19、无线网状网络中的多媒体内容交付

无线网状网络中的多媒体内容交付

1. 路由决策与QoS保障

在无线网状网络(WMN)中,每个流的路由决策受到多种因素的约束。联合优化路由决策时所利用的因素会根据不同流的约束条件而有所不同。例如,对于有严格端到端延迟约束的应用,链路的端到端传输时间是一个重要因素;对于有显著带宽需求约束的应用,流的有效吞吐量则更为关键。每个流会基于使用Dijkstra算法扩展的联合优化结果,独立决定首选的路由选择。

为了在移动WMN中为多媒体流提供稳定的QoS,Liu等人提出了一种QoS感知的备份路由算法,该算法与可用带宽估计机制协同工作。网络中任何节点的带宽估计基于有效信道容量以及该节点和共享同一信道的相邻节点的总占用带宽。备份路由算法将节点的这些信息纳入路由计算信息包中,并广播给共享同一信道的相邻节点以进行带宽估计。

同时,为了减少移动WMN中链路质量不稳定导致的频繁路由发现开销,在节点之间交换路由请求/回复消息建立路由时,除了主路径外,还会选择一条备份搭载路径(其可用带宽在所有路径中排第二),以提供更可靠的连接。默认情况下,多媒体流通过主路径传输,除非主路径断开,此时激活备份路径进行传输。基于仿真的结果表明,该备份路由算法成功缩短了路由建立和重建时间,有利于实时多媒体通信。

2. 多媒体内容交付服务概述

基于内容分发网络(CDN)的网络服务及其相关技术为终端用户提供了对远程内容的低延迟访问,这些内容包括但不限于常见的网页内容、高清质量的视频/音频流、应用程序和系统更新等,广泛应用于制造业、零售业、金融和医疗保健等对传输质量有高要求的多个业务领域。

多年来,各种服务提供商一直在进行与CDN服务相关的技术开发,构建了互联网无形的骨干网

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值