1、基于 P2P 实时流媒体时移技术研究【摘要】 基于 P2P 的实时流媒体技术能够充分利用网络节点资源,减轻服务器压力,扩展系统规模,反映实时特性,因此成为近年来流媒体技术研究的一个热点。时移作为流媒体的关键技术已经在非实时流媒体系统中得到了广泛的应用,时移操作是指允许用户选择流媒体时间内的任意位置进行播放。但是由于当前实时流媒体系统存在系统结构与缓存算法两方面的问题,导致实时流媒体时移功能还未得到有效的利用。所以研究实时流媒体的系统结构、缓存算法,实现高效的时移功能具有重要的理论意义与实用价值。本文针对实时流媒体时移技术涉及的关键问题展开研究工作如下:针对当前树状,网状以及 DHT 实时流媒体
2、体系结构在实时流媒体系统中的弊端,本文提出了半分布式 P2P 时移流媒体结构 SPTS。SPTS 依据时空关系为节点设计了双 ID 标识,从而提高了节点的空间和资源感知度,解决了 DHT 结构中逻辑网络与物理网络的失配问题,增强了资源搜索效率;利用中心化拓扑和全分布式非结构化拓扑的优点,解决了树状、网状结构中节点负荷高,资源耗费大的问题。仿真实验表明,SPTS 结构能缩短传输路径,降低搜索延迟。针对当前实时流媒体系统中由于资源存储定位错误导致首视频块缺失,热点视频块不. 更多还原【Abstract】 P2P real-time streaming media technology is ful
3、l use of node resources in network, alleviate pressure on the server, expand the scale of system services, and reflect the real-time characteristic. Therefore, this kind of technology becomes a hot research in streaming media technology area. Times-shifting as the key technology of streaming media h
4、as been widely used in non-real-time streaming media system, but not effectively used in real-time streaming media. Time-shifting operation allows the us. 更多还原 【关键词】 实时流媒体； 系统结构； 缓存算法； 双 ID； 【Key words】 real-time streaming media； system architecture； caching algorithm； dual-ID； 【索购硕士论文全文】Q 联系 Q：1381
5、13721 139938848 即付即发目录摘要 4-5 ABSTRACT 5-6 1 绪论 9-15 1.1 研究背景和意义 9-10 1.2 国内外实时流媒体发展现状 10-12 1.2.1 不支持时移功能的 P2P 实时流媒体介绍 10-11 1.2.2 支持时移功能的 P2P 实时流媒体介绍 11-12 1.3 目前时移实时流媒体存在问题 12-13 1.3.1 结构问题 12 1.3.2 缓存问题 12-13 1.4 研究内容 13 1.5 论文的结构安排 13-15 2 实时流媒体结构与缓存相关研究工作 15-21 2.1 实时流媒体结构相关研究工作 15-19 2.1.1 节点
6、ID 的相关研究工作 15-16 2.1.2 P2P 实时流媒体结构的研究 16-19 2.2 P2P 缓存算法相关研究工作 19-21 2.2.1 全局视频缓存算法 19 2.2.2 初始视频缓存算法 19 2.2.3 最近视频缓存算法 19-20 2.2.4 基于优先级的视频缓存算法 20-21 3 半分式 P2P 时移流媒体结构 21-31 3.1 引言 21 3.2 相关研究工作 21-23 3.2.1 landmark 路标算法 21-22 3.2.2 pseudo-DHT 结构 22-23 3.3 SPTS 结构 23-28 3.3.1 概述 23 3.3.2 节点双 ID 设计
7、23-24 3.3.3 SPTS 覆盖网 24 3.3.4 路由表 24-25 3.3.5 加入算法 25-26 3.3.6 查询算法 26-27 3.3.7 退出算法 27-28 3.3.8 维护 28 3.4 仿真实验 28-30 3.4.1 平均搜索延时 28-29 3.4.2 平均路由跳数 29-30 3.5 本章小结 30-31 4 时移流实时缓存定位算法 31-43 4.1 引言 31-32 4.2 相关研究工作 32-33 4.3 IPPI 与 LSPI 缓存算法设计 33-34 4.3.1 相关概念 33 4.3.2 IPPI（Initial Playback Position
8、 Caching Improvement）算法 33-34 4.3.3 LSPI（Live Stream Position Caching Improvement）算法 34 4.4 IPPI 与 LSPI 缓存算法实现 34-36 4.4.1 IPPI 算法实现 34-35 4.4.2 LSPI 算法实现 35-36 4.5 缓存算法仿真实验 36-41 4.5.1 热点视频块实验 37-39 4.5.2 首视频块实验 39-41 4.6 本章小结 41-43 5 SPTSS 系统 43-53 5.1 系统模型 43-49 5.1.1 实体介绍 43-44 5.1.2 实体通信 44-48 5.1.3 上层模块 48-49 5.2 实验测试 49-52 5.2.1 服务器带宽消耗 50 5.2.2 桥节点传输压力 50-51 5.2.3 桥节点的查询压力 51-52 5.3 本章小结 52-53 6 总结与展望 53-55 6.1 论文主要创新点 53 6.2 后续研究展望 53-55 参考文献
