一、在网络中的流媒体实时传输技术（论文文献综述）
简捷[1]（2020）在《基于以太网的列车通信网络多业务调度优化策略研究》文中提出随着信息技术的发展,人工智能、大数据、云计算、物联网等先进技术与轨道交通装备不断深度融合,高速动车组体现出智能化和信息化的核心特征。列车通信网络（Train Communication Network,TCN）在承载控制数据之外,需要产生、整合、传输、处理更多源、更大量、更高维的运行及服务数据,实现多业务数据的融合传输。虽然实时以太网技术的引入大大扩展了TCN的带宽,但目前多业务数据在网络中所采用的仍是多网并存、低流量运行的实时性保障方法。在新的业务需求迅速扩展的要求下,为保证多种类型数据的实时性、安全性、可靠性,提升网络资源的利用率,需要对基于以太网的TCN多业务通信的传输模型与调度机制进行深入研究。本文从实时周期数据、实时非周期数据和流媒体数据三种类型业务的传输需求出发,分别讨论了数据的通信模型、网络资源调度算法以及实时性分析方法,主要研究成果如下:1、基于时间触发的实时周期数据调度优化。建立基于时间触发机制的TCN周期数据调度模型;分析以太网TCN的时延构成,并在此基础上形成实时周期数据调度的统一时态约束条件;为兼顾控制与调度性能,构建基于数据抖动和负载均衡的周期调度表优化模型;针对优化模型,提出基于模糊控制的量子粒子群自适应优化算法和基于可调度性排序的可满足性模块理论约束规划算法,进行周期数据时间触发调度表的计算;在TCN拓扑下,基于随机流量进行调度表的性能评估,证明算法的有效性。2、实时非周期数据队列调度优化。依据TCN优先级业务特点,建立实时非周期数据与时间触发数据的融合传输机制,并在此基础上提出实时非周期数据的动态平滑加权轮询-最小截止期优先两级调度方案,综合考虑业务排队长度、优先级、差错丢包数量等因素对轮询权重的影响,避免高优先级业务数据长时间阻塞端口;通过平滑调整轮询顺序,保证子队列轮询公平性与均衡性,提高网络业务整体的时延性能;通过二级截止期调度,保证在同一优先级队列内,紧急数据的优先转发。3、实时非周期数据队列时延的理论计算与实测估计方法优化。在理论时延计算方法上,建立实时非周期数据随机网络演算模型,允许业务在规定的概率下超出统计边界,推导在基于多跳交换机网络的周期、非周期数据融合传输机制下,多优先级队列轮询的理论时延上限。在现场测试方法上,建立实时业务数据端到端递交延误率的先验概率分布,通过统计有限时间内,测试样本中超过截止期的延误帧数量,建立基于贝叶斯规则的延误率后验概率模型,将时延测试问题转化为统计学的置信度问题,为TCN现场实时性指标的测试时间及样本数量的选择提供理论依据。4、基于定价机制与纳什均衡的流媒体数据带宽分配策略。在时间触发周期模型的基础上,建立TCN控制系统与流媒体数据融合传输的模型,分析业务传输的实时性保障性能。结合TCN带宽资源及流媒体数据业务特点,提出一种基于业务体验质量、网络传输性能和缓存要求的流媒体数据网络效用综合评价模型。基于经济学的执行理论与定价机制,将流媒体数据带宽分配问题转换为非合作博弈纳什均衡的求解问题;针对流媒体数据系统效用私密性、决策分散性特点,设计分布式策略定价机制进行码率与带宽的协商与定价,并通过实验验证了算法的有效性。5、搭建基于列车实时数据协议的TCN多业务传输验证平台。以典型的以太网TCN的两级结构与网络拓扑为原型,完成验证平台的设计。通过列车实时控制系统,以太网TCN状态感知系统及列车流媒体播放系统进行平台组网实验,对不同网络负载下的列车通信质量进行时延、抖动及业务平稳性的测试,验证本文所提算法的有效性。
周郁淳[2]（2020）在《基于KCP协议的实时视频传输方案设计与实现》文中进行了进一步梳理随着无线通信技术的不断更迭和Android智能移动终端性能的不断提升,视频传输系统中的终端设备正从个人电脑和固定摄像头向Android智能移动终端为终端迁移。目前市场中的视频传输系统大多需要高带宽支持以保证视频传输的实时性,当遇到在网络拥堵的情况时,这些视频传输系统就无法保证视频直播的实时性甚至会中断视频直播,这对用户而言是非常差的体验。基于上述问题,本文提供了基于KCP协议的实时视频传输方案,针对网络拥堵这种极端情况下直播实时性差的问题,尝试在协议侧使用KCP协议作为视频传输协议进行解决。本方案使用Android智能手机作为实时视频传输系统的推流端和播放端,并使用KCP协议进行端到端的通信。KCP协议作为一个可靠的传输层ARQ协议,它的初衷就是为了处理在网络拥堵的情况下TCP的网络通讯速度很慢的难题。本文使用KCP协议作为Android推流端和Android播放端之间的视频传输协议,能够有效的保证网络拥堵情况下直播系统的实时性。此外,本文还在Android播放端添加了追帧计算以保证网络抖动时直播的实时性。本文的主要工作如下:1.为了实现基于KCP的Android推流端,本文使用KCP Client作为Android推流端,设计并实现了Android推流端从视频数据采集到发送过程中的各个模块,这些模块包含从采集、拷贝、预览、修改、编码和发送实时视频数据模块。2.为了实现基于KCP的Android播放端,本文使用KCP Sever作为Android播放端,设计并实现了Android播放端从视频数据接收到播放过程中的各个模块,接收、解码和播放实时视频数据模块。3.为了减少网络抖动时Android播放端的累计时延,本文设计出了通过遍历KCP收包队列,根据队列尾部的视频数据时间戳判断是否丢弃数据包的追帧计算。为了验证系统的有效性,本文对所实现的实时视频传输系统进行了功能测试和性能测试,验证了各个模块在功能上的正确性以及实时视频播放的实时性,能够满足实际使用的要求。
范雅晴[3]（2020）在《面向多终端支持的HTTP自适应流媒体点播云平台关键技术研究》文中指出随着宽带网络的快速发展,对等网络技术（Peer-to-Peer,P2P）已广泛应用于流媒体服务,具有高扩展、低成本的优点,能有效降低服务器带宽开销。近年来,HTTP自适应流媒体技术（DASH）由于具备部署简单、自适应调整码率的优点,也得到了快速的发展,广泛应用于流媒体点播服务（Vo D）中。在流媒体点播服务中,如何有效应用对等网络技术与HTTP自适应流媒体技术的优点是一个要解决的问题。另一方面,随着无线网络技术（WIFI）和智能移动终端的普及,基于移动终端观看视频的用户也越来越多。因此,如何面向移动终端和固定终端构建一个多终端支持的P2P Vo D体系结构,实现资源在移动终端和固定终端之间打通共享,也是要考虑的一个重要问题。针对上述两个问题,本文研究面向多终端支持的HTTP自适应流媒体点播云平台的关键技术,主要研究内容如下。第一,本文将DASH技术和P2P Vo D服务相结合,提出了一种用于视频点播的P2P-DASH Vo D方案,该方案充分利用P2P的可扩展性和低成本特性以及DASH的动态自适应性。首先,构建了一个多层的将幂律环状覆盖网和斐波那契环状覆盖网结合在一起的P2P覆盖网结构。在该结构中,节点根据目标距离决定在幂律环状覆盖网或者在斐波那契环状覆盖网中搜索目标流媒体片段,以实现流媒体片段的快速查找。该覆盖网结构能有效减少视频点播中VCR操作产生的跳转延迟,提高播放的流畅度。然后,提出一种DASH码率控制策略用于流媒体数据的传输。本文的DASH码率控制策略根据节点自身状态和实时的全局网络状态,综合考虑四个自适应因子(视频片段准时到达率AR、节点的可用缓冲区Wiavailiable、当前覆盖层带宽可用率?j（7）t（8）、当前覆盖层上传带宽利用率ηj（7）t（8）),共同指导节点的视频码率选择。该选择策略在降低流媒体点播中跳转延迟的同时,能有效提高用户的视频观看满意度。第二,本文提出了一个多终端支持的基于超级节点的P2P Vo D体系结构。该体系结构将移动终端和固定终端组织在一起,实现多终端之间共享资源,降低服务器端负载。首先,本文构建了一个基于超级节点的P2P Vo D体系结构的模型。然后,本文为选择合适的超级节点对体系结构中的各类终端进行管理,提出一个超级节点选择算法。最后,本文结合各类终端不同的特性,为不同终端设计了相应的缓存结构,并结合视频点播的特性对体系结构的维护进行了讨论。通过实验,验证了该体系结构能有效实现多终端之间的资源共享,提高视频播放的质量和流畅度,并且有效降低服务器负载。
刘梦迪[4]（2020）在《大规模P2P网络流媒体交互系统的研究》文中研究说明伴随网络带宽及流媒体技术的发展,流媒体交互正迎来爆炸式增长,实时流媒体交互将成为未来互联网的主流应用场景。大规模流媒体交互系统对网络软硬件架构、带宽、运维等都带来前所未有的困难。面对大规模流媒体交互场景下,传统的客户端/服务器（Client/Server,C/S）架构难以应对,对等网络（Peer-to-Peer,P2P）架构是必然之选。交互式流媒体系统作为一种实时网络应用,对传输过程中的启动延迟、端到端延迟、及播放连续性要求很高,直接影响用户体验。本文专注于大规模P2P网络流媒体交互系统的构建理论和技术,对影响大规模P2P网络流媒体交互系统实时性和连续性的两个关键因素,即拓扑结构和数据调度,进行研究,主要工作如下:首先,对P2P网络特点、模型结构及相关应用进行分析,包括节点间的组织和路由、节点间的查询以及节点的加入和退出等;对流媒体技术的文件格式与相关传输协议展开研究,并对P2P流媒体技术的相关系统模型进行分析,研究P2P网络技术的特点、应用范围,现有系统模型的优缺点。其次,对大规模P2P网络流媒体交互系统的网络拓扑结构进行研究。对于节点间的组织和路由进行详细分析,综合节点间的查询策略以及节点的加入和退出机制,提出一种基于Kademlia协议的混合分层树网结合方法,在Kademlia协议基础之上引入物理距离和逻辑距离结合的策略,保证网络路由方式更加高效。再次,对节点间的数据调度策略进行研究和设计。建立基于节点上行带宽、在线时长、贡献度等的节点能力评价方法及相应的超级节点选择机制,使得超级节点更接近发布源节点,提高流媒体数据块的分发效率。另外,为了保障流媒体数据在传输过程中的连续性以及节点间的负载均衡,对数据块传输过程的紧迫度进行了基于视频播放点与推送指针之间数据块状态的实时监测度量,用于指导对应数据调度过程中对于流媒体数据块的推送和拉取操作的协同选择,实验证明了该方法的有效性。最后,在仿真平台Over Sim上对提出的方案进行系统仿真与性能测试,包括启动延时、端到端延时和视频失真率三个测量指标。与既有方案进行对比,本文设计的方案在启动延时、端到端延时以及视频失真率与既有方案相比分别至少降低了11%、16%和12%以上,表明本文研究的方案和技术达到了预期目标,可应用在大规模流媒体交互系统。
杨啖[5]（2020）在《直播流媒体传输仿真系统与算法研究》文中进行了进一步梳理近年来,随着移动互联网和4G、5G技术的进一步发展,流媒体业务日益流行。与此同时,流媒体传输已成为当今网络传输中的重中之重。相比于以前点播时代的视频传输,流媒体直播在低卡顿、高清晰的基础上,加入了实时交互（低延迟）的新型要求。所以面临直播流媒体传输中少卡顿、高清晰和低时延的新型挑战,本文为优化直播流媒体服务质量,开展对直播流媒体系统和算法的相关研究。首先,本文设计并实现了直播流媒体传输仿真系统。仿真系统主要分为主播推流端模块、转码服务模块、CDN（Content Deliver Network）模块和客户端模块组成。四个模块对应流媒体直播的推流、转码、CDN和下载播放四个过程。本文从需求分析、概要设计、详细分析完成了系统的设计与代码实现。仿真系统还提供日志和可视化功能以方便调试。其次完成系统的开源与发布。最后,本文验证仿真系统与真实系统的一致性,并且本系统比真实系统有一定加速比。其次,本文完成了经典自适应码率算法（ABR）在直播场景下的评测。由于ABR算法直接影响用户观看体验,文选取了学术界和工业界四种典型的经典ABR算法,挑选了典型的直播内容场景:体育直播、室内直播、游戏直播。挑选了丰富网络场景:强网环境、中网环境、弱网环境、混合网络四种模式。依据过往学术界经典QoE（Qualityof Experience）评测规则,对应各个直播场景,分别在各个网络环境中测试经典ABR算法的性能。最后根据评测结果对四种算法的性能进行分析,总结各类算法的在直播场景下表现不佳的原因。最后,本文设计并实现了基于强化学习的ABR算法RL-LIVE。鉴于上文中对经典ABR算法的分析,从直播场景的特征出发,综合强化学习特性设计了 RL-LIVE算法。RL-LIVE基于A3C网络结构,针对Pensieve算法优化了 State部分,并增加了可靠性保证。RL-LIVE基于上文中的流媒体仿真器完成了训练与实现。最后对比了改进版强化学习算法RL-LIVE在三种直播场景、四种网络情况下的性能。实验表明,RL-LIVE鲁棒性较好,在网络情况优良情况下与其他算法性能略优,但在弱网情况下性能明显优于其他算法。
杜柏均[6]（2020）在《小区环境下多屏互动媒体服务系统关键技术研究》文中研究说明如今移动智能设备和嵌入式智能家居系统乘着互联网和物联网技术进步的东风,取得了跃进式发展,无论是在提高人们的生产效率,还是在丰富人们的精神娱乐生活上,都有着深刻影响。尤其以手机、电视盒子、平板电脑以及智能电视为代表的硬件设备,辅以不断更新迭代以及推陈出新的其他智能家居设备,正在持续变革着家庭生活的基本模式。随着5G技术即将全面普及,可以预见当前本就火热的媒体通信和应用领域,例如视频通话、远程会议以及短视频应用将会迎来一波新的发展热潮。单就设备而论,每种新出现或迭代的智能设备通常聚焦于解决特定问题,彼此之间很少有交互和联通。如此便导致单体设备优势难以得到充分发挥,在家庭生活中,如果想利用某种设备的特性,同时简化使用流程或上手难度,在原有模式下用户体验难以满足。例如利用电视的屏幕大尺寸和高分辨率,并享受手机的便携性与易操作性,则需要实现设备间互联互通。为了解决这一需求痛点,本文提出了一种能够实现设备间资源共享,使用便携设备手机控制在其他设备进行的媒体通信和媒体应用服务,实现手机媒体文件的推流传输播放和多屏互动效果的应用,设计和实现小区环境下多屏互动媒体服务系统。本应用实现了端对端的视频通话功能,多人远程视频会议功能,以及特效短视频功能,并且为了使设备间互联互通,开发了设备搜索和连接功能,通过手机发现局域网下其他智能设备,建立网络长连接来发送指令控制设备功能,并且可以使用推流技术实现媒体文件的多屏共享。本系统根据业务场景实现了5大模块,媒体通信模块用以实现视频通话和多人会议功能。设备控制和管理模块实现了基于多播的设备搜索发现功能和设备长连接的建立,以及控制器发送指令管理响应设备功能。媒体应用服务模块实现了视频画面的预览和采集,并且能够添加美颜滤镜、贴纸和短视频特效,利用FFMPEG（Fast Forward Moving Picture Expert Group）进行视频编辑。最后实现了流媒体服务器,使用RTMP（Real Time Messaging Protocol）协议来推送实时媒体流并且在接收端播放的功能。通过完整的系统测试、功能测试和非功能测试后,各功能均达到设计预期,完成目标规划。
李文军[7]（2020）在《私有云桌面环境中音视频传输技术的优化与实现》文中认为私有云有着安全且服务质量高等优势而深受各企业的欢迎,它是云计算的一种服务模式。在硬件和软件日趋更新且终端设备不断更换的当今社会,把数据保存在云端将带来很大的便利,人们只需在终端上安装云客户端,便可使用云端资源而不用更新太多软件。VNC（Virtual Network Computing）协议是连接终端设备和私有云之间的桥梁,用户在使用私有云桌面环境进行办公时,便是用VNC协议进行的图像、鼠标和键盘等消息的传输,VNC使得用户可以远程操作云端资源。VNC的图像传输采用的是RFB（Remote Frame Buffer远程帧缓冲）协议,RFB协议工作在帧缓冲级别上,不依靠任何操作系统和终端设备。正是这个原因使得VNC能够跨平台,但是VNC对视频流的支持不足成了它的弱点,且VNC不支持音频,这些对只是用VNC来办公的人们来说影响不大,但是随着多媒体的不断发展,人们不满足使用私有云来办公,VNC的缺点也逐渐受到了人们关注。本文将对VNC进行修改,使其满足于多媒体的传输,弥补VNC的不足。其具体思路是在不影响原有VNC的办公模式的前提下,增加音视频模式。在音视频模式下,增加音频功能,并采用适合VNC的音视频压缩算法如JPEG2000视频压缩算法与Opus音频压缩算法对其进行压缩传输,优化网络通信使其有能力处理大量的网络数据,当然,优化了视频,增加了音频功能后,为了提高用户体验,本文将实现音视频同步。对于同步问题,这里采用的是以时间戳为参考对象的同步方案来进行音视频间的同步,采用增加缓冲区的方式来减小音视频内部的传输时延,并增加反馈调节功能,根据预测网络带宽来调整VNC服务端的发送速率,以此来保证数据的连续性并降低音视频的网络时延。对于音视频播放时的同步问题,这里将提出一种以音频为参考的同步播放算法来实现音视频播放时的同步问题。这些便是在音视频模式下本文解决的问题,由于这里是分为非音视频模式,即VNC模式和音视频模式这两种模式,因此进行模式检测将必不可少,本系统的模式检测将根据屏幕变化来判断当前应该处于哪种模式下,并进行模式转换,这里采用屏幕像素采样的方式进行判断。通过对VNC协议进行优化,使其能够进行音视频传输来满足人们使用多媒体的需要,同时保留了原有VNC跨平台的特性,使人们能在办公之余使用VNC来休闲娱乐。
梁文博[8]（2019）在《流媒体技术在远程教育中的研究与应用》文中研究指明随着计算机和网络信息技术的飞速发展,以互联网、多媒体等技术为基础的现代远程教育正逐步成为一种新兴的教育方式。同时,流媒体技术的日益成熟也促成了现代远程教育对资源共享的优势,这也为解决城乡、区域间教育发展的不均衡以及实现更公平的教育资源共享提供了条件。本文基于RTP/RTCP协议、多slice编码数据传输技术、拥塞控制技术及流媒体数据缓冲等技术,提出一种以软硬件相结合的方式来实现流媒体技术与远程教育的有效融合。采用海思Hi3531A作为核心处理器的嵌入式服务架构,实现了身份验证登录模块、控制台模块、实时数据采集模块、互动教学模块、信息存储模块以及通信传输核心模块。通信传输核心功能采用基于RTP/RTCP协议的具有QoS保障功能的实时传输技术,首先应用多slice编码并实现AAC-LC音频和H.264视频编码数据RTP封装的方式来减小数据量的传输。其次为提供更好的QoS保障功能,提出镜面伸缩策略以及改进的RAP拥塞控制策略,并将两种策略相结合,同时基于RTCP协议完成对QoS的实时监测。最后为提高嵌入式系统的整体性能以及确保数据解码顺序的正确性,在接收数据时完成自定义排序缓冲区的建立。测试结果表明嵌入式系统可以提供有效的流媒体实时传输功能,且在网络状况不良的情况下,能保障音视频传输的服务质量,降低延时,减小丢包率。该远程教育嵌入式系统良好的解决了异地教育的网络化、信息化,具有巨大的实用价值和可推广性。
郑博言[9]（2019）在《面向无线视频传输的喷泉码编译码算法研究》文中进行了进一步梳理随着科技的不断发展,大量的实时视频应用受到了人们的欢迎,但是视频在互联网传输中,常常会产生丢包的现象,为了对这一现象进行控制,若是采用TCP协议,其通过三次握手的方式进行连接,由于其目的是为了保证数据的可靠传输,当出现大量丢包时,由于存在大量的反馈信息会导致传输速度比较慢,不能支持交互视频,实现视频会议等时延较低的应用服务要求。但若是采用UDP进行传输,又没有纠错功能,这使得数据会产生大量的丢失,使视频播放产生卡顿现象,导致用户观看体验下降。数字喷泉码是一种无速率码,编译码复杂度较低,并且其无需反馈信息,所以将这种无速率码应用于多播实时视频流传输中,可以解决信道中产生的丢包现象,对原始符号进行恢复,提高了视频传输的可靠性。首先本文将喷泉码作为视频传输时应用层前向纠错的方案。并对喷泉码编译码时影响性能的关键因素度分布进行分析,对适合于视频传输的度分布与码长进行了探讨,并设计编码包长,减小译码开销,使其能够应用于视频传输中。并且在C++平台下完成了LT码编译码器的设计。其次根据视频流媒体传输的特点,为了减小传输过程中的时延抖动,提出了将滑动窗的思想与UEP进行结合应用于LT码的视频传输中,证明可以很好的降低时延,提高视频播放的流畅性。并在C++平台下开发了视频传输平台,通过其对视频进行喷泉码编译码传输,在客户端进行播放,通过修改二进制删除信道中的删除概率来对丢包进行控制,并将视频采用喷泉码编译码的视频传输系统与不经过喷泉码编译码而直接进行传送的视频传输丢包与时延结果进行比较,证明通过喷泉码编译码后,可以将丢失的数据包进行恢复,在丢包情况下,经过喷泉码的编译码保护后仍可对视频进行流畅的播放,而不经过喷泉码编译码时,视频会出现花屏也就是“马赛克”以及卡顿的现象,说明喷泉码编译码在丢包情况下仍可以在牺牲少量时延的情况下对视频进行良好的保护,从而验证了本文合理性。最后将VLC播放器集成于MFC平台中,使其在平台中即可对接收到的数据直接进行播放。
彭兴硕[10]（2019）在《针对直播场景下命名数据网络的研究与优化》文中研究指明近年来,由于互联网的高速发展,人们可以获取的信息也更加多元化。音频与视频作为一种比文字、图片等更加生动的信息传递媒介逐渐成为人们日常生活与娱乐中不可或缺的信息获取和交流的方式。随着宽带资费的下降和CDN技术的发展,视频直播这类即时视频服务也开始为人们所接受。视频直播相对于普通剪辑与整理过视频的资源,所承载的信息并不密集,但高实时性的特点通常可以使观众在观看过程中更具有参与感。视频直播由于实时性较高,同时参与人数较多,因此对网络环境要求更高。而由于TCP/IP属于端对端通信方式,对视频分发的效率对直播服务质量的影响较大,因此需要特定的服务器来同时为大量的观众提供实时的视频传输。直播场景下网络环境的复杂性与用户的高并发请求在端对端传输的TCP/IP体系效率较低。命名数据网络（NDN）是当前发展较为迅速的一个新型网络体系结构,NDN以内容为中心的思想,切合当今网络中大量信息传输的需要,使人们不用关心所获取信息的具体位置,而是关心数据内容本身。NDN非常适合于进行大量数据的分发,直播作为一个需要同时将当前的资源同时分享给大量观众的场景,因此适合在NDN中实现。本文的主要研究方向,是将NDN网络与直播场景相结合探讨NDN下直播场景中可以进行优化的部分。虽然从内容分发的角度来看,NDN网络可以为直播系统提供更好的数据传输服务,但从细节层面考虑,NDN网络中拉取数据包的方式与直播场景中推送直播数据的传输方式相违背,因此会产生一些列的问题;此外虽然通过NDN可以将直播数据完美的分发到多个消费者处,但经过对其中PIT与CS作用的分析,可以看出仍有优化空间的结论。本文针对NDN网络中的直播场景进行了研究,依据当前IP体系下的直播系统架构,参考其各部分的作用,对NDN中的直播系统的架构进行了设计,并依照NDN网络的特点,提出了兴趣包的同步策略与帧组转发策略,来优化直播场景下兴趣包与数据包的交互方式。在缓存策略方面,提出了冒泡缓存策略,依照直播场景在NDN中的特点,通过在网络中缓存小部分数据包来判断整体数据需要缓存的位置。本文提出的缓存策略适用于直播这类实时性较强,数据传输拓扑比较稳定的场景。根据ndn SIM模拟结果表明,本文提出的缓存策略会有效的减少网络中冗余的缓存,并可以在直播场景中有效减少冗余的流量。
二、在网络中的流媒体实时传输技术（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、在网络中的流媒体实时传输技术（论文提纲范文）
（1）基于以太网的列车通信网络多业务调度优化策略研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 背景与意义 |
| 1.2 基于以太网的列车通信网络 |
| 1.2.1 列车通信网络的基本要求 |
| 1.2.2 实时以太网的研究现状 |
| 1.2.3 基于以太网的列车通信网络应用 |
| 1.3 基于以太网的列车通信网络多业务调度 |
| 1.3.1 TCN多业务数据分类 |
| 1.3.2 TCN多业务数据调度 |
| 1.3.3 相关问题研究现状 |
| 1.4 论文整体结构 |
| 2 基于FQPSO和 SMT理论的实时周期业务调度优化 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 周期任务调度优化建模 |
| 2.2.1 时间触发通信机理 |
| 2.2.2 列车通信网络建模 |
| 2.2.3 任务调度约束条件 |
| 2.2.4 抖动与负载均衡目标 |
| 2.3 模糊控制量子粒子群算法 |
| 2.3.1 量子粒子群算法 |
| 2.3.2 收缩-扩张系数与势阱长度关系 |
| 2.3.3 基于模糊控制的量子粒子群自适应优化算法 |
| 2.4 基于可调度性排序SMT的时间触发调度 |
| 2.4.1 可满足性模块理论 |
| 2.4.2 周期业务可调度性排序 |
| 2.5 调度表性能评估 |
| 2.5.1 算法流程 |
| 2.5.2 网络环境 |
| 2.5.3 算例分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 实时非周期业务调度与分析优化方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 实时非周期数据融合调度模型 |
| 3.2.1 实时非周期数据传输特征 |
| 3.2.2 实时非周期数据融合传输机制 |
| 3.2.3 动态平滑加权轮询—最小截止期优先两级调度 |
| 3.3 基于随机网络演算的实时非周期数据时延计算 |
| 3.3.1 随机网络演算理论 |
| 3.3.2 TCN实时非周期数据到达与服务过程 |
| 3.3.3 TCN实时非周期数据积压与时延边界计算 |
| 3.4 基于贝叶斯规则的实时非周期业务时延估计方法 |
| 3.4.1 业务端到端时延测试 |
| 3.4.2 数据帧延误先验与后验概率分布 |
| 3.4.3 基于目标置信度的端到端数据延误率估计算法 |
| 3.5 算例仿真与分析 |
| 3.5.1 随机网络演算算例分析 |
| 3.5.2 DSRR-EDF调度仿真 |
| 3.5.3 贝叶斯时延测试方法分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于定价机制与纳什均衡的流媒体数据带宽分配策略 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 列车通信网络流媒体数据融合传输模型 |
| 4.2.1 流媒体数据业务传输特征 |
| 4.2.2 流媒体数据融合调度模型 |
| 4.2.3 流媒体数据带宽决定因素 |
| 4.2.4 流媒体数据综合效用评价模型 |
| 4.3 基于策略定价机制与纳什均衡的流媒体数据码率竞争策略 |
| 4.3.1 执行理论与定价机制 |
| 4.3.2 基于纳什均衡的流媒体数据码率策略定价机制 |
| 4.3.3 策略定价机制设计及求解 |
| 4.3.4 纳什均衡解的有效性 |
| 4.3.5 基于策略定价机制的调度算法设计 |
| 4.4 仿真分析 |
| 4.4.1 仿真平台结构 |
| 4.4.2 流媒体QoE性能参数拟合 |
| 4.4.3 基于策略定价机制的码率竞争仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于以太网的列车通信网络多业务传输验证平台 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 验证平台总体设计 |
| 5.2.1 TCN多业务系统结构 |
| 5.2.2 总体设计 |
| 5.3 基于TCN的多业务子系统设计 |
| 5.3.1 基于TRDP的实时通信子系统 |
| 5.3.2 基于TRDP-MIB的以太网TCN状态感知子系统 |
| 5.3.3 基于MPEG DASH的 PIS视频播放子系统 |
| 5.4 平台组网实验 |
| 5.4.1 实时周期数据调度实验 |
| 5.4.2 实时非周期数据调度实验 |
| 5.4.3 流媒体数据调度实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论 |
| 6.1 全文工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（2）基于KCP协议的实时视频传输方案设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第2章 相关技术研究与分析 |
| 2.1 Android操作系统相关理论 |
| 2.1.1 Android系统简介 |
| 2.1.2 Android系统框架 |
| 2.1.3 Android JNI |
| 2.2 流媒体传输协议 |
| 2.2.1 RTMP |
| 2.2.2 HLS |
| 2.3 快速可靠传输协议 |
| 2.4 H.264/AVC |
| 2.4.1 H.264/AVC原始码流结构 |
| 2.4.2 H.264/AVC码流分层结构 |
| 2.4.3 H.264/AVC的主要参数 |
| 2.4.4 H.264/AVC的优点 |
| 2.5 Android推流端 |
| 2.6 Android播放端 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 基于KCP的实时视频传输方案的设计 |
| 3.1 基于KCP的实时视频传输方案 |
| 3.1.1 KCP的设计思路 |
| 3.1.2 整体框架 |
| 3.2 Android推流端 |
| 3.2.1 KCP Client |
| 3.2.2 将KCP Client作为Android推流端 |
| 3.3 Android播放端 |
| 3.3.1 KCP Server |
| 3.3.2 将KCP Server作为Android播放端 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于KCP的端到端实时视频传输系统的实现 |
| 4.1 环境搭建 |
| 4.2 KCP的 JAVA实现 |
| 4.3 推流端的实现 |
| 4.3.1 采集实时视频数据模块 |
| 4.3.2 拷贝实时视频数据模块 |
| 4.3.3 预览实时视频数据模块 |
| 4.3.4 修改实时视频数据模块 |
| 4.3.5 编码实时视频数据模块 |
| 4.3.6 发送实时视频数据模块 |
| 4.4 播放端的实现 |
| 4.4.1 接收实时视频数据模块 |
| 4.4.2 解码实时视频数据模块 |
| 4.4.3 播放实时视频数据模块 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 系统测试结果与分析 |
| 5.1 测试环境 |
| 5.2 系统功能测试 |
| 5.2.1 采集实时视频数据模块测试 |
| 5.2.2 拷贝实时视频数据模块测试 |
| 5.2.3 预览实时视频数据模块测试 |
| 5.2.4 修改实时视频数据模块测试 |
| 5.2.5 编码实时视频数据模块测试 |
| 5.2.6 发送和接收实时视频数据模块测试 |
| 5.2.7 解码实时视频数据模块测试 |
| 5.2.8 播放实时视频数据模块测试 |
| 5.3 系统性能测试 |
| 5.3.1 测试工具 |
| 5.3.2 测试结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 |
（3）面向多终端支持的HTTP自适应流媒体点播云平台关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| §1.1 研究背景及意义 |
| §1.2 国内外研究现状 |
| §1.2.1 对等网络流媒体的研究现状 |
| §1.2.2 HTTP自适应流媒体的研究现状 |
| §1.2.3 P2PVoD覆盖网的研究现状 |
| §1.3 论文的主要研究内容 |
| §1.4 论文的章节安排 |
| 第二章 相关理论与技术 |
| §2.1 对等网络概述 |
| §2.1.1 对等网络概念 |
| §2.1.2 对等网络结构 |
| §2.1.3 对等网络主要优点 |
| §2.2 对等网络流媒体技术概述 |
| §2.2.1 流媒体技术概述 |
| §2.2.2 对等网络流媒体技术概述 |
| §2.3 HTTP自适应流媒体相关理论概述 |
| §2.4 对等网络覆盖网构建相关技术 |
| §2.4.1 经典P2P覆盖网 |
| §2.4.2 移动P2P覆盖网 |
| §2.5 本章小结 |
| 第三章 对等网络流媒体点播系统模型 |
| §3.1 流媒体点播系统模型 |
| §3.2 流媒体点播系统工作原理 |
| §3.2.1 流媒体片段的分割 |
| §3.2.2 节点加入系统 |
| §3.2.3 节点离开系统 |
| §3.2.4 节点间资源共享 |
| §3.3 本章小结 |
| 第四章 基于HTTP自适应流媒体的对等网络流媒体点播研究 |
| §4.1 模型概述 |
| §4.2 基于斐波那契环和幂率环结合的覆盖网 |
| §4.3 DASH码率控制策略 |
| §4.4 基于仿真实验的性能评价 |
| §4.4.1 仿真实验环境 |
| §4.4.2 仿真实验参数设置 |
| §4.4.3 仿真结果分析 |
| §4.5 本章小结 |
| 第五章 基于超级节点的多终端支持的P2P VoD体系结构研究 |
| §5.1 多终端支持的体系结构模型 |
| §5.2 超级节点的选择 |
| §5.2.1 超级节点选择指标 |
| §5.2.2 超级节点选择算法 |
| §5.3 各类终端的缓存机制 |
| §5.4 体系结构的维护 |
| §5.4.1 节点的加入 |
| §5.4.2 节点的离开 |
| §5.4.3 节点的拖动操作 |
| §5.4.4 节点的常规播放 |
| §5.5 基于仿真实验的性能评价 |
| §5.5.1 仿真实验主要参数设置 |
| §5.5.2 仿真结果分析 |
| §5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| §6.1 总结 |
| §6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者在攻读硕士学位期间的主要研究成果 |
（4）大规模P2P网络流媒体交互系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外相关研究进展 |
| 1.2.1 国外研究现状及分析 |
| 1.2.2 国内研究现状及分析 |
| 1.3 研究内容和目标 |
| 1.4 本文结构 |
| 第2章 P2P流媒体相关技术 |
| 2.1 P2P网络技术 |
| 2.1.1 集中式P2P网络 |
| 2.1.2 分布式结构化P2P网络 |
| 2.1.3 分布式非结构化P2P网络 |
| 2.1.4 半分布式P2P网络 |
| 2.2 流媒体技术 |
| 2.2.1 流媒体文件格式 |
| 2.2.2 流媒体传输协议 |
| 2.3 P2P流媒体系统分析 |
| 2.3.1 基于树状结构的系统模型 |
| 2.3.2 基于网状结构的系统模型 |
| 2.3.3 两种P2P流媒体交互系统模型对比 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 大规模P2P网络流媒体交互系统框架设计 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 系统模型设计 |
| 3.3 各部分功能及软件架构 |
| 3.4 系统流程设计 |
| 3.4.1 频道发布流程 |
| 3.4.2 用户访问频道资源流程 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 大规模P2P网络流媒体交互系统详细设计与研究 |
| 4.1 大规模P2P网络流媒体交互系统总体结构 |
| 4.2 网络拓扑模型 |
| 4.2.1 节点的组织和路由方法 |
| 4.2.2 节点能力评价方法 |
| 4.2.3 超级节点树的构建 |
| 4.2.4 超级节点树维护机制 |
| 4.3 数据调度与消息交互 |
| 4.3.1 流媒体内容发布 |
| 4.3.2 数据传输策略 |
| 4.3.3 流媒体数据缓存设计与调度 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 实验及结论 |
| 5.1 仿真平台 |
| 5.2 仿真实验 |
| 5.2.1 静态场景下的绩效评估 |
| 5.2.2 动态场景下的绩效评估 |
| 5.3 本章小结 |
| 总结 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间发表(含录用)的学术论文 |
（5）直播流媒体传输仿真系统与算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要符号对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 本文研究内容和贡献 |
| 1.2.1 直播流媒体仿真系统的设计与实现 |
| 1.2.2 经典ABR算法在直播中的评测与分析 |
| 1.2.3 直播ABR算法RL-LIVE的设计与实现 |
| 1.3 本文组织结构 |
| 第二章 直播流媒体网络传输研究现状 |
| 2.1 直播流媒体系统的研究现状 |
| 2.1.1 流媒体网络传输协议的发展 |
| 2.1.2 流媒体网络传输系统的相关研究 |
| 2.2 流媒体码率自适应算法的研究现状 |
| 2.2.1 影响直播流媒体服务的关键因素 |
| 2.2.2 直播流媒体ABR算法的研究现状 |
| 2.3 机器学习在流媒体网络系统的研究现状 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 直播流媒体仿真系统的设计与实现 |
| 3.1 系统需求分析 |
| 3.2 系统概要设计 |
| 3.2.1 主播端设计 |
| 3.2.2 转码服务器设计 |
| 3.2.3 CDN节点设计 |
| 3.2.4 客户端设计 |
| 3.3 系统详细设计 |
| 3.3.1 评测环境详细设计 |
| 3.3.2 客户端详细设计 |
| 3.3.3 ABR模块详细设计 |
| 3.3.4 可视化日志功能详细设计 |
| 3.4 系统的实现与开源 |
| 3.4.1 原型系统的实现 |
| 3.4.2 原型系统的发布与开源 |
| 3.5 系统的测试与验证 |
| 3.5.1 仿真器的一致性 |
| 3.5.2 仿真器加速比 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 经典ABR算法在直播中的评测与分析 |
| 4.1 用户观看体验(QOE)概述 |
| 4.1.1 用户观看体验(QoE)的相关工作 |
| 4.1.2 用户观看体验(QoE)设计 |
| 4.2 ABR算法在仿真系统的评测方法 |
| 4.2.1 评测环境设置 |
| 4.2.2 ABR算法选取 |
| 4.2.3 评测分数计算 |
| 4.3 ABR算法评测结果 |
| 4.4 ABR算法在直播场景中的性能分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 直播ABR算法RL-LIVE的设计与实现 |
| 5.1 强化学习概述 |
| 5.1.1 强化学习基本理论 |
| 5.1.2 深度强化学习 |
| 5.1.3 强化学习与网络系统结合的合理性 |
| 5.2 RL-LIVE算法的设计与实现 |
| 5.2.1 强化学习网络结构 |
| 5.2.2 状态、决策、奖励函数的设置 |
| 5.2.3 RL-LIVE算法对Pensieve算法的优化 |
| 5..4 RL-LIVE算法的实现与训练 |
| 5.3 RL-LIVE算法的评测结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（6）小区环境下多屏互动媒体服务系统关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究历史和现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.4 本文结构安排 |
| 第二章 相关技术介绍 |
| 2.1 ANDROID相关技术简介 |
| 2.1.1 Android 操作系统和重要技术 |
| 2.1.2 SOCKET长连接 |
| 2.1.3 异步消息传递机制 |
| 2.2 NGINX服务器 |
| 2.3 FFMPEG音视频编解码工具 |
| 2.4 VLC FOR ANDROID开源播放器框架 |
| 2.5 流媒体协议RTMP |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 多屏互动媒体服务系统需求及关键技术分析 |
| 3.1 应用场景及业务需求分析 |
| 3.2 系统的功能性需求 |
| 3.3 系统的非功能性需求 |
| 3.4 系统关键技术 |
| 3.4.1 视频通信时延优化技术 |
| 3.4.2 自定义FFMPEG库 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 多屏互动媒体服务系统总体架构设计 |
| 4.1 系统的框架设计 |
| 4.2 系统的功能模块设计 |
| 4.2.1 媒体通信模块 |
| 4.2.2 设备控制和管理模块 |
| 4.2.3 媒体应用服务模块 |
| 4.2.4 流媒体服务器模块 |
| 4.2.5 媒体播放器模块 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 多屏互动媒体服务系统详细设计与实现 |
| 5.1 媒体通信模块的设计与实现 |
| 5.1.1 音视频通话 |
| 5.1.2 多人远程会议 |
| 5.2 设备控制和管理模块设计与实现 |
| 5.2.1 设备搜索和发现 |
| 5.2.2 远程设备连接 |
| 5.2.3 远程设备控制 |
| 5.3 媒体应用服务模块设计与实现 |
| 5.3.1 视频采集和录制 |
| 5.3.2 美颜美型和贴纸特效 |
| 5.3.3 视频编辑 |
| 5.3.3.1 FFMPEG源码修改及编译 |
| 5.3.3.2 视频编辑功能实现 |
| 5.4 流媒体服务器模块设计与实现 |
| 5.4.1 RTMP流式传输服务 |
| 5.4.2 NGINX服务及搭建及推流 |
| 5.5 媒体播放器模块设计与实现 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 系统测试 |
| 6.1 系统测试环境 |
| 6.2 功能测试 |
| 6.2.1 媒体通信功能测试 |
| 6.2.1.1 视频通话功能测试 |
| 6.2.1.2 多人会议功能测试 |
| 6.2.2 媒体应用服务功能测试 |
| 6.2.2.1 特效视频录制功能测试 |
| 6.2.2.2 视频编辑功能测试 |
| 6.2.3 多设备搜索连接功能测试 |
| 6.3 非功能测试 |
| 6.3.1 通信响应时间测试 |
| 6.3.2 视频编辑格式有效性测试 |
| 6.3.3 兼容性测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（7）私有云桌面环境中音视频传输技术的优化与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 课题研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 相关技术介绍 |
| 2.1 远程桌面连接协议 |
| 2.2 音视频编码算法 |
| 2.2.1 视频编码 |
| 2.2.2 音频编码 |
| 2.3 音视频同步技术 |
| 2.3.1 多媒体同步概念及影响因素 |
| 2.3.2 音视频同步方案 |
| 2.3.3 多媒体同步容限 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 音视频传输技术优化分析与设计 |
| 3.1 VNC协议优化分析 |
| 3.1.1 VNC数据压缩技术优化分析 |
| 3.1.2 VNC视频图像更新机制改进 |
| 3.1.3 VNC对音频支持的不足 |
| 3.1.4 VNC音视频网络通信优化分析 |
| 3.1.5 VNC优化总体架构 |
| 3.2 私有云环境中VNC设计 |
| 3.2.1 模式检测模块设计 |
| 3.2.2 音视频网络通信优化设计 |
| 3.2.3 音频模块设计 |
| 3.2.4 视频传输优化策略 |
| 3.2.5 音视频同步方案设计 |
| 3.2.6 客户端反馈调节模块设计 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 音视频传输技术实现 |
| 4.1 模式检测模块实现 |
| 4.2 网络通信模块实现 |
| 4.3 音频模块实现 |
| 4.3.1 音频录制与播放模块实现 |
| 4.3.2 音频编解码实现 |
| 4.4 视频优化实现 |
| 4.4.1 视频模式实现 |
| 4.4.2 视频编码封装 |
| 4.5 音视频同步方案实现 |
| 4.5.1 音视频采集时间戳实现 |
| 4.5.2 缓冲区实现 |
| 4.5.3 音视频发送同步实现 |
| 4.5.4 同步播放实现 |
| 4.6 客户端反馈调节模块实现 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 测试与分析 |
| 5.1 测试目标 |
| 5.2 测试环境 |
| 5.3 功能测试 |
| 5.4 性能测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（8）流媒体技术在远程教育中的研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 远程教育发展状况 |
| 1.2.2 实时流媒体传输技术 |
| 1.3 论文结构安排 |
| 2 远程教育嵌入式系统分析 |
| 2.1 远程教育嵌入式系统组网方案 |
| 2.2 嵌入式系统结构设计 |
| 2.2.1 硬件结构 |
| 2.2.2 设备嵌入式服务架构 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 远程教育嵌入式设备的核心功能设计 |
| 3.1 远程教育嵌入式设备开发环境 |
| 3.2 登录模块的实现 |
| 3.3 控制台模块的实现 |
| 3.4 音视频采集模块的实现 |
| 3.4.1 视频采集 |
| 3.4.2 音频采集 |
| 3.5 音视频教学模块的实现 |
| 3.5.1 实时预览 |
| 3.5.2 镜面伸缩 |
| 3.5.3 发言功能 |
| 3.6 流媒体存储模块的实现 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 远程教育通信传输核心功能设计 |
| 4.1 嵌入式设备与服务端之间的通信传输模块 |
| 4.2 嵌入式设备与服务端之间的实时传输模块 |
| 4.3 RTP发送处理的实现 |
| 4.3.1 多slice(片)编码 |
| 4.3.2 AAC-LC音频数据和H.264 视频数据的RTP封装 |
| 4.3.3 RTP数据的发送过程 |
| 4.3.4 自适应拥塞控制策略 |
| 4.4 RTP接收处理的实现 |
| 4.4.1 RTP数据的接收过程 |
| 4.4.2 排序缓冲区的建立 |
| 4.5 基于RTCP的 QoS监测 |
| 4.5.1 QoS参数计算 |
| 4.5.2 RTCP包的传输时间间隔 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 实验与测试 |
| 5.1 测试目的 |
| 5.2 测试环境 |
| 5.3 测试内容与分析 |
| 5.3.1 基本功能测试 |
| 5.3.2 终端网络的QoS保障测试 |
| 5.3.3 网络测量测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 全文工作总结 |
| 6.2 有待继续研究的内容 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
（9）面向无线视频传输的喷泉码编译码算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 发展历史及国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文的结构安排 |
| 第2章 基于视频传输的喷泉码研究与设计 |
| 2.1 二进制删除信道 |
| 2.2 LT码基本原理 |
| 2.2.1 喷泉码编码算法 |
| 2.2.2 置信传播译码算法 |
| 2.3 基于视频传输的LT码的度分布 |
| 2.3.1 理想孤波分布 |
| 2.3.2 鲁棒孤波分布 |
| 2.3.3 LT码中δ的参数选择 |
| 2.3.4 LT码中c的参数选择 |
| 2.3.5 其他的度分布 |
| 2.4 基于视频传输的LT码性能分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于喷泉码的视频传输策略 |
| 3.1 视频流媒体传输技术 |
| 3.2 视频压缩标准以及网络通信模式 |
| 3.2.1 网络通信模式 |
| 3.2.2 视频压缩标准概述 |
| 3.2.3 视频压缩及传输 |
| 3.3 基于视频传输的滑动窗LT码 |
| 3.4 基于视频传输的不等差错保护LT码 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 喷泉码视频传输系统设计与实现 |
| 4.1 视频传输系统总体框架 |
| 4.2 基于视频传输的LT码实现 |
| 4.2.1 基于视频传输的LT码编码实现 |
| 4.2.2 基于视频传输的LT码译码实现 |
| 4.3 视频传输系统设计 |
| 4.3.1 VLC视频传输平台推送与播放终端 |
| 4.3.2 基于UDP视频流的接收与推送 |
| 4.3.3 基于视频传输的LT码应用 |
| 4.3.4 基于视频传输的传输平台设计 |
| 4.4 基于LT码的视频传输系统性能分析 |
| 4.4.1 抗丢包能力分析 |
| 4.4.2 传输平台时延分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）针对直播场景下命名数据网络的研究与优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 直播系统研究现状 |
| 1.2.2 NDN中的直播系统相关的研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 第2章 NDN机制与直播系统的相关研究 |
| 2.1 NDN体系概述 |
| 2.1.1 NDN体系结构 |
| 2.1.2 NDN网络基本通信机制 |
| 2.1.3 NDN命名机制 |
| 2.1.4 NDN路由转发机制 |
| 2.2 直播与流媒体技术相关研究 |
| 2.2.1 直播系统概述 |
| 2.2.2 直播体系架构 |
| 2.2.3 流媒体相关协议 |
| 2.3 本章总结 |
| 第3章 NDN中的直播场景与帧组转发策略的设计 |
| 3.1 直播场景设计 |
| 3.1.1 NDN网络中直播场景的数据传输逻辑 |
| 3.1.2 网络适配层详细设计 |
| 3.1.3 兴趣包同步请求策略 |
| 3.2 命名机制与查找策略 |
| 3.3 帧组转发策略 |
| 3.3.1 帧组兴趣包 |
| 3.3.2 帧组进度记录与使用 |
| 3.3.3 帧组转发策略详细流程 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 冒泡缓存策略的设计 |
| 4.1 现有缓存策略分析 |
| 4.2 冒泡缓存策略 |
| 4.2.1 冒泡缓存策略概述 |
| 4.2.2 缓存策略场景 |
| 4.2.3 缓存策略设计思路 |
| 4.2.4 数据结构设计 |
| 4.2.5 冒泡缓存策略具体流程 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 算法的实验与分析 |
| 5.1 ndnSIM模拟平台概述 |
| 5.2 模拟实验基本设计 |
| 5.3 帧组转发策略实验与分析 |
| 5.3.1 模拟实验设计 |
| 5.3.2 算法模拟实现 |
| 5.3.3 实验评估指标 |
| 5.3.4 实验结果与分析 |
| 5.4 冒泡缓存策略实验与分析 |
| 5.4.1 模拟实验设计 |
| 5.4.2 算法模拟实现 |
| 5.4.3 实验评估指标 |
| 5.4.4 实验结果与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
四、在网络中的流媒体实时传输技术（论文参考文献）
- [1]基于以太网的列车通信网络多业务调度优化策略研究[D]. 简捷. 北京交通大学, 2020(03)
- [2]基于KCP协议的实时视频传输方案设计与实现[D]. 周郁淳. 重庆邮电大学, 2020(02)
- [3]面向多终端支持的HTTP自适应流媒体点播云平台关键技术研究[D]. 范雅晴. 桂林电子科技大学, 2020(04)
- [4]大规模P2P网络流媒体交互系统的研究[D]. 刘梦迪. 沈阳航空航天大学, 2020(04)
- [5]直播流媒体传输仿真系统与算法研究[D]. 杨啖. 北京邮电大学, 2020(05)
- [6]小区环境下多屏互动媒体服务系统关键技术研究[D]. 杜柏均. 电子科技大学, 2020(07)
- [7]私有云桌面环境中音视频传输技术的优化与实现[D]. 李文军. 电子科技大学, 2020(07)
- [8]流媒体技术在远程教育中的研究与应用[D]. 梁文博. 西安科技大学, 2019(01)
- [9]面向无线视频传输的喷泉码编译码算法研究[D]. 郑博言. 哈尔滨工业大学, 2019(01)
- [10]针对直播场景下命名数据网络的研究与优化[D]. 彭兴硕. 北京工业大学, 2019(03)