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基于OpenFlow的视频流控制原型系统实现

作　者: 邓亮
导　师: 鲁珂
学　校: 电子科技大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 视频流兴趣挖掘 OpenFlow OPNET
分类号: TP273
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 31次
引　用: 0次
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内容摘要

中国互联网数据平台的相关数据显示，网络视频是用户人均单日访问时间最长的应用，同时在线视频已成为互联网第一大应用。对于网络运营商而言，其主要收入来源于向用户销售使用时长，大量的视频流量并没有带来对称的收入增长，同时由于市场竞争加剧，整个产业资费水平下降，运营商亟需改变传统的盈利模式，由业务向服务的转变是关键。而对于视频服务提供商而言，目前提供的都是免费视频，广告收入拿捏着他们发展的命脉，而广大、稳定的视频用户群体是其营收的保证。当前视频资源异常丰富，要想培养忠实的粉丝，具有吸引力的内容固然重要，如果能够准确根据用户兴趣主动推荐视频，将深深俘获视频用户的心，但若因为网络状况而影响到最终的视觉体验，将功亏一篑。另一方面，如果运营商的网络设备能够对业务进行感知，可以识别传输网络中的视频流并进行一些用户兴趣挖掘工作，为个性化服务提供一定的依据，差别服务及收费模式的问题就可以迎刃而解，视频服务提供商也可以订制更高服务质量的网络而提供更好的用户体验，所以由运营商提供增值服务，由视频服务提供商支付增值费用，可以说是一个双赢的局面。本论文正是针对上述问题，以P2P及Web视频流为研究对象，在深入分析当前视频流识别及兴趣挖掘技术原理的基础上，提出在网络汇聚层环境建立一个基于OpenFlow的视频流控制系统，主要内容为：1．研究视频流识别及兴趣挖掘技术原理，接合本控制系统特点，分析OpenFlow技术架构原理及组成，确定了原型系统在OpenFlow架构下实现具有可行性。2．对系统进行设计，主要功能是当网络视频流在传输过程中经过汇聚设备时，路由器根据一定的规则、算法对P2P、Web视频流进行视频识别，在此基础上提取用户所观看视频的相关信息，根据所得信息结合用户兴趣模型，对视频流用户进行兴趣挖掘，同时为对识别出的视频流进行优先级调度，设计了相应的计费功能。3．在OPNET网络仿真平台下搭建测试环境，对系统进行测试并分析。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-10
第一章绪论  10-18
  1.1 研究背景和意义  10-12
  1.2 互联网的发展状况  12-15
    1.2.1 流媒体技术下网络视频的发展  13-14
    1.2.2 SDN 网络的发展  14-15
  1.3 本文研究的主要内容  15-16
  1.4 本论文的结构安排  16-18
第二章相关技术介绍  18-27
  2.1 视频流的识别技术  18-20
  2.2 兴趣模型概述  20-22
  2.3 OPENFLOW 技术介绍  22-25
    2.3.1 基于 OpenFlow 网络架构实现原型系统的可行性分析  23-25
  2.4 OPNET MODELER 介绍  25-26
  2.5 本章小结  26-27
第三章系统整体设计  27-42
  3.1 仿真网络的架构设计  27-28
  3.2 控制器系统结构设计  28-29
  3.3 转发器设计  29-33
    3.3.1 流匹配模块  30-32
    3.3.2 流识别模块  32-33
  3.4 控制器设计  33-39
    3.4.1 后台分流模块  34-36
    3.4.2 信息提取模块  36-37
    3.4.3 兴趣判定模块  37-38
    3.4.4 计费模块  38-39
  3.5 转发器与控制器交互  39-40
  3.6 本章小结  40-42
第四章系统详细设计及实现  42-67
  4.1 数据存储区结构设计  42-49
    4.1.1 视频流匹配表  42-44
    4.1.2 视频流信息表  44-47
    4.1.3 关联信息缓冲区存储结构  47-48
    4.1.4 流数据缓冲区存储结构  48-49
  4.2 控制器各模块启动设计  49-53
    4.2.1 后台分流模块启动  49-50
    4.2.2 参数提取模块启动  50-52
    4.2.3 兴趣判定模块启动  52-53
  4.3 流匹配模块详细设计与实现  53-57
  4.4 后台分流模块详细设计与实现  57-60
  4.5 计费模块详细设计与实现  60-66
    4.5.1 数据库设计  60-63
    4.5.2 数据库操作  63-65
    4.5.3 计费的处理  65-66
  4.6 本章小结  66-67
第五章系统测试  67-76
  5.1 测试环境  67-68
  5.2 测试数据源与测试方案说明  68-69
  5.3 测试结果及分析  69-75
  5.4 本章小结  75-76
第六章结论  76-79
  6.1 本文的主要贡献  76-77
  6.2 下一步工作的展望  77-79
致谢  79-80
参考文献  80-84

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