基于媒体自适应算法的混合型P2P流媒体系统研究

摘要

随着人们对网络多媒体信息需求日益增长，多媒体网络技术快速发展，但是由于多媒体视频内容本身信息量大、传输带宽要求高、交互性要求高，同时网络带宽没有得到相应的扩充，从而导致造成网络拥塞，服务器超载，人们获得流媒体所需要的时间越来越长。近年来，P2P技术的发展促进了它在众多领域的深入应用，尤其是与流媒体技术的结合，有效地解决了视频服务器超载问题，合理地利用网络资源，为用户提供尽可能满意的视频服务质量。 本文首先介绍了P2P技术，P2P通信原理，流媒体系统的结构原理，主要包括流媒体应用中最采用的六大技术：媒体压缩技术，应用层的QoS控制，应用层组播技术，视频服务器技术，媒体同步技术和流媒体传输技术。其次阐述了流媒体的三种文件格式，压缩格式、文件格式以及发布格式，重点介绍了ASF文件格式。 本文讨论了混合型P2P流媒体系统的一些基础算法，重点分析了分簇算法，DHT算法及CHORD核心思想。指出了P2P流媒体的QoS问题表现。详细分析了节点获得媒体服务的流程。提出了用户选择服务节点的为了提高Internet上的流媒体QoS，本文在现有研究的分析总结基础上提出了一个高质量的媒体自适应模型。该模型用来解决节点的媒体质量差，服务延迟大，网络资源消耗多等问题，并通过仿真实验得出采用新模型的系统在媒体质量、服务延迟、网络资源消耗等性能明显优于传统系统。最后实现了媒体自适应收益最大算法。媒体对象收益对于现实中流媒体数据的播放具有较高的利用价值，它能明显地改善流媒体数据播放质量，使其在Internet上有更广阔的前景。研究结果对无线流媒体应用具有重要意义。