广域多播可靠传输控制机制研究

论文摘要

随着Internet网络技术的迅速发展,出现了许多新型的应用,如大型网络音/视频会议、推送技术、发布/订阅系统（publish/subscribe）、大规模协作计算、IPTV、大型远程教育系统、分布式网格计算、共享白板式的多媒体应用,此外还有为用户群进行软件升级、镜像和高速缓存站点的更新、分布式交互模拟（Distributed Interactive Simulation）等,这些应用都具有从一个主机向多个主机或者从多个主机向多个主机发送同一信息的特性,而在Internet上这种同时分发的数目可能达数十万台,这些都需要更高的带宽支持,并且大大超出了单播的能力。大量的带宽消耗对网络运营商在现有网络资源基础上如何提供高效、稳定的服务提出了挑战。IP多播技术能对这一类应用提供支持,在多播网络中,即使多播用户数量成倍增长,骨干网络中网络带宽也无需增加,多播已成为多点通信应用的关键支撑技术。多播有许多活跃的研究领域,其中的一个研究重点是关于多播的可靠性（Reliability）研究,即研究如何保证数据包可靠的传输到所需节点。本文主要在多播的可靠性传输控制机制方面做了一些研究与探讨。本论文属于国家自然科学基金项目“基于网格架构的丰富媒体内容分发网络研究”、国家863计划软件重大专项应用类课题:“Linux多媒体网络教学软件”研究成果的一部分。论文的主要工作包括:（1）针对现有可靠多播协议存在的可扩展性问题,即随着组成员的增加,协议的性能下降,提出了一种基于gossip的可靠多播控制机制,提出了一种采用三层结构的可靠多播模型,使可扩展性得到一定的改善。基本思想:将数据包的丢失恢复分为两个层次,概率可靠和确定可靠。在经过概率可靠恢复后,已使大部分节点的丢失信息得到恢复,确定可靠只需对少量的节点进行恢复处理,较为有效地解决了可靠多播中的反馈爆炸问题,从而使可扩展性得到改善,通过网络模拟实验验证了其有效性。此外,对所提的控制机制从延时、带宽、成员管理等方面作了一些优化。（2）鉴于目前IP多播还未广泛的部署,应用层多播作为一种并行方案被用于支持当前的多点应用。由于应用层多播的分发树依赖于端主机,使应用层多播的分发树固有的脆弱,易造成分发树的分隔,如何创建一健壮的分发树,解决树分隔问题,是应用层多播的关键问题之一。由此提出一种基于K-正则随机图的分发树创建算法,利用K-正则随机图所具有的特性,如高度的连接性,来对抗端节点的故障或动态离开。模拟结果显示,在一定的节点故障范围内,基于K-正则随机图的分发树,仍然能有效地实现数据的分发。（3）对与多播可靠性密切相关的问题,即多播的拥塞控制进行了研究,提出了一种基于MINC（Multicast inference of networkcharacteristics）的分层多播动态定制机制,MINC是一种基于端到端的网络测量技术,能对网络进行动态监测,从而改善信息的分发质量,模拟显示定制机制是有效的。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.1.1 新型应用的出现及数据分发的方式
• 1.1.2 多播技术的产生及发展应用现状
• 1.1.3 多播的可靠传输问题
• 1.2 可靠多播面临的主要问题
• 1.2.1 应用的差异性
• 1.2.2 可靠性模型的选择
• 1.2.3 反馈爆炸
• 1.2.4 丢失恢复
• 1.2.5 可扩展性
• 1.2.6 异质性
• 1.2.7 拥塞控制
• 1.3 研究的目的和意义
• 1.4 论文的主要研究工作及创新点
• 1.5 论文的组织结构
• 第2章 相关研究综述
• 2.1 多播技术概述
• 2.1.1 组成员管理协议
• 2.1.2 多播路由协议
• 2.1.3 多播高层协议
• 2.2 多播的可靠性
• 2.2.1 可靠性的定义
• 2.2.2 数据丢失分析
• 2.2.3 面临的主要问题
• 2.2.4 多播可靠性控制机制
• 2.2.4.1 差错控制
• 2.2.4.2 可靠多播衡量标准
• 2.3 可靠多播研究现状
• 2.3.1 RM协议的分类
• 2.3.1.1 基于ARQ的方案
• 2.3.1.2 基于FEC的方案
• 2.3.2 一些具有代表性的可靠多播协议
• 2.3.2.1 基于定时器的方案
• 2.3.2.2 基于树的可靠多播协议
• 2.3.2.3 基于日志的可靠多播协议
• 2.3.2.4 基于路由器辅助的可靠多播协议
• 2.3.2.5 基于FEC的可靠多播协议
• 2.3.3 现有方案的分析与比较
• 2.4 应用层多播可靠性研究现状
• 2.5 本章小结
• 第3章 基于GOSSIP的可靠多播控制机制研究
• 3.1 引言
• 3.2 相关工作
• 3.3 GOSSIP算法概述
• 3.3.1 基本传播模型分析
• 3.3.1.1 SI模型
• 3.3.1.2 SIR模型
• 3.3.1.3 SIS模型
• 3.3.2 Gossip算法概述
• 3.3.2.1 Anti-entropy
• 3.3.2.2 Rumor mongering
• 3.3.3 Gossip协议的特点
• 3.4 基于Gossip的可靠多播自适应控制机制
• 3.4.1 概率可靠的思想
• 3.4.2 相关定义
• 3.4.3 Gossip算法的关键问题
• 3.4.3.1 成员管理
• 3.4.3.2 网络感知
• 3.4.3.3 缓存的管理
• 3.4.3.4 消息的过滤
• 3.4.4 自适应控制机制
• 3.4.4.1 三层结构模型
• 3.4.4.2 数据及控制消息
• 3.4.4.3 控制过程分析
• 3.4.5 优化
• 3.4.5.1 参数的动态设置
• 3.4.5.2 基于Bloom Filter的信息摘要
• 3.4.5.3 组成员的管理
• 3.5 实验模拟
• 3.5.1 评价标准
• 3.5.2 模拟环境
• 3.5.2.1 NS-2
• 3.5.2.2 网络拓扑生成器（GT-ITM）
• 3.5.3 实验模拟
• 3.5.3.1 丢失率对协议性能的影响
• 3.5.3.2 组成员数对协议性能的影响
• 3.6 本章小结
• 第4章 应用层多播可靠性研究
• 4.1 引言
• 4.2 应用层多播概述
• 4.2.1 应用层多播中的关键技术和问题
• 4.2.1.1 节点的组织
• 4.2.1.2 动态组成员的管理
• 4.2.1.3 拓扑的管理
• 4.2.2 应用层多播的研究现状和进展
• 4.2.2.1 一些典型的系统
• 4.2.2.2 应用层多播的应用
• 4.3 一种基于K-正则随机图的应用层多播可靠传输机制
• 4.3.1 问题的提出
• 4.3.2 主要思想
• 4.3.3 基于K-正则随机图的覆盖网的创建与维护
• 4.3.3.1 覆盖网的建立和维护
• 4.3.3.2 故障检测与恢复
• 4.3.4 优化
• 4.4 实验模拟
• 4.4.1 通信链路故障的影响
• 4.4.2 节点故障的影响
• 4.4.3 与其他协议的比较
• 4.5 相关工作
• 4.6 本章小结
• 第5章 多播拥塞控制研究
• 5.1 引言
• 5.2 多播拥塞的主要问题概述
• 5.2.1 拥塞和拥塞控制
• 5.2.2 多播拥塞控制
• 5.2.3 多播拥塞控制算法
• 5.3 一种基于MINC的分层多播动态定制机制研究
• 5.3.1 分层多播拥塞控制机制概述
• 5.3.2 基于MINC的分层多播动态定制机制
• 5.3.2.1 问题的提出
• 5.3.2.2 基于MINC的网络丢失率的测量
• 5.3.2.3 基于MINC的分层多播动态定制
• 5.4 实验模拟
• 5.4.1 模拟环境
• 5.4.2 实验模拟
• 5.4.3 结果分析
• 5.4.3.1 用直接测量验证MINC的有效性
• 5.4.3.2 探针数数对测量结果的影响
• 5.4.3.3 与其它协议的比较
• 5.5 相关工作
• 5.6 本章小结
• 第6章 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.2 进一步的工作
• 参考文献
• 攻读博士学位期间发表的学术论文
• 致谢