划及飞行状态的建模计算,预测飞机下一个接入基站,通过预先缓存多播数据的方式实现移动节点无缝切换。此外,方案提出了两种切换模式:预测模式和反应模式,分别对应L2层切换完成前有充足时间进行预测的情况和L2层切换完成时预测并未完成的情况。最后,我们还建立了移动模型和分析框架,通过对方案的仿真比较,验证了本文所提出的切换方案在切换时延和切换开销方面的优越性,证明提出的方案跟适用于航空NEMO多播服务。第二,针对航空通信NEMO网络的叁角路由问题,提出了基于航空多播服务的嵌套NEMO网络路由优化方案,方案分为两个过程:绑定更新过程和路由优化过程。方案中各级节点通过绑定更新过程维护一张路由信息表,记录各个移动节点地址及多播信息;在路由优化过程中,LMA代替区域内的移动节点加入对应的多播组,根据所维护的多播信息表转发多播数据,从逻辑上消除了嵌套结构,解决了叁角路由问题。此外,在数据传输过程中,由于各级节点均只需要接收一份多播数据副本,一定程度上节约了带宽资源并减轻了各级节点的压力。通过仿真证明,该方案有效降低了传输时延,提高了端到端传输速度。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
多播服务论文参考文献
[1].梅渭东.融合多播服务的物理层安全技术研究[D].电子科技大学.2017
[2].智超.航空通信中嵌套NEMO网络多播服务的研究[D].北京邮电大学.2017
[3].刘应涛.LTE中广播多播服务的资源分配算法研究[D].电子科技大学.2016
[4].李园园.基于基站协作的无线多播服务性能分析与改进[D].吉林大学.2015
[5].王晓燕.一种新的区分服务多播解决方案及其性能仿真研究[J].宁夏大学学报(自然科学版).2013
[6].扈红超,郭云飞,陈庶樵,伊鹏.MUMF-支持单多播公平服务的调度策略[J].通信学报.2012
[7].王文婧.防止拒绝服务攻击多播防火墙算法研究[J].中北大学学报(自然科学版).2011
[8].梁克会.基于区分服务的层次环状结构应用层多播模型研究[D].南京邮电大学.2011
[9].许建真,梁克会,张福炎.基于区分服务的层次环状结构应用层多播模型[J].通信学报.2009
[10].高茜.基于区分服务网络的QoS多播模型[J].计算机工程.2009