一、在传输层实现移动传输的移动网络（论文文献综述）
陆嘉敏[1]（2021）在《视频直播传输算法移动端适配与优化研究》文中进行了进一步梳理随着互联网和视频技术的迅速发展,诞生了诸如直播带货、在线教育等行业,改变了人们的生活和工作方式。与此同时,实时视频产生的巨大流量给互联网传输带来了巨大挑战,视频卡顿多、延迟高等问题影响着用户的观看体验。因此,视频流的传输算法及其优化成为研究热点。本文设计和实现了针对移动端视频直播传输算法的测评平台,利用真实移动网络数据模拟链路,分析不同算法在不同网络场景中的表现。实验结果表明,基于机器学习的算法相比GCC算法能获得更高的吞吐量,但是存在训练困难和算法表现不稳定的问题。针对以上问题,本文对基于机器学习的算法进行了深入的研究,通过对比实验探究了不同因素对算法性能的影响。实验结果表明,历史信息的长度对拥塞控制算法对网络拥塞的判断有影响,而神经网络的结构影响不大。根据实验结论,本文基于DQN算法提出了 LVCC算法,并针对线上环境不稳定的问题,提出了网络状况检测算法来保障鲁棒性。最后,基于上述算法设计并实现了视频直播传输算法在移动端的适配系统,并在真实直播场景中进行实验验证。结果表明,优化后的LVCC算法在视频RTT和视频卡顿率等指标上都有所改善,提升了视频的传输质量。
高楷[2]（2021）在《软件定义网络中的多路径传输机制研究》文中进行了进一步梳理随着网络通信技术的快速发展,网络流量与终端数量呈现爆炸式增长,这些将给网络的数据传输服务带来巨大的压力与挑战。同时,现有网络架构的专有性和封闭性导致网络配置繁琐、效率低下,难以实现网络的智能管控与动态适配。近年来国内外诸多学者已开展了关于未来网络架构与传输协议的研究。软件定义网络作为未来网络的代表之一,其“控制与转发相分离”的设计特点保证了数据传输的可管可控,更灵活地支持网络资源的动态适配。此外,多路径传输协议充分利用网络设备多接口特性,通过多条路径传输数据,可有效提升网络吞吐量。因此,在软件定义网络中部署多路径传输协议将会提升网络的传输性能。然而,如何实现软件定义网络中高质量的多路传输服务仍然面临着诸多挑战:（1）现有多路径传输路径管理方法相对盲目、低效,终端侧和网络侧缺乏协作;（2）现有多路径传输数据调度中存在传输性能与价格开销之间的矛盾,无法在这两者之间做出平衡折衷;（3）现有多路径传输切换方法相对滞后、考虑的切换指标单一,难以根据切换过程中网络的实时变化进行主动性能补偿;（4）现有多路传输拥塞控制算法大多缺乏对实时网络应用数据新鲜程度的均衡考虑。针对以上挑战,本文重点从软件定义网络中多路径传输的路径管理、数据调度、移动切换与拥塞控制四个方面展开了深入研究,具体取得了如下成果:（1）设计了服务质量驱动的多路传输路径管理方法。构建了“网络侧-终端侧”联合优化的新型传输架构,在该架构下提出了基于SDN的拓扑收集与路径计算方法,子流数量优化方法,确定性路径分配方法,通过以上三种方法的相互协作,有效提升了网络吞吐量。（2）提出了随机优化的多路传输数据调度策略。该策略综合考虑了传输性能与价格开销,利用Lyapunov优化方法对该问题进行随机优化建模,制定相应的调度控制决策;此外,在网络侧,SDN控制器将网络的状态信息反馈至终端侧,这些信息能够辅助终端侧做出数据调度决策,实现了性能与开销的平衡折衷。（3）提出了博弈增强的多路传输补偿切换方法。设计了基于流模型的主动补偿切换方法,将吞吐量维持在稳定的状态;提出了基于SDN的最优候选候选接入点选择博弈方法,辅助终端侧做出最佳的切换决策,实现了对用户透明、无缝平滑的移动切换。（4）提出了信息年龄感知的多路传输拥塞控制算法。构建了全新的四元组多路传输模型,表征融合数据包级和数据流级的传输状态;在连接建立阶段,设计了面向SDN的信息年龄评估算法;在数据传输阶段,提出了基于流模型信息年龄感知的多路拥塞控制算法,满足了实时网络应用最新信息的更新需求。本文在软件定义网络中,以多路径传输机制为主线,通过构建“网络侧-终端侧”联合优化的新型传输架构,将SDN技术与多路径传输技术有机地结合起来,形成了一整套研究方案。本文所取得的成果与进展对我国新一代网络架构设计优化、数据传输服务的应用发展具有一定的借鉴意义。
秦久人[3]（2021）在《移动流媒体多路传输关键技术研究》文中研究说明近年来,随着以5G为代表的移动互联通信技术的快速发展,以及智能手机、便携式电脑、可穿戴设备等硬件的快速普及,移动流媒体业务得到了长足发展。以网络课堂/会议、视频通话、即时游戏等为代表的移动流媒体应用,一方面极大的方便了人们的工作、生活,丰富了人们的娱乐方式,另一方面也带来了海量的即时数据传输需求。在移动网络环境下,由于用户移动性、无线信道干扰等因素的影响,传输层面临传输路径稳定性差,丢包率高等问题。传统以TCP为代表的单路径传输协议,难以适应复杂、多变的移动网络环境,传输速率受限于单一网络性能,且传输连接稳定性差,难以满足移动流媒体业务的传输需求。为了解决上述问题,以多路传输控制协议（Multipath Transmission Control Protocol,MPTCP）为代表的多路传输协议得到了国内外专家学者的广泛关注。MPTCP能够利用通信终端的多个网络接口（Wi-Fi,4G/5G等）在一个传输连接中建立多条子流。相较于单路径,多条子流并行传输能够有效的利用不同网络中的空闲带宽提高系统吞吐量,降低传输时延。尽管拥有上述优势,在面向移动流媒体业务时,MPTCP仍存在如下问题:（1）调度策略低效。MPTCP采用基于最短往返时延的数据分发策略,并在数据包传输失败后进行无差别的重传,在异构环境下,容易导致数据包乱序,增加传输延迟;（2）拥塞控制僵化。MPTCP采用固定的窗口调整策略,无法针对多样的输入流进行调整,导致传输效率低下;（3）网络感知匮乏。MPTCP难以感知网络环境对传输的影响,导致传输决策盲目、低效;（4）能耗管理缺失。由于移动终端的能量受限,而MPTCP缺乏能量管理机制,导致移动终端使用寿命下降,影响用户使用体验。因此,本文重点从动态数据调度、智能拥塞控制、网络环境感知、能量效率平衡等方面进行突破,并取得了如下成果:（1）针对调度策略低效问题,提出了部分可靠的多路虚拟队列调度机制。首先构建了虚拟队列模型,打破传统发送窗口约束,最大程度上保证数据包的按序到达。而后设计了面向消息的部分可靠重传算法,避免了无效重传。仿真实验结果显示,在不同网络参数下,所提方案能有效地减少数据包乱序概率,降低数据包交付时延。（2）针对拥塞控制僵化问题,设计了输入特征分析的多路智能拥塞控制机制。首先,在频域上对数据流的特征进行提取。在此基础上,利用增强学习理论对多路拥塞控制进行建模,根据网络环境及输入流动态调整控制策略。仿真实验结果表明,所提方案能够以较小的时延代价获得较高的吞吐量提升,性能优于同期解决方案。（3）针对网络感知匮乏的问题,提出了子流耦合感知的多路自适应传输方案。首先,通过提取子流耦合特征与拥塞特征,从空间与时间上对网络环境对传输的影响进行量化。而后,基于深度Q网络方法,对多路传输策略进行训练。仿真结果显示,在多种传输场景下,所提方案都能获得优于对比方案的系统吞吐量与时延。（4）针对能耗管理缺失问题,设计了能效均衡的多路传输优化算法。首先,通过设计传输效用模型,对影响传输性能的带宽、时延、能耗等问题进行综合分析。而后,通过Q-Learning方法,在兼顾传输效率的基础上对传输能耗进行优化。仿真实验结果表明,所提算法能够在保证传输吞吐量与时延性能相似的前提下,实现传输能耗的降低。本文面向移动网络环境下的流媒体多路传输,对调度、拥塞、网络、能耗等问题进行了分析。并利用统计分析、数学建模、人工智能、实验测试等方法对相关问题进行了解决。本文的研究成果能够为我国未来移动流体业务的发展提供一定的技术支撑。
门子轩[4]（2021）在《基于节点社会属性的校园DTN路由转发算法的研究》文中研究表明延迟容忍网（Delay-tolerant network,DTN）是一种基于存储-携带-转发范式用来解决具有高延迟,间歇性传输等特点的面向极端环境下的通信网络。校园DTN与一些通信受延迟,带宽,误码等影响的网络不同。校园中电子设备（节点）通常由人携带,具有和人一样的社会属性;校园内人口密度大,网络拥挤程度高;校园活动区域有限,规划合理;节点移动存在周期性和时变性。传统的DTN路由算法无法直接应用于校园中,因此设计一种适用于校园DTN的路由算法。针对校园DTN路由过程中继节点选择问题和路由长报文消息路径规划问题本文做了以下工作:首先,为了解决校园延迟容忍网络中拓扑结构动态变化等特点导致的数据投递率低,延迟高,路由开销多问题,提出一种基于学生社会属性的校园DTN路由算法CNS（Routing algorithm in campus delay tolerant network based on students’sociality）。利用接触计划确定节点连接质量;分析校园DTN节点移动特点,根据学生在校规律性移动轨迹,使用马尔可夫模型对节点位置进行预测;通过计算节点社会相似性进行社区划分,从而确定最佳中继节点。在中继节点缓存内优先选择投递概率高的消息进行传输,保证数据传输效率。与传统多副本路由算法相比,CNS在消息投递率,平均时延以及路由开销方面有一定的优势。其次,传统DTN路由协议由于节点缓存和接触时间的限制,节点接触后持续时间较短,长报文消息无法在一次接触内完成转发,本文针对长报文在校园DTN中传输问题,提出了一种基于长报文分段转发的校园DTN路由算法CLSF（Campus DTN routing based on long message segment forwarding）。算法首先创建节点接触图,存储节点信息;通过node2Vec方法对网络中节点进行路径采样;考虑节点随机移动状态,节点社会属性以及传输能耗,确定节点之间边的链路权重;引入对数变换,使用Dijkstra算法寻找最佳传输路径,保证消息投递率。实验证明CLSF算法在路由长报文消息时有较高的投递成功率。
何皓琛[5]（2021）在《水声传感网络体系结构的设计与实现》文中研究说明水声传感网络（Underwater Wireless Acoustic Sensor Network,UWASN）是用于监视水下环境和探索水下资源的关键技术,在海洋环境采样、海洋数据收集、地理环境监测、紧急避灾、辅助导航以及海底监视等水下应用中发挥了巨大作用。由于UWASN的传输环境恶劣、传播延迟长和误码率较高等特性,传统无线传感网络的网络体系结构不再适用。同时,UWASN尚未有成熟的网络体系结构。因此,研究UWASN的网络体系结构具有重要的理论意义与应用价值。论文从海洋环境自适应、网络自愈性、能量感知、有效信息交互等角度入手,结合UWASN的特性与水下传输任务的需求,借鉴传统无线传感网络体系结构模型与延迟容忍网络设计思路,提出了一种新型UWASN体系结构模型。数据转发面通过统一的“管控中心”沟通各协议层之间的信息交互,使之能够实现协议栈的灵活组合并提供良好的跨层设计平台,增加网络中的跨层效益。同时,体系结构中增加了一个面向消息的覆盖层——“投递层”,用于解决网络区域间或网络节点间的异构性、水下数据传输长时延与链路中断等问题。为了验证新型UWASN体系结构中协议的组织形式、协议层连接灵活性、协议栈自适应和跨层设计的思路,论文设计并实现了体系结构中的“管控中心”,命名为Lincros协议栈平台。为了实现协议栈运行时对协议层的灵活配置和满足不同协议实例运行期间的稳定性需求,Lincros平台将不同的协议实例组织成相互合作的进程组,协议进程之间的通信和调度由Lincros核心负责,从而提高了系统的稳定性、系统运行的实时性和协议运行的并发性。为了解决UWASN长时延、链路中断等问题,论文设计并实现了新型UWASN体系结构的“投递层”,其中投递层被当作应用层代理,工作在某些骨干网络的“投递层网关”节点之上,形成“存储-携带-转发”的覆盖层网络。同时,投递层使用持久存储对抗网络中断。论文给出了投递层的网络区域与节点命名寻址、投递层数据传输、链路感知与路径选择、基于包级编码的混合AQR逐段可靠控制、资源分配与网络诊断和功能适配器六个方面的详细设计。另外,论文给出了投递层实现的整体框架和一些重要功能模块的具体实现,主要包括数据收发流程、邻居发现流程和可靠性控制流程等。论文对所提出的新型UWASN体系结构进行了仿真分析和半实物验证,并与传统五层UWASN体系结构进行比较。实验结果与仿真结果基本一致,验证了论文提出的新型UWASN体系结构具有较低的端到端传输时延、较高的网络有效吞吐量和较高的传输效率,能够在具有高延迟、高误码率和高链路中断概率的UWASN中较好地完成数据传输任务。
王同普[6]（2021）在《无线网络多径传输的编码与调度技术研究》文中研究表明无线网络发展至今,演变出多种多样的接入方式,如蜂窝网络、无线局域网等等,主机具有多个网络接口,可以同时接入多种网络正在成为普遍现象。对于单一业务的传输如果只使用单一网络接口,对于其余空闲网络接口是一种资源上的浪费,如何同时利用多条路径传输成为当下研究的热点之一。本文研究了现有的多路径传输技术发展,并聚焦于传输层的多路径传输协议。经典的多路径传输协议如SCTP,MPTCP等存在队头阻塞问题,尤其是在多路径质量差异大的场景中问题会进一步恶化,该问题的存在会影响上层业务尤其是对时延容忍较低业务的服务质量。而喷泉码作为一种纠删码,其在码块内数据传输与顺序无关的特性可以很好的解决队头阻塞问题。本文分析了两种喷泉码LT码和Raptor码的编解码方式以及喷泉码在多路径传输中的问题,包括码块切换、码块大小调整以及多路径调度问题,并提出了基于Raptor码的多路径传输协议,该协议基于UDP传输业务数据。针对码块切换问题提出码块自适应算法,根据多路径质量以及接收端缓冲区缓存动态调整码块大小;针对多路径调度问题,提出喷泉码的多路径调度算法,通过丢包率和发送速率综合调度编码包。该协议利用已有的TFRC控制机制,通过反馈信道和接收端的部分计算,为协议提供路径质量评估数据,同时兼顾了该协议对TCP协议的友好性。本文还将MPTCP协议与基于Raptor码的多路径传输协议相结合,提出一种多路径传输协议栈切换的方案。该方案利用了两种协议各自在不同网络场景的优势,通过感知链路质量实时的切换协议。文中将该协议栈方案设计并实现在实物系统中,通过实验验证了提出的基于Raptor码的多路径传输协议的合理性,以及多路径传输协议栈方案的有效性。
张宇阳[7]（2020）在《复杂移动环境中车联网多链路协同传输方法研究》文中认为车联网是未来移动通信的重要应用场景。在车联网的众多具体应用需求中,如何通过车联网将传统网络设备产生的海量数据实时、高效地上传至云端服务器是其中的一个重要需求。这一需求有着广泛的应用场景,例如高铁通信与应急通信。但是,针对这一需求,需要克服三点挑战。第一,单一无线链路传输的局限性;第二,传统网络设备对多链路传输的限制;第三,无线链路信号的波动对多链路协同传输的影响。标识网络是基于国家973项目提出的新型网络架构,可以很好地支持移动性。因此,为了克服上述三点挑战,满足车联网应用需求,本文依托标识网络,考虑到复杂移动环境的特点,拟围绕以下三个问题具体展开研究:1)如何设计一种支持融合多元硬件与底层协议的车联网多链路协同传输框架?2)如何提高本文所提传输框架的容错性?3)如何在问题二的基础上,综合考虑复杂移动环境特点,设计一种异构无线链路协同传输机制,提升车联网传输性能?论文的主要工作和创新点如下:（1）针对研究问题一,本文在不同场景异构无线链路状态综合分析的基础上,提出了新型车联网多链路协同传输框架的设计需求,并基于标识网络,设计了标识车联网多链路协同传输框架。该传输框架在整体设计上对车辆周围的异构无线链路进行融合,建立起一条透明传输通道,实现了传输过程中“用户与网络分离”和“资源与位置分离”。该传输框架在核心设备的内部工作原理中将资源管控模型抽象为“三层两映射”,从而完成传输策略的灵活管控与下发,实现传输过程中“控制与转发分离”。（2）针对研究问题二,从异构无线链路传输乱序角度,本文提出了一种容忍链路状态估测误差的多链路协同传输方法。考虑到移动场景中链路状态估测有一定的误差,该方法在接收端部署缓存以动态增加乱序数据包的排队时延,从而克服传统多链路传输方法中因链路状态估测误差而造成的多链路传输乱序,避免用户终端网络设备因传输乱序而主动大幅降低传输速率,间接提升传输框架的整体资源利用率。该方法与经典方法在传输乱序容错能力、实时吞吐量、整体时延和估测误差容忍度等方面进行全方位的对比与评估。实验结果表明,该方法可以有效地容忍链路状态估测误差,克服数据传输乱序,提升传输性能。（3）针对研究问题二,从异构无线链路传输丢包角度,本文提出了一种基于大数网络编码的多链路容错传输方法。该方法考虑到传统多链路传输容错方法在链路带宽资源开销、计算资源开销和编码灵活度等方面存在的问题,基于全新设计的网络编码模型,保证了传输的可靠性。本文分别通过数值分析,仿真对比与系统实验,对该方法的传输丢包容错能力,编解码用时,实时吞吐量和普适性等方面进行了分析。实验结果表明,该方法在显着提升了异构无线链路传输可靠性的同时,间接提升了异构无线链路的资源利用率。此外,在仿真实验中,为了完成在实际系统中无法完成的实验,本文设计了标识车联网多链路协同传输仿真系统。利用该系统,可以从多方面充分对比不同传输方法在标识车联网多链路协同传输框架中的性能差异。（4）针对第三个研究问题,在上两点研究工作的基础上,充分考虑复杂移动环境中无线链路丢包与异构网络的传输乱序问题,本文首先提出了一种适应网络编码的异构网络传输乱序容错接收缓存。该缓存以编码簇为排序目标,保证了支持网络编码的多链路传输方法有序传输。其次,在该缓存的基础上,本文将标识车联网多链路协同传输框架实例化,设计了标识车联网多链路协同传输机制。最后,通过仿真实验和实际系统测试,验证了在不同移动场景中,该机制相对其他多链路传输机制可以综合提升车联网的资源利用率与传输性能。目前该成果已部署于政府和企业的实际系统中使用,创造了良好的社会效益与经济效益。通过上述对于基于标识网络的车联网多链路协同传输框架及相关方法的研究,本文为车联网多链路协同传输方法的探究提供了一种可行的新思路。
王兆旭[8]（2020）在《智慧协同网络数据传输关键技术研究》文中指出随着互联网的部署规模迅猛扩张,互联网服务深入人们生活各个角落。与过去有线、静态的传统网络环境相比,高干扰、高动态的网络场景广泛出现。这对网络数据传输性能提出了严苛的需求,亦成为网络架构革新的主要推动力之一。智慧协同网络是一种全新设计的未来网络体系架构。它具有泛在缓存和族群适配的先进能力,赋予未来网络动态感知、自我调节的综合性、智能化功能,广泛适应未来网络性能、规模、移动性、安全性等更加复杂的需求。其中,高干扰、高动态网络场景下数据传输技术的性能、安全与协同,是智慧协同网络数据传输关键技术的核心子集,成为本文的研究重点。本文在全面调研和深入分析国内外研究现状的基础上,依托智慧协同网络设计思想,分别针对性能、安全和协同三个问题展开研究:第一,在高干扰网络环境中,现有端到端传输机制吞吐量低,而现有逐跳传输机制时延高,尚不存在一种兼备高吞吐量、低时延的高性能传输机制。第二,在高动态环境中,现有逐跳传输机制存在安全性设计缺陷,缺乏对链路洪泛攻击的防御能力。第三,在高干扰、高动态的复杂网络环境中,尚不存在一种完美适应该环境的传输机制,且现有传输机制之间缺乏协同实现高性能传输的方法。在这三个问题中,性能与安全是相对平行的两个独立问题,而协同问题是基于性能与安全问题基本解决的成果,进一步提出的更高需求。为解决上述问题,本文主要工作和创新包括如下3个方面:（1）针对问题一,提出一种在高干扰网络环境中同时实现高速率和低时延的数据传输机制。该机制的基本设计是:数据以数据包流的形式进行传输,逐跳缓存在沿途具备泛在缓存功能的路由器中。当数据包因干扰误码而丢失,则丢包位置上游的路由器直接发起重传,无需源服务器重传,从而在高丢包率中维持高吞吐量。本文详细阐述了实现数据可靠性控制、拥塞控制和带宽公平性控制的方法。随后,设计与实现智慧协同网络原型系统,并在其中进行了传输机制间的对比实验。实验结果表明,新机制传输时延小,带宽利用率高,抗干扰丢包能力强,带宽公平性强,存储与电能开销较小。（2）针对问题二,提出在高动态环境中防御链路洪泛攻击的主动、被动两种防御机制。两种机制的基本设计是:首先,族群适配功能令路由器收集攻击前后的流量行为数据;然后,设计检测流量异常增长的算法,估算攻击流量的来源方向或来源自治域等信息;最后,依据估算出的流量过滤方案,实现对攻击流量的大比例过滤,尽可能减小合法流量的损失。本文详细阐述了两种防御机制结合智慧协同网络的族群适配能力,实现攻击检测、收集流量行为、生成并执行流量过滤方案的方法,并基于智慧协同网络原型系统验证了两种防御机制的有效性。实验结果表明,两种防御机制在高动态网络环境中能够有效防御针对逐跳传输机制的链路洪泛攻击。（3）针对问题三,提出了在高干扰高动态复杂环境中并行兼容、串行互联的两种协同传输方法。并行兼容方法使两种不同的传输机制在同一网络中并行运行,以解决传统端到端传输机制因带宽挤占行为导致公平性失效的问题,实现远、近距离多种网络服务间服务质量的全局最优。串行互联方法令复杂网络环境中的不同区域各自动态适配最恰当的传输机制,并彼此串行互联组成跨多种环境的完整传输路径,实现端到端传输性能的全局最优。本文详细阐述了两种协同传输方法结合智慧协同网络的族群适配能力,实现传输机制间共存、兼容、互联、切换的过程。随后,基于智慧协同网络原型系统设计部署了测试网络,实验验证了两种方法的有效性。实验结果表明,并行兼容方法能够有效解决带宽公平性问题,串行互联方法能够实现跨复杂网络环境的端到端传输,其传输性能也高于任一单独的传输机制。
陈炜璋[9]（2020）在《基于Semi-TCP的无线网络可靠性控制》文中研究说明随着通信技术的发展,无线网络因其灵活、方便的特点得到了广泛的应用。然而,常用的可靠通信协议TCP协议在无线网络中的性能表现远远不如在有线网络,其原因很大程度上是因为TCP容易误判网络的拥塞状况。因此,有必要对TCP协议进行改进,以在无线网络中实现高效而可靠的数据传输。Semi-TCP是一种针对无线网络的TCP改进版本,它以自身链路层缓存占用为标准,以此判断网络是否发生拥塞。改进后的Semi-TCP在无线网络中表现较好,而且做到了拥塞控制和可靠性控制分离。然而,其可靠性控制策略直接照搬TCP的策略,同时其重传效率也需要进一步提高。由于在Semi-TCP中,用于可靠性控制的反向ACK流同样会消耗网络的带宽资源,且容易和正向的数据竞争信道,因此,如果能采取一些措施,压缩ACK的数量,将能有效地提高网络的吞吐量性能。此外,由于在Semi-TCP中,ACK不参与到拥塞控制的决策中,因此压缩ACK将不会对Semi-TCP的拥塞控制策略造成影响。因此,如何对Semi-TCP的可靠性控制方法进行一定的改进,压缩反向的ACK数量,同时提高重传效率,是一个值得研究的问题。通过参考现有的、成熟的ACK压缩方法,我们发现,为长距离传输而设计的喷泉码比较适合用于Semi-TCP的可靠性控制方法的改进当中,因此,本文将探讨在Semi-TCP中使用喷泉码对可靠性控制策略进行改进的可行性,并分析如何利用喷泉码改进Semi-TCP。最后,我们在NS2仿真平台上对利用喷泉码改进后的Semi-TCP的性能进行了仿真,并对仿真结果进行了分析。仿真结果表明,使用喷泉码对Semi-TCP进行改进之后,能有效压缩网络中的反向ACK数量,同时通过冗余代替重传,有效解决了Semi-TCP的重传效率问题,从而提高了Semi-TCP的端到端吞吐量,提高了网络的性能。
付文龙[10]（2020）在《动态网络多路径带宽聚合传输系统的设计与实现》文中研究指明铁路机车运行时需要对驾驶员及重要设备进行实时监控,以判断机车运行状态是否良好,由此产生的监控数据量非常庞大。由于机车的移动特性,数据无法直接使用有线网络传输至监控中心,而传统的单条无线传输吞吐量低,无法满足实际需求,因此可以采用多路径无线传输以提高吞吐量。然而,由于建立的无线基站覆盖面积小,无线传输的可用连接时间短,不同路径的传输质量也随着机车的移动出现动态变化,在这种环境下多路径传输受到队首阻塞（Head-of-line Blocking,HOL）影响,无法有效利用整个链路资源。同时聚合后的高带宽需要配合应用层的传输管理,以防止带宽资源浪费。针对以上问题,本文通过深入研究多路径传输机制,分析实际需求,设计并实现了适用于动态网络的多路径带宽聚合传输系统。系统从传输层的带宽聚合到应用层的传输管理进行了设计,主要分为4个模块:（1）终端数据信息感知上报,快速感知用户需要传输的数据,利用非传输时间预处理数据信息,减少传输处理时间,提高传输效率;（2）传输层多路径带宽聚合,采用多路径传输协议Multipath TCP（MPTCP）聚合多条无线链路资源,同时针对MPTCP在动态网络中传输性能下降的情况,设计了评估筛选调度算法（Evaluation Screening Scheduler,ESSched）,提高了多路径传输性能;（3）中心服务器服务管理,管理控制终端数据使用聚合后的高带宽进行传输,避免带宽资源浪费,同时负责处理数据的信息接收、状态查询和重传请求,并实现数据信息安全存储;（4）终端系统更新,实现传输系统终端程序的远程更新,以适应不同应用场景的传输需求。最后本文从功能与性能两个方面对设计的传输系统进行了测试与分析。通过功能测试来确认该传输系统的各个应用模块能够良好运行。通过性能测试来比较本文设计的评估筛选调度算法与最小往返时间优先调度（Lowest-RTT-First,Low RTT）、轮询调度（Round-robin,RR）和冗余调度（Redundant,RDDT）的性能,结果表明本文设计的评估筛选调度算法有更好的传输性能。
二、在传输层实现移动传输的移动网络（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、在传输层实现移动传输的移动网络（论文提纲范文）
（1）视频直播传输算法移动端适配与优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 视频直播技术的发展现状 |
| 1.2.2 移动端视频直播传输算法的优化研究 |
| 1.3 研究目标与研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 相关技术 |
| 2.1 视频直播关键技术 |
| 2.1.1 视频直播基本架构 |
| 2.1.2 音视频传输技术 |
| 2.1.3 WebRTC底层模块介绍 |
| 2.2 网络拥塞控制 |
| 2.2.1 网络出现拥塞的原因分析 |
| 2.2.2 基于TCP的拥塞控制算法 |
| 2.2.3 视频流场景下的拥塞控制算法 |
| 2.3 机器学习相关技术 |
| 2.3.1 机器学习理论 |
| 2.3.2 强化学习 |
| 2.3.3 强化学习分类 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 视频直播传输算法测评研究 |
| 3.1 测评平台设计与实现 |
| 3.1.1 移动网络链路模拟 |
| 3.1.2 视频直播传输算法测评平台设计与实现 |
| 3.2 实验评估 |
| 3.2.1 测评实验环境 |
| 3.2.2 测评实验部署 |
| 3.2.3 实验结果 |
| 3.2.4 问题分析和总结 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 视频直播传输算法移动端适配与优化研究 |
| 4.1 视频直播传输算法性能优化 |
| 4.1.1 优化角度 |
| 4.1.2 不同强化学习算法的影响 |
| 4.1.3 输入状态历史信息长度的影响 |
| 4.1.4 神经网络结构的影响 |
| 4.2 LVCC算法设计 |
| 4.2.1 LVCC算法架构 |
| 4.2.2 DQN智能体的设计 |
| 4.2.3 算法训练过程与实验结果 |
| 4.3 网络状况检测算法 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 系统设计与实验评估 |
| 5.1 移动端在线适配系统 |
| 5.1.1 移动端适配系统方案选择 |
| 5.1.2 移动端在线适配系统设计与实现 |
| 5.2 在线实验评估 |
| 5.2.1 在线实验环境和实验部署 |
| 5.2.2 受限网络场景的实验结果 |
| 5.2.3 真实直播场景的实验结果 |
| 5.2.4 基于机器学习算法的实验结果 |
| 5.3 移动端适配系统的不足与展望 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 对本文工作的总结 |
| 6.2 对未来研究工作的展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 |
（2）软件定义网络中的多路径传输机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景与意义 |
| 1.2 论文选题依据 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 1.4 论文主要贡献与创新 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第二章 软件定义网络中的多路径传输机制研究现状分析 |
| 2.1 多路径传输控制协议与软件定义网络 |
| 2.1.1 多路径传输控制协议的基本设计 |
| 2.1.2 软件定义网络的关键技术 |
| 2.2 软件定义网络中的多路径传输技术 |
| 2.2.1 路径管理方法 |
| 2.2.2 数据调度策略 |
| 2.2.3 移动切换机制 |
| 2.2.4 拥塞控制算法 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 服务质量驱动的多路传输路径管理方法 |
| 3.1 本章引言 |
| 3.2 网络侧与终端侧联合优化系统架构 |
| 3.3 基于SDN的网络拓扑收集和路径计算方法 |
| 3.4 服务质量感知的多路径子流数量优化算法 |
| 3.5 SDN集中管控的确定性路径分配策略 |
| 3.6 仿真实验与性能评估 |
| 3.6.1 实验平台设置 |
| 3.6.2 实验结果与分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 随机优化的多路传输数据调度策略 |
| 4.1 本章引言 |
| 4.2 随机优化的多路传输系统模型 |
| 4.2.1 数据调度框架设计 |
| 4.2.2 传输队列模型构建 |
| 4.3 面向SDN的传输性能与价格开销折衷模型 |
| 4.4 随机优化的多路传输数据调度算法 |
| 4.4.1 问题求解与数据包分配决策 |
| 4.4.2 数据传输与价格开销分析 |
| 4.5 仿真实验与性能评估 |
| 4.5.1 实验环境与参数设置 |
| 4.5.2 实验评估结果与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 博弈增强的多路传输补偿切换方法 |
| 5.1 本章引言 |
| 5.2 多路补偿传输系统架构 |
| 5.3 信号强度精确评估模型 |
| 5.4 基于流模型的主动补偿切换方法 |
| 5.5 基于SDN的最优候选RSU选择博弈方法 |
| 5.5.1 候选RSU选择博弈模型 |
| 5.5.2 切换选择策略与博弈性能分析 |
| 5.6 仿真实验与性能评估 |
| 5.6.1 多路主动补偿切换算法的性能分析 |
| 5.6.2 最优候选RSU选择博弈方法的性能分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 信息年龄感知的多路传输拥塞控制算法 |
| 6.1 本章引言 |
| 6.2 信息年龄感知的传输系统模型 |
| 6.3 面向SDN的信息年龄评估算法 |
| 6.4 多路传输的信息年龄设计与定义 |
| 6.5 基于流模型信息年龄感知的多路拥塞控制算法 |
| 6.6 仿真实验与性能评估 |
| 6.6.1 连接建立阶段的性能分析 |
| 6.6.2 数据传输阶段的性能分析 |
| 6.7 本章小结 |
| 第七章 结语 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 未来的研究工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的学术成果 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目 |
（3）移动流媒体多路传输关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 本文主要缩略语 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景 |
| 1.2 论文选题依据 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 1.4 论文主要贡献与创新 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第二章 相关工作综述 |
| 2.1 移动网络下的流媒体业务 |
| 2.2 移动流媒体单路传输技术 |
| 2.3 移动流媒体多路传输技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 部分可靠的多路虚拟队列调度机制 |
| 3.1 本章引言 |
| 3.2 延迟预测的多路虚拟队列分发 |
| 3.2.1 传输丢包分析模型 |
| 3.2.2 基于混沌理论的到达预测 |
| 3.2.3 多路虚拟队列分发 |
| 3.3 面向消息的部分可靠重传算法 |
| 3.3.1 MPTCP部分可靠协议扩展 |
| 3.3.2 面向消息的重传算法 |
| 3.4 仿真实验 |
| 3.4.1 FD-MVQS性能验证 |
| 3.4.2 MO-PR性能验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 输入特征分析的多路智能拥塞控制机制 |
| 4.1 本章引言 |
| 4.2 系统设计 |
| 4.3 RL-PSD算法 |
| 4.3.1 输入流功率谱密度分析 |
| 4.3.2 多路传输状态分析 |
| 4.3.3 拥塞控制动作定义 |
| 4.3.4 基于传输效用函数的回报计算 |
| 4.3.5 双层协作的Q-表生成与维护 |
| 4.4 性能分析 |
| 4.4.1 实验场景设计 |
| 4.4.2 实验结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 子流耦合感知的多路自适应传输方案 |
| 5.1 本章引言 |
| 5.2 系统设计 |
| 5.3 基于小波去噪的子流耦合识别 |
| 5.3.1 柔性阈值的小波去噪 |
| 5.3.2 子流耦合特征识别 |
| 5.4 基于DQN的多路传输控制 |
| 5.4.1 多路DQN传输模型 |
| 5.4.2 多路DQN拥塞控制算法 |
| 5.5 性能分析 |
| 5.5.1 实验场景设计 |
| 5.5.2 实验结果分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 能效均衡的多路传输优化算法 |
| 6.1 本章引言 |
| 6.2 系统设计 |
| 6.3 QE-MCC算法 |
| 6.3.1 传输系统状态定义 |
| 6.3.2 能量感知的传输能效模型 |
| 6.3.3 基于Q-Learning的多路拥塞控制 |
| 6.4 性能分析 |
| 6.4.1 实验场景设计 |
| 6.4.2 实验结果分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结语 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 未来的研究工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的学术成果 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目 |
（4）基于节点社会属性的校园DTN路由转发算法的研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第1 章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 DTN路由算法研究 |
| 1.2.2 DTN接触图路由研究 |
| 1.2.3 DTN拥塞控制算法研究 |
| 1.2.4 DTN较大消息路由算法研究 |
| 1.3 本文的研究内容 |
| 1.4 本文的组织安排 |
| 第2 章 延迟容忍网 |
| 2.1 DTN网络体系结构 |
| 2.2 Bundle层 |
| 2.3 接触类型 |
| 2.4 DTN网络应用 |
| 2.4.1 DTN仿真平台 |
| 2.4.2 JAXA/NASA DTN测试 |
| 2.4.3 灾后救援 |
| 2.5 DTN经典路由算法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3 章 一种基于学生社会属性的校园DTN路由算法 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 网络模型 |
| 3.3 路由算法 |
| 3.3.1 节点连接质量 |
| 3.3.2 节点位置预测 |
| 3.3.3 基于节点社会属性的社区划分 |
| 3.3.4 节点介数中心性计算 |
| 3.3.5 节点缓存内消息转发 |
| 3.4 实验和结果分析 |
| 3.4.1 仿真环境设置 |
| 3.4.2 仿真结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4 章 一种基于长报文分段转发的校园DTN路由算法 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 网络模型 |
| 4.3 CLSF算法 |
| 4.3.1 节点采样 |
| 4.3.2 节点连接质量 |
| 4.3.3 路径计算 |
| 4.3.4 路由策略 |
| 4.4 模拟实验 |
| 4.4.1 参数配置 |
| 4.4.2 消息生存时间影响 |
| 4.4.3 消息大小 |
| 4.4.4 接触图开销 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（5）水声传感网络体系结构的设计与实现（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 水声传感网络 |
| 1.2.2 网络体系结构 |
| 1.2.3 水声网络仿真验证平台 |
| 1.3 论文研究内容与贡献 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究成果 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 第2章 新型水声传感网络体系结构 |
| 2.1 整体框架 |
| 2.2 管控中心 |
| 2.3 数据转发平面 |
| 2.3.1 物理层 |
| 2.3.2 数据链路层 |
| 2.3.3 网络层 |
| 2.3.4 传输层 |
| 2.3.5 投递层和应用层 |
| 2.4 垂直管理平面 |
| 2.4.1 能量管理平面 |
| 2.4.2 移动管理平面 |
| 2.4.3 安全性平面 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 Lincros协议栈平台设计与实现 |
| 3.1 Lincros框架模型 |
| 3.1.1 协议模块 |
| 3.1.2 Lincros核心 |
| 3.1.3 Modem驱动模块 |
| 3.2 Lincros信息流 |
| 3.2.1 外部信息流 |
| 3.2.2 内部信息流 |
| 3.3 Lincros核心功能实现 |
| 3.3.1 协议栈连接管理 |
| 3.3.2 共享内存池管理 |
| 3.3.3 数据转发控制 |
| 3.3.4 外围模块支持 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 投递层设计与实现 |
| 4.1 网络区域与节点命名寻址 |
| 4.1.1 网络区域与投递层网关 |
| 4.1.2 节点命名与寻址 |
| 4.2 投递层数据传输 |
| 4.2.1 网络传输模型 |
| 4.2.2 机会传输与链路中断处理 |
| 4.2.3 投递层数据格式定义 |
| 4.3 链路感知和路由选择 |
| 4.3.1 链路感知与邻居发现 |
| 4.3.2 路径选择和调度 |
| 4.3.3 投递层路由表和地址映射表 |
| 4.4 投递层逐段可靠传输控制 |
| 4.4.1 水声网络可靠传输控制框架 |
| 4.4.2 基于包级编码的混合ARQ逐段可靠服务 |
| 4.5 资源分配与网络诊断 |
| 4.5.1 基于数据优先级的服务等级制度 |
| 4.5.2 数据交付选项与网络诊断 |
| 4.6 功能适配器 |
| 4.7 投递层核心功能实现 |
| 4.7.1 整体实现框架与工作流程 |
| 4.7.2 数据传输流程 |
| 4.7.3 邻居发现流程 |
| 4.7.4 可靠传输控制流程 |
| 4.8 本章小结 |
| 第5章 仿真分析与场景验证 |
| 5.1 验证场景设计与分析 |
| 5.2 仿真内容与结果分析 |
| 5.2.1 性能评价指标 |
| 5.2.2 仿真参数设置 |
| 5.2.3 仿真结果分析 |
| 5.3 硬件平台半实物验证 |
| 5.3.1 实验测试场景 |
| 5.3.2 实验结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 研究工作总结 |
| 6.2 研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士期间所取得的科研成果 |
（6）无线网络多径传输的编码与调度技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 符号表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景 |
| 1.1.1 引言 |
| 1.1.2 多路径传输技术的发展现状与问题 |
| 1.2 研究目标和意义 |
| 1.3 论文结构和安排 |
| 第二章 传输层多路径传输中的编码与调度技术 |
| 2.1 二进制擦除信道模型 |
| 2.2 LT码编译码原理及分析 |
| 2.3 Raptor编译码原理及分析 |
| 2.4 喷泉码多路径传输问题分析 |
| 2.4.1 多路径传输场景分析 |
| 2.4.2 喷泉码解决队头阻塞问题 |
| 2.4.3 码块切换问题 |
| 2.4.4 码块大小调整问题 |
| 2.4.5 喷泉码多路径调度问题 |
| 2.5 本章小节 |
| 第三章 基于Raptor码的多路径编码与调度技术 |
| 3.1 基于Raptor码的多路径传输协议设计 |
| 3.2 算法实现 |
| 3.2.1 码块自适应算法 |
| 3.2.2 路径调度算法 |
| 3.3 反馈控制与链路质量感知 |
| 3.4 性能评估 |
| 3.4.1 码块自适应算法性能评估 |
| 3.4.2 路径调度算法性能评估 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 多路径传输协议栈方案 |
| 4.1 多路径传输协议栈方案设计 |
| 4.2 切换算法设计 |
| 4.3 多路径传输协议栈方案实现 |
| 4.3.1 节点模块 |
| 4.3.2 MPTCP模块 |
| 4.3.3 RMPTP模块 |
| 4.4 多路径传输协议栈性能评估 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（7）复杂移动环境中车联网多链路协同传输方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要缩略语对照表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 研究背景与研究现状 |
| 1.2.1 车联网研究 |
| 1.2.2 多链路协同传输研究现状 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.4 论文主要工作与创新点 |
| 1.5 论文组织架构 |
| 2 基于标识网络的车联网多链路协同传输框架 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 研究现状 |
| 2.3 不同场景异构无线链路状态综合分析 |
| 2.3.1 无线链路状态综合测试实验设置 |
| 2.3.2 链路层参数分析 |
| 2.3.3 网络层参数分析 |
| 2.3.4 传输层参数分析 |
| 2.3.5 异构无线链路综合分析 |
| 2.4 新型车联网多链路协同传输框架研究基础 |
| 2.4.1 新型车联网多链路协同传输框架设计要求 |
| 2.4.2 标识网络 |
| 2.5 新型车联网多链路协同传输框架设计 |
| 2.5.1 整体网络拓扑 |
| 2.5.2 核心设备内部资源管控模型 |
| 2.5.3 基本通信流程 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 容忍链路状态估测误差的多链路协同传输方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.1.1 研究背景及问题描述 |
| 3.1.2 研究现状 |
| 3.2 移动场景无线链路状态估测误差分析 |
| 3.2.1 链路往返时延估测误差分析 |
| 3.2.2 链路可用带宽估测误差分析 |
| 3.3 RAID多链路传输方法的设计与实现 |
| 3.3.1 问题分析 |
| 3.3.2 RAID多链路传输方法网络模型 |
| 3.3.3 RAID多链路传输方法数学模型 |
| 3.3.4 RAID多链路传输方法核心算法实现 |
| 3.4 性能分析与实验评估 |
| 3.4.1 异构网络数据传输过程乱序程度分析 |
| 3.4.2 异构网络数据传输过程整体吞吐量分析 |
| 3.4.3 异构网络数据传输过程整体时延分析 |
| 3.4.4 异构网络传输过程估测误差容忍度分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于大数网络编码的多链路容错传输方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.1.1 研究背景及问题描述 |
| 4.1.2 研究现状 |
| 4.2 多链路传输容错方法模型设计 |
| 4.2.1 多链路传输容错方法概要 |
| 4.2.2 簇内比特信息数字映射数学模型 |
| 4.2.3 BNNC编码模型 |
| 4.2.4 BNNC解码模型 |
| 4.2.5 BNNC冗余矩阵数学模型 |
| 4.3 BNNC多链路传输方法核心算法的实现 |
| 4.3.1 BNNC多链路传输方法发送算法 |
| 4.3.2 BNNC多链路传输方法接收算法 |
| 4.4 数据传输容错方法性能分析 |
| 4.4.1 BNNC编解码模型传输容错性能分析 |
| 4.4.2 BNNC编解码模型计算性能分析 |
| 4.5 仿真分析与评估 |
| 4.5.1 标识车联网多链路协同传输仿真系统 |
| 4.5.2 传输可靠性对比分析 |
| 4.5.3 典型网络状态下的实时吞吐量对比分析 |
| 4.5.4 不同多链路传输方法普适性对比分析 |
| 4.6 网络编码模型性能系统实验评估 |
| 4.6.1 不同冗余度下不同网络编码模型计算性能实测评估 |
| 4.6.2 不同硬件平台编解码性能实测评估 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 面向复杂移动环境的车联网多链路协同传输机制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 两级DTT接收缓存模型 |
| 5.2.1 两级DTT接收缓存网络模型 |
| 5.2.2 时间阈值网络模型 |
| 5.2.3 时间阈值动态修正数学模型 |
| 5.3 标识车联网多链路协同传输机制的设计与实现 |
| 5.3.1 传输报文设计 |
| 5.3.2 内部模块设计 |
| 5.3.3 核心算法实现 |
| 5.4 两级DTT接收缓存模型性能评估 |
| 5.4.1 不同接收缓存模型整体评估 |
| 5.4.2 不同接收缓存模型深入分析 |
| 5.4.3 不同多链路传输接收缓存普适性分析 |
| 5.5 不同移动场景中多链路传输机制系统实验 |
| 5.5.1 系统实验设计 |
| 5.5.2 静态场景测试结果 |
| 5.5.3 低速移动场景测试结果 |
| 5.5.4 高速移动场景测试结果 |
| 5.6 实际应用 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 未来研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（8）智慧协同网络数据传输关键技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要缩略语对照表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 研究背景与研究现状 |
| 1.2.1 未来网络体系架构 |
| 1.2.2 智慧协同网络CoLoR协议体系 |
| 1.2.3 CoLoR传输层的设计挑战 |
| 1.2.4 现有数据传输机制 |
| 1.3 提出问题与研究意义 |
| 1.4 论文主要工作与创新点 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 2 高干扰环境面向数据流的逐跳传输机制 |
| 2.1 引言 |
| 2.1.1 EF-TP的速率问题 |
| 2.1.2 HC-TP的时延问题 |
| 2.2 总体设计 |
| 2.2.1 控制模型 |
| 2.2.2 内容标识体系 |
| 2.2.3 优先级转发 |
| 2.2.4 单路由规则 |
| 2.3 可靠性控制机制 |
| 2.3.1 逐跳可靠性控制 |
| 2.3.2 端到端可靠性控制 |
| 2.4 拥塞控制机制 |
| 2.4.1 逐跳拥塞避免 |
| 2.4.2 逐跳拥塞缓冲 |
| 2.4.3 端到端拥塞恢复 |
| 2.5 仿真结果与性能评估 |
| 2.5.1 原型系统的设计与部署 |
| 2.5.2 流开始时延 |
| 2.5.3 流结束时延 |
| 2.5.4 带宽利用率 |
| 2.5.5 带宽公平性 |
| 2.5.6 缓存开销 |
| 2.5.7 经济开销 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 高动态环境传输安全防御机制 |
| 3.1 引言 |
| 3.1.1 高动态环境中链路洪泛攻击的新特点 |
| 3.1.2 现有防御机制的失效 |
| 3.1.3 僵尸网络分布的不均匀性 |
| 3.2 主动防御机制 |
| 3.2.1 攻击检测 |
| 3.2.2 攻击溯源 |
| 3.2.3 流量标记 |
| 3.2.4 流量拦截 |
| 3.3 被动防御机制 |
| 3.3.1 日常时段流量监测 |
| 3.3.2 攻击时段源域身份识别 |
| 3.3.3 攻击时段源域流量过滤 |
| 3.4 有效性分析与评估 |
| 3.4.1 测试系统的设计与部署 |
| 3.4.2 LFA暴露时间的验证 |
| 3.4.3 主动防御的有效性 |
| 3.4.4 被动防御的有效性 |
| 3.4.5 被动防御的防御效率 |
| 3.4.6 被动防御的附带损伤 |
| 3.4.7 被动防御的攻击成本 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 高干扰高动态复杂环境协同传输方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.1.1 传输兼容问题 |
| 4.1.2 传输互联问题 |
| 4.2 并行兼容方法 |
| 4.2.1 数据包格式 |
| 4.2.2 优先级队列 |
| 4.2.3 路由器架构 |
| 4.3 串行互联方法 |
| 4.3.1 协议栈设计 |
| 4.3.2 传输机制互联方案 |
| 4.3.3 传输机制切换方案 |
| 4.4 仿真结果与性能评估 |
| 4.4.1 测试系统的设计与部署 |
| 4.4.2 并行兼容方法的有效性 |
| 4.4.3 并行兼容方法在高干扰环境中的性能 |
| 4.4.4 并行兼容方法对常规并发服务的支持 |
| 4.4.5 并行兼容方法的服务质量 |
| 4.4.6 链路永久中断时的传输性能 |
| 4.4.7 链路间歇中断时的传输性能 |
| 4.4.8 高动态场景中的缓存完整性 |
| 4.4.9 高动态场景中的缓存利用率 |
| 4.4.10 串行互联方法的传输性能 |
| 4.4.11 串行互联方法的动态全局最优 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 未来研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（9）基于Semi-TCP的无线网络可靠性控制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 研究问题和内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 Semi-TCP及喷泉码概述 |
| 2.1 可靠性控制概述 |
| 2.2 Semi-TCP概述 |
| 2.2.1 Semi-TCP的拥塞控制 |
| 2.2.2 Semi-TCP的可靠性控制 |
| 2.2.3 Semi-TCP的速率控制 |
| 2.3 喷泉码概述 |
| 2.3.1 喷泉码的基本原理 |
| 2.3.2 LT码 |
| 2.3.3 Raptor码 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于喷泉码的Semi-TCP可靠性控制 |
| 3.1 Semi-TCP可靠性控制的改进空间 |
| 3.2 在Semi-TCP使用喷泉码的基本思路 |
| 3.3 发送端的可靠性控制 |
| 3.3.1 划分数据块 |
| 3.3.2 喷泉码编码 |
| 3.3.3 发送端的可靠性控制 |
| 3.4 接收端的的可靠性控制 |
| 3.4.1 重传B-ACK |
| 3.4.2 接收端的可靠性控制 |
| 3.5 收发时序 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 仿真研究 |
| 4.1 喷泉码译码成功概率的模拟 |
| 4.2 发送端的修改 |
| 4.3 接收端的修改 |
| 4.4 实验参数设置 |
| 4.5 使用喷泉码前后的Semi-TCP对比 |
| 4.5.1 压缩ACK的情况 |
| 4.5.2 吞吐量 |
| 4.5.3 时延 |
| 4.5.4 使用喷泉码的开销 |
| 4.6 与其他ACK压缩算法对比 |
| 4.6.1 吞吐量 |
| 4.6.2 最大已确认分组序号 |
| 4.6.3 时延 |
| 4.7 块大小对喷泉码性能的影响 |
| 4.7.1 压缩ACK的情况 |
| 4.7.2 吞吐量 |
| 4.7.3 时延 |
| 4.7.4 使用喷泉码的开销 |
| 4.8 本章小结 |
| 结论 |
| 1.论文工作总结 |
| 2.工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士/硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（10）动态网络多路径带宽聚合传输系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文的组织结构 |
| 2 相关技术研究 |
| 2.1 无线传输技术 |
| 2.2 多路径传输协议 |
| 2.3 MPTCP技术要点 |
| 2.3.1 架构设计 |
| 2.3.2 拥塞控制 |
| 2.3.3 路径调度 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 多路径带宽聚合传输系统方案设计 |
| 3.1 应用场景及需求分析 |
| 3.2 总体方案设计 |
| 3.3 终端数据信息感知上报 |
| 3.4 传输层多路径带宽聚合 |
| 3.4.1 多路径服务质量评估 |
| 3.4.2 高损耗网络改进方案 |
| 3.5 中心服务器服务管理 |
| 3.5.1 信息服务模块 |
| 3.5.2 数据传输模块 |
| 3.5.3 信息存储模块 |
| 3.6 终端系统更新 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 多路径带宽聚合传输系统方案实现 |
| 4.1 终端数据信息感知上报 |
| 4.1.1 数据信息感知 |
| 4.1.2 数据信息上报 |
| 4.1.3 数据结构设计 |
| 4.2 传输层多路径带宽聚合 |
| 4.2.1 工作子流选择 |
| 4.2.2 数据调度管理 |
| 4.2.3 数据结构设计 |
| 4.3 中心服务器服务管理 |
| 4.3.1 信息服务模块 |
| 4.3.2 数据传输模块 |
| 4.3.3 信息存储模块 |
| 4.3.4 数据结构设计 |
| 4.4 终端系统更新 |
| 4.4.1 更新下发模块 |
| 4.4.2 系统更新模块 |
| 4.4.3 数据结构设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 系统测试与分析 |
| 5.1 测试设备与环境 |
| 5.2 功能测试 |
| 5.2.1 终端数据信息感知上报 |
| 5.2.2 传输层多路径带宽聚合 |
| 5.2.3 中心服务器服务管理 |
| 5.2.4 终端系统更新 |
| 5.3 性能测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
四、在传输层实现移动传输的移动网络（论文参考文献）
- [1]视频直播传输算法移动端适配与优化研究[D]. 陆嘉敏. 北京邮电大学, 2021(01)
- [2]软件定义网络中的多路径传输机制研究[D]. 高楷. 北京邮电大学, 2021
- [3]移动流媒体多路传输关键技术研究[D]. 秦久人. 北京邮电大学, 2021(01)
- [4]基于节点社会属性的校园DTN路由转发算法的研究[D]. 门子轩. 黑龙江大学, 2021(09)
- [5]水声传感网络体系结构的设计与实现[D]. 何皓琛. 浙江大学, 2021(01)
- [6]无线网络多径传输的编码与调度技术研究[D]. 王同普. 电子科技大学, 2021(01)
- [7]复杂移动环境中车联网多链路协同传输方法研究[D]. 张宇阳. 北京交通大学, 2020
- [8]智慧协同网络数据传输关键技术研究[D]. 王兆旭. 北京交通大学, 2020(03)
- [9]基于Semi-TCP的无线网络可靠性控制[D]. 陈炜璋. 华南理工大学, 2020(02)
- [10]动态网络多路径带宽聚合传输系统的设计与实现[D]. 付文龙. 北京交通大学, 2020(03)