实时协同图案设计优化数据传输若干问题研究

摘要

现代网络技术的飞速发展为CSCW系统的广泛应用提供了技术基础，实时协同应用正逐步成为与网络应用相关的研究热点之一。实时协同设计系统包括很多方面的关键问题，其中在异质网络环境下实现高效的数据传输是实时协同应用的一个重要研究内容。本文主要研究内容包括：(1)分析不同网络协同框架与性能，建立基于P2P架构的实时协同模型；(2)建立多协议数据传输模型完成实时协同环境下多元化数据传输；(3)建立自适应感知模型优化多用户之间的协同设计过程，减少冲突，提高协同效率。本文的研究目标是优化异质网络环境中实时协同数据传输过程，建立高效协同感知模型，改善协同效果并提高协同效率。 本文首先综述CSCW系统的发展历史以及主要应用分类，介绍针对不同CSCW应用方向的研究现状以及实时协同CSCW系统中各种关键技术。重点介绍实时协同设计系统中的数据传输与协同感知研究的现有成果，并分析其性能表现以及目前仍然存在的不足。 整体系统结构是协同系统设计中一个重要的问题，系统结构的选择决定了系统功能的划分以及功能部件在多个协同端之间的部署方式。本文分析异质网络环境对协同应用可能的影响，提出了一种基于P2P网络架构的实时协同编辑系统的应用框架。这种网络结构不再利用中央服务器做为协同设计的中介平台，所有的交互直接在协同者之间进行。基于集中式结构的协同过程及协同规模受限于中央服务器的可用性，并存在性能瓶颈等问题，不适合于在异质网络环境下的协同应用。P2P网络结构突破了中央服务器的局限，增强系统的容错能力；同时通过协同用户之间的资源共享策略达到更好的整体协同性能。 数据传输协议的选择对于数据传输结果的性能指标起着重要的影响作用。第四章首先分析了一些关键网络性能指标对于实时协同系统的性能影响以及特定需求。提出了采用多种传输协议分类传输协同数据的方法，建立动态自适应传输模型，并在某些感知数据的传输中采用AFEC协议结合鼠标位置预测算法提高数据的传输质量。该传输模型的目标是依据传输数据的不同特点分配相应的传输机制，在传输资源消耗和数据传输要求之间建立紧密联系。 协同感知是实时协同系统中提高协同效率以及系统可用性的关键技术。本文提出了基于网络带宽资源预测的自适应感知调整策略。该模型的主要思想是：通过在数据接收方预测网络带宽并及时将网络状况信息返回给数据发送方。数据发送端根据网络状况调整数据编码策略，发送不同粒度的感知信息。这种方法一方面很好地实现了基于网络实时性能状况的感知信息的实时调整，另一方面也为协同参与者提供了灵活的控制手段，保护个人隐私。 在前面提出的模型的基础上开发了实时协同图案设计原型系统CoDesign，同时以视频感知数据交互为例，将自适应感知模型具体应用到视频感知数据的传输模块中。文中详细介绍了具体应用中的算法以及实现过程，并给出了实验环境中的应用实例，有效地证明了自适应感知模型在实时协同设计应用中的有效性。 本论文提出的基于P2P架构的协同网络模式，多协议自适应传输模型，以及基于网络状况自适应的感知模型能够很好的在实时协同设计过程中的数据交互过程中根据实时系统资源状况进行协同感知信息传输的动态自适应调整，在复杂的异质网络状况下拓展了终端用户参与协同设计的能力，同时也在较大程度上改善了整体的协同性能。

目录

文摘

英文文摘

论文说明：资助

第一章绪论

1.1引言

1.2论文背景

1.3本文研究内容

1.4本文组织结构

第二章相关研究工作综述

2.1 CSCW研究现状

2.1.1 CSCW的特点与分类

2.2 CSCW关键技术综述

2.2.1一致性维持

2.2.2冲突检测与解决

2.2.3Undo/Redo

2.2.4协同感知模型

2.2.5后加入问题

2.3计算机支持的分布式协同设计

2.4协同数据传输

2.4.1协同系统结构

2.4.2传输协议研究

2.4.3可靠与不可靠数据传输

2.4.4多码率数据传输机制

2.4.5多播

2.5协同感知技术综述

2.5.1协同感知分类

2.5.2现有感知技术介绍

2.5.3感知中的隐私保护问题

2.6本章小结

第三章基于P2P的实时协同系统结构

3.1网络特征与评测机制

3.1.1异质数据网络

3.1.2 TCP拥塞控制机制

3.1.3 TCP友好的速率控制机制

3.1.4参数测量与本地调整策略

3.2 P2P技术介绍

3.2.1 P2P概念的提出

3.2.2 P2P的特点

3.2.3一些常用的P2P应用

3.3基于P2P结构的传输模型

3.3.1协同编辑系统框架结构

3.3.2数据结构与算法

3.3.3应用层路由机制

3.3.4性能分析

3.4本章小结

第四章多协议数据传输模型

4.1关键网络指标

4.2协同交互的输入/输出通道

4.3动态多协议数据传输模型

4.3.1几种网络协议比较

4.3.2 AFEC算法

4.3.3协同数据分类

4.3.4动态传输模型

4.4 AFEC算法应用示例

4.4.1远程光标感知数据

4.4.2性能分析

4.5改进模型

4.5.1实验结果分析

4.5.2预测算法

4.5.3误差弥补的预测算法

4.6本章小结

第五章基于协同紧密度与网络资源状况的自适应感知模型

5.1协同环境中的感知模型

5.1.1感知信息源分类

5.1.2影响感知信息理解的因素

5.1.3自适应感知模型的目标

5.2实时带宽预测机制

5.3基于实时协同紧密度的自适应感知模型

5.3.1空间模型

5.3.2用户区域的划分

5.3.3感知强度

5.3.4分级编码方式

5.3.5感知表维护

5.3.6感知中的隐私保护

5.4分层编码数据多播

5.4.1分层数据编码

5.4.2分层多播技术分类

5.4.2分层编码示例

5.5网络状况自适应调整机制

5.6本章小结

第六章协同图案设计原型系统

6.1协同图案设计原型系统CoDesign

6.2自适应感知模型应用

6.2.1自适应实时视频交互

6.2.2实际采用的编码机制

6.3视频会议实例

6.3.1系统应用实例

6.4.2控制模块

6.5本章小结

第七章总结与展望

7.1总结

7.2展望

参考文献

致谢

附录：攻读博士学位期间发表的论文