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Subject: search.filters.subject.QoS

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    基於FPGA平台的家庭網路QoS系統設計
    (2019) 婁敦堯; Lou, Tun-Yao
    隨著網路的服務增加，使我們對於頻寬的要求也隨之上升，此時服務品質(QoS)管理服務演算法就顯得很重要。而以GRNN為基礎的QoS管理服務演算法，具有分類準確、訓練快速的優點，但卻會因為訓練資料的增加，使得運算成本龐大。為了負擔此龐大的運算成本，通常執行QoS管理服務演算法的實體設備為PC以上的電腦，PC以上的電腦不僅體積較大，功耗也較大，對於一般家庭而言，的確是一種很大的負擔。 本論文已嵌入式平台取代PC，嵌入式系統不僅體積較小，功耗也相對於PC較小，但嵌入式系統的CPU效能比PC的CPU相比之下，弱了許多，若直接已嵌入式系統取代PC實現QoS服務管理演算法，則很難達到即時運算的要求。而解決的方法，即是將原本以軟體執行GRNN，便成以硬體實現。此舉不僅可以改善GRNN龐大的運算成本，同時也可以彌補嵌入式系統CPU效能不足的缺點。
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    發展可支援網際會談啟始協議(SIP)攝影機之基礎架構
    (2007) 鄭守廷; Shou-Ting Jeng
    本論文的目的是建立一個可支援會談啟始協議(Session Initiation Protocol，SIP)的即時監視系統，並且提供多使用者存取影像之QoS功能，運用微處理器攝影機(IP-CAM)為基礎之相關研究。研究方法是利用SIP2.0規範，撰寫使用者用戶端(User Agent Client，UAC)程式與使用者伺服器端(User Agent Server，UAS)程式於嵌入式裝置，以及使用自行設計的主動可調適資源控制(Active-Adaptive Resource Control，AARC)機制，透過TCP/IP上的HTTP建立視訊環境，即時進行傳輸MPEG-4多媒體。SIP-CAM的AARC機制之方法為選擇性丟棄影像畫面，優點為可提高多人使用即時監視系統的穩定性，依照用戶端電腦效能來主動調整影像品質，給每一個使用者傳輸適當的視訊串流。
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    智慧家庭聯網之 QoS 資源調配的匯聚策略
    (2017) 董一志; Tung, Yi-Chih
    無中文摘要。
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    適用於家庭網路之低運算量QoS系統
    (2018) 潘柏廷; Pan, Bo-Ting
    由於隨著IoT興起，各式各樣的設備都有網路功能，家庭網路之轉傳設備(如:網路交換機)的工作越來越繁雜，雖然IEEE與ITU制定了IEEE 1905與ITU-T G.hn，整合了各種網路技術達成混和式網路環境，但家庭網路的頻寬往往無法滿足所有的設備，所以本論文希望研究出一套適合家庭網路之低運算QoS系統，將家庭網路的頻寬利用率達到最佳的效果。 本論文QoS管理演算法，利用GRNN預測每個設備所需要的頻寬配置，GRNN預測頻寬配置是基於一個Profile，此Proflie記載了過去的頻寬配置，本論文並提出了Profile置換演算法，使得我們Profile維持固定的容量大小，可以更快的給予該設備頻寬配置。 最後實際透過區域網路來實驗本論文之演算法，並在實驗結果證明了本演算法可以提供可靠且低運算量的QoS管理。
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    GRNN網路硬體之實現及在區域網路管理之應用
    (2016) 鍾育君; CHUNG, Yu-Chun
    區域網路已於一般人的生活中扮演了重要的地位，如何管理有限的網路資源，製造最大的使用效益，是一個困難的議題，根據不同的使用者習慣，以及應用，會需要各種不同的網路環境設定，如何快速且即時的反應是我們追求的目標。 由於使用者的回饋與反應，才是我們判定服務品質(Quality of Service)的重要指標，根據以往累積的使用者回饋，本論文設定一品質標準，並結合GRNN(Generalized Regression Neural Networks)類神經網路學習法則，快速且精準的計算使用者會感到滿意的網路環境設定，並從所有可能感到滿意的設定中，找出消耗網路資源最少的設定，提供給使用者， 利用軟體實現網路環境設定之頻寬分配計算，建構於一般的網路橋接器環境，將會耗費相當大量的反應時間，使用者的體驗感受將會大幅度下降，所以本論文欲以VLSI晶片設計，設計出效能強大，且快速精準的分配網路環境設定，計算法則也是不可或缺的一環，故結合GRNN類神經網路學習法則，以硬體電路晶片實現處理單元，便可達成這一目的。