多媒体通信业务流识别与分类方法综述

• 作者: 张健 房曙光 王再见 董育宁
• 来源期刊: 南京邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 多媒体通信 流识别 流分类 QoS 机器学习
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 所属期刊栏目: 视频分析与编码新技术专题
• 页码范围: 35-44
• 页数: 10页
• 分类号: TN919.8
• 字数: 9311字
• 语种: 中文

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董育宁	南京邮电大学通信与信息工程学院	96	811	13.0	25.0
2	王再见	南京邮电大学通信与信息工程学院	33	70	4.0	6.0
4	张健	南京邮电大学通信与信息工程学院	14	37	4.0	5.0
7	房曙光	南京邮电大学通信与信息工程学院	5	21	2.0	4.0