异构网络中视频流分层组播的层速率优化问题主要涉及分层数、分层速率和用户链路带宽,针对层速率优化NP-hard问题,本文提出一种基于用户簇的分层组播层速率优化UC-LRAO(layer rate allocation optimization with user cluster)算法.根...异构网络中视频流分层组播的层速率优化问题主要涉及分层数、分层速率和用户链路带宽,针对层速率优化NP-hard问题,本文提出一种基于用户簇的分层组播层速率优化UC-LRAO(layer rate allocation optimization with user cluster)算法.根据用户数对视频流进行分层,确定每层用户数和各用户承载分层视频流的带宽,采用最大流–最小割的Edmonds-Karp算法和层内网络编码实现每层用户视频流的传输链路所需带宽的分配.基于预定视频流分层的层数要求,利用用户分簇对原分层重新合并,从而优化分配分层速率和链路带宽.仿真结果表明所提出的算法可以提高系统吞吐量.展开更多
文摘异构网络中视频流分层组播的层速率优化问题主要涉及分层数、分层速率和用户链路带宽,针对层速率优化NP-hard问题,本文提出一种基于用户簇的分层组播层速率优化UC-LRAO(layer rate allocation optimization with user cluster)算法.根据用户数对视频流进行分层,确定每层用户数和各用户承载分层视频流的带宽,采用最大流–最小割的Edmonds-Karp算法和层内网络编码实现每层用户视频流的传输链路所需带宽的分配.基于预定视频流分层的层数要求,利用用户分簇对原分层重新合并,从而优化分配分层速率和链路带宽.仿真结果表明所提出的算法可以提高系统吞吐量.
