准确、高效的业务流识别与分类是保障多媒体通信端到端QoS(Quality of Service)、执行相关网络操作的前提。但多媒体通信业务构成复杂、具有较严格的QoS约束,且在包/流水平统计特征多样性,业务统计特征有效选取直接关系到识别和分类方...
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准确、高效的业务流识别与分类是保障多媒体通信端到端QoS(Quality of Service)、执行相关网络操作的前提。但多媒体通信业务构成复杂、具有较严格的QoS约束,且在包/流水平统计特征多样性,业务统计特征有效选取直接关系到识别和分类方法的有效性。在介绍相关研究成果的基础上,文中从业务特征角度对现有技术进行分类,进而对比各类方法的性能,同时在探讨当前业务流识别方法存在对新业务识别准确度不高、实时性不足等问题的基础上,结合跨域QoS类映射弹性需求的特点,给出跨域QoS类映射中多媒体业务识别架构。整个架构的目标是准确、高效地识别多媒体流,为聚集流的形成做好前期准备,为保障高效的端到端QoS提供技术支撑。最后,总结了发展趋势和面临的挑战。
UMTS网络中RNC节点使用的标准FIFO队列管理方法没有考虑视频帧的不同内容,导致接收端用户感受质量下降。提出了基于视频帧内容的主动队列管理方法,使RLC层获取视频帧的类型,为I帧、P帧数据分组提供不同等级保护,提高视频业务的用户体验质量(quality of experience,QoE)。仿真结果显示,所提出方法较现有方法能够有效提升视频质量,并且当无线链路质量下降或网络拥塞程度上升时,提升效果更加显著。
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