本发明涉及网络数据传输领域，具体地说是一种基于SPI和P2P网络的媒体流分离传输方法。
背景技术：
现今，网络数据传输速度快速提高，而人们对IP通信的要求也在不断提高，这使得数模转换成为了网络应用的前端内容，而且逐渐向统一通信(everything over IP)发展。从基本的语音数据传输逐渐扩展到视频、即时通信以及数据协同传输等多种多媒体业务：各种高带宽需求的媒体业务开始出现，比如高安全性通信、高保真语音、高清视频通信等等。现今网络提供服务质量，不能满足数模转换的基本服务质量要求。统一通信将多种业务的媒体流同时承载在P2P网络上，需要的带宽极具增加，这更加加剧了QoS问题。语音和图形图像数据同时在单一的一条路径传输，由于图形图像数据流占用的带宽相对较高，这会导致音频质量急剧下降。把由于多业务媒体流的高带宽需求导致的QoS下降称为多业务媒体流的QoS问题。
QoS（Quδlity of Service，服务质量）指一个网络能够利用各种基础技术，为指定的网络通信提供更好的服务能力, 是网络的一种安全机制， 是用来解决网络延迟和阻塞等问题的一种技术。 在正常情况下，如果网络只用于特定的无时间限制的应用系统，并不需要QoS，比如Web应用，或E-mδil设置等。但是对关键应用和多媒体应用就十分必要。当网络过载或拥塞时，QoS 能确保重要业务量不受延迟或丢弃，同时保证网络的高效运行。在RFC 3644上有对QoS的说明。
目前，解决Internet数据传输的QoS问题的方案主要有2种：（1）、让网络提供区分服务(DiffServ)，并给予数模转换等实时应用较高的优先级；（2）、利用网络自身已经具有的路径多样性，让应用程序选择最优的路径传输。这两种办法都有不可逾越的瓶颈，如何能够将上述两种方法结合，实现数据传输是目前现有技术中存在的技术问题。
技术实现要素：
本发明的技术任务是针对以上不足，提供一种基于SPI和P2P网络的媒体流分离传输方法，来解决如何能够实现根据每种媒体流的类型相对应的选择不同的路径传输并分离地进行切换，将多个媒体流分布于多样性的路径中，提高数据流的传输质量，降低因低带宽所导致的质量损耗的问题。
本发明的技术任务是按以下方式实现的，一种基于SPI和P2P网络的媒体流分离传输方法，该方法通过P2P覆盖网络来传输媒体流，使用P2P覆盖网络的应用层路由，利用路径多样性来提高媒体流传输的可靠性，并使用集中式SIP信令，通过多指标综合评价方法评选出性能较好的客户端节点充当中继服务节点，并通过一个P2P覆盖网络组织上述客户端节点；为了组织P2P覆盖网络，客户端节点采用了资源检索机制来发现Peer节点；同时使用DHT网络和目录服务器来存储和检索Peer节点资源，客户端节点和Peer节点之间通过一个无结构网络模型组织起来；客户端节点和Peer节点同时运行P2P的维护协议来维护覆盖网络；当通信双方需要中继服务节点建立会话时，从P2P覆盖网络中选择多个中继服务节点，并通过SPI信令协商多条媒体传输路径，完成多媒体流分离传输的路径选择和路径切换。
作为优选，所述多指标综合评价方法步骤如下：
（1）、通过测量方法得到路径的测量指标，路径的测量指标包括延迟、分组丢失率和延迟抖动；
（2）、将测量指标无量纲化；
（3）、通过综合计算方法得到路径的综合评价值，综合计算方法采用加权平均法。
作为优选，所述路径选择和路径切换的算法：
（1）、在每个周期k，将测量的路径质量转换为原始的路径质量，去除媒体流占用带宽对路径质量的影响，并对路径质量进行预测；
（2）、根据路径切换的情况更新砧计值；
（3）、搜索使得整体期望质量最优的一组路径组合。
更优地，所述多媒体流分离传输的路径选择和路径切换算法如下：
（1）、初始化每条路径的δi，j（0）值；
（2）、初始选择默认的路径组合L1(0)，L2(0),···，Ln(O)；
（3）、对于每一个路径组合时隙k；
（4）、测量计算所有路径的综合路径质量Ql(k)，Q2(k)，⋯，QN(k)；
（5）、按规则1更新路径的原始路径质量Q1’(k+1)，Q2’(k+1)，···，Qn’(k+1)；
（6）、按规则2更新路径的影响因子δi，j（k+1）,其中，δi，j（k+1）表示媒体流j对路径i的路径质量的影响因子：δi，j（k+1）=（Q无媒体流-Q有媒体流）/Q无媒体流，这样，每条路径i用如下的一个m+ 1元组描述：（Qi(k)，Qi，1(k)），Qi，2(k)，···，Qi，m(k)），其中，Qi(k)是每个周期测量的路径质量，δi，j（k+1）是媒体流带宽对路径质量影响因子的估计值；
（7）、选择路径组合Ll(k+1)，L2(k+1)，···，Lm(k+1)，使得Qoverall最大；
（8）、如果 Qoverall (k+1)> Qoverall (k)+S，将媒体传输路径切换到路径组合Ll(k+1)，L2(k+1)，⋯，Lm(k+1)，其中，S为对路径切换设定了一个阈值，只有当整体的路径质量改进超过阀值时才会真正切换路径；
（9）、结束；
其中，所述步骤（5）中的规则1为：对于那些在周期k传输了媒体流的路径L1(k)，L2(k),···，Ln(k)：QL1’(k+1)= QL1(k)(1+δL1，i（k)）;
对于周期k没有传输媒体流的路径，则：QL1’(k+1)= QL1(k)；
δi，j（k）是媒体流j对路径i的路径质量影响因子的估计值，对δ进行准确地估计采用一个自适应算法来不断地修正δ值，首先，赋予δ一个经验值，然后在每个周期对发生了媒体流切换的路径采用指数平滑方法来修正δ值；
所述步骤（6）中的规则2为：对于δi，j（k），只考虑媒体流j在路径i上发生的切换；若路径i在周期k没有传输任何媒体流，在周期k-1也没有传输任何媒体流，在更新δi，j（k）如下：δi，j（k+1）=δi，j（k）；
若路径i在周期k传输了媒体流j，则：
若路径i在周期k没有传输任何媒体流，而在周期k-1传输了媒体流j，则：
根据上述规则更新了每条路径的状态之后，就能计算路径组合Ll(k+1)，L2(k+1)，···，Lm(k+1)的整体期望性能了，计算是必须考虑媒体流对路径质量的影响；
所述步骤（7）中Qoverall 整体期望质量的计算公式：
。
本发明的基于SPI和P2P网络的媒体流分离传输方法具有以下优点：
1、本发明利用系统提供的路径多样性，为每种媒体流分别选择路径传输并分离地进行切换，将多个媒体流分布于多样性的路径中，减少了带宽对路径质量的影响；
2、本发明利用SPI和P2P网络以及网络固有的路径多样性，根据每种媒体流的类型相对应的选择不同的路径传输并分离地进行切换，将多个媒体流分布于多样性的路径中，提高数据流的传输质量，降低因低带宽所导致的质量损耗；
3、本发明为每个业务的媒体流选择不同的路径并分离地传输，充分地挖掘了网络的路径多样性，提高了端到端的带宽可用性，这种多路径传输的思想和目前流行的P2P文件传输方法类似。
故本发明具有设计合理、结构简单、使用方便、一物多用等特点，因而，具有很好的推广使用价值。
附图说明
下面结合附图对本发明进一步说明。
附图1为基于SPI和P2P网络的媒体流分离传输方法的系统结构示意图。
具体实施方式
参照说明书附图和具体实施例对本发明的一种基于SPI和P2P网络的媒体流分离传输方法作以下详细地说明。
实施例1：
如附图1所述，本发明的基于SPI和P2P网络的媒体流分离传输方法,该方法通过P2P覆盖网络来传输媒体流，使用P2P覆盖网络的应用层路由，利用路径多样性来提高媒体流传输的可靠性，并使用集中式SIP信令，通过多指标综合评价方法评选出性能较好的客户端节点充当中继服务节点，并通过一个P2P覆盖网络组织上述客户端节点；为了组织P2P覆盖网络，客户端节点采用了资源检索机制来发现Peer节点；同时使用DHT网络和目录服务器来存储和检索Peer节点资源，客户端节点和Peer节点之间通过一个无结构网络模型组织起来；客户端节点和Peer节点同时运行P2P的维护协议来维护覆盖网络；当通信双方需要中继服务节点建立会话时，从P2P覆盖网络中选择多个中继服务节点，并通过SPI信令协商多条媒体传输路径，完成多媒体流分离传输的路径选择和路径切换。多指标综合评价方法步骤如下：
（1）、通过测量方法得到路径的测量指标，路径的测量指标包括延迟、分组丢失率和延迟抖动；
（2）、将测量指标无量纲化；
（3）、通过综合计算方法得到路径的综合评价值，综合计算方法采用加权平均法。
路径选择和路径切换的算法：
（1）、在每个周期k，将测量的路径质量转换为原始的路径质量，去除媒体流占用带宽对路径质量的影响，并对路径质量进行预测；
（2）、根据路径切换的情况更新砧计值；
（3）、搜索使得整体期望质量最优的一组路径组合。
多媒体流分离传输的路径选择和路径切换算法如下：
（1）、初始化每条路径的δi，j（0）值；
（2）、初始选择默认的路径组合L1(0)，L2(0),···，Ln(O)；
（3）、对于每一个路径组合时隙k；
（4）、测量计算所有路径的综合路径质量Ql(k)，Q2(k)，⋯，QN(k)；
（5）、按规则1更新路径的原始路径质量Q1’(k+1)，Q2’(k+1)，···，Qn’(k+1)；
（6）、按规则2更新路径的影响因子δi，j（k+1）,其中，δi，j（k+1）表示媒体流j对路径i的路径质量的影响因子：δi，j（k+1）=（Q无媒体流-Q有媒体流）/Q无媒体流，这样，每条路径i用如下的一个m+ 1元组描述：（Qi(k)，Qi，1(k)），Qi，2(k)，···，Qi，m(k)），其中，Qi(k)是每个周期测量的路径质量，δi，j（k+1）是媒体流带宽对路径质量影响因子的估计值；
（7）、选择路径组合Ll(k+1)，L2(k+1)，···，Lm(k+1)，使得Qoverall最大；
（8）、如果 Qoverall (k+1)> Qoverall (k)+S，将媒体传输路径切换到路径组合Ll(k+1)，L2(k+1)，⋯，Lm(k+1)，其中，S为对路径切换设定了一个阈值，只有当整体的路径质量改进超过阀值时才会真正切换路径；
（9）、结束；
其中，步骤（5）中的规则1为：对于那些在周期k传输了媒体流的路径L1(k)，L2(k),···，Ln(k)：QL1’(k+1)= QL1(k)(1+δL1，i（k)）;
对于周期k没有传输媒体流的路径，则：QL1’(k+1)= QL1(k)；
δi，j（k）是媒体流j对路径i的路径质量影响因子的估计值，对δ进行准确地估计采用一个自适应算法来不断地修正δ值，首先，赋予δ一个经验值，然后在每个周期对发生了媒体流切换的路径采用指数平滑方法来修正δ值；
步骤（6）中的规则2为：对于δi，j（k），只考虑媒体流j在路径i上发生的切换；若路径i在周期k没有传输任何媒体流，在周期k-1也没有传输任何媒体流，在更新δi，j（k）如下：δi，j（k+1）=δi，j（k）；
若路径i在周期k传输了媒体流j，则：
若路径i在周期k没有传输任何媒体流，而在周期k-1传输了媒体流j，则：
根据上述规则更新了每条路径的状态之后，就能计算路径组合Ll(k+1)，L2(k+1)，···，Lm(k+1)的整体期望性能了，计算是必须考虑媒体流对路径质量的影响；
步骤（7）中Qoverall 整体期望质量的计算公式：
。
实施例2：
本发明路径质量的评价模型，用来评价路径的质量，并作为路径选择和切换的依据；分离传输的路径选择和路径切换算法，为每个媒体流选择单独的路径，分离地传输和切换。在评价模型方面，使用基于网络测量的多指标综合评价方法。另外，本方案的单媒体流路径选择和路径切换算法的基础上，提出了一个多业务流分离传输的路径选择和切换算法。
（一）、基于测量的多指标综合评价方法
本发明使用了一种通过测量来综合评价路径质量的方法。该方法首先通过测量方法得到路径的测量指标(metrics)，比如延迟、分组丢失率、延迟抖动等。然后将测量指标无量纲化，最后通过综合计算得到路径的综合评价值。一般的综合计算方法就是加权平均法，在实际的应用中可根据策略设置不同的权值。这种方法计算出来的路径质量评价值的取值范围为[0，1]，而且评价值越大，路径质量越高。
（二）、 路径选择和路径切换算法
本发明提出了针对单个媒体流的路径选择和路径切换机制，其主要思想是：经过SIP信令的交互后，通信双方协商了一组中继路径，然后双方的媒体协议栈监测这些路径的性能，定期选择最优的路径进行切换。目标问题变为针对多个媒体流进行路径选择和切换，描述如下。
在周期k，通过测量和计算得到n条备用路径的质量Ql(k)，Q2(k)，···，Qn(k)；该周期为m个媒体流选择的路径分别为Ll(k)，L2(k)，···，Ln(k)。现要求根据测量的路径质量，选择周期“1的m个媒体流的路径L1(k+1)，L2(k+1)，···，Ln(k+1)，使得其整体期望路径质量最优：
现在问题转化为在所有可能的L1(1)，如L2(k+1)，···，Ln(k+1)组合中找到使整体期望性能最优的一组路径。但是式(1)中QL1’(k+1)是选择路径Li传输媒体流i之后的期望路径质量，而测量的是上周期的路径质量，因此首先需要一个预测模型来根据测量的路径质量预测下周期的期望质量。本方案使用一个简单但非常有效的预测模型：假设周期k路径f的路径质量测量值为Qi(k)，则预测下周期的质量为Qi’(k+1)= Qi(k)。
这种简单的预测模型总是将下周期的质量预测为上周期的测量值。另外，媒体流会对路径质量产生影响，而通过测量得到的路径质量可能是受到影响后的路径质量。因此需要将测量得到的路径质量统一映射为真实的原始路径质量。
算法是：在每个周期k，首先将测量的路径质量转换为原始的路径质量，去除媒体流占用带宽对路径质量的影响，并对路径质量进行预测；然后根据路径切换的情况更新砧计值；最后，搜索使得整体期望质量最优的一组路径组合。
本发明的关键就是对万进行准确地估计，因此采用一个自适应算法来不断地修正万值。首先，赋予一个经验初值；然后在每个周期对发生了媒体流切换的路径采用指数平滑方法来修正万值。
给出针对多媒体流分离传输的路径选择和切换算法如下：
路径选择和路径切换的算法：
（1）、在每个周期k，将测量的路径质量转换为原始的路径质量，去除媒体流占用带宽对路径质量的影响，并对路径质量进行预测；
（2）、根据路径切换的情况更新砧计值；
（3）、搜索使得整体期望质量最优的一组路径组合。
多媒体流分离传输的路径选择和路径切换算法如下：
（1）、初始化每条路径的δi，j（0）值；
（2）、初始选择默认的路径组合L1(0)，L2(0),···，Ln(O)；
（3）、对于每一个路径组合时隙k；
（4）、测量计算所有路径的综合路径质量Ql(k)，Q2(k)，⋯，QN(k)；
（5）、按规则1更新路径的原始路径质量Q1’(k+1)，Q2’(k+1)，···，Qn’(k+1)；
（6）、按规则2更新路径的影响因子δi，j（k+1）,其中，δi，j（k+1）表示媒体流j对路径i的路径质量的影响因子：δi，j（k+1）=（Q无媒体流-Q有媒体流）/Q无媒体流，这样，每条路径i用如下的一个m+ 1元组描述：（Qi(k)，Qi，1(k)），Qi，2(k)，···，Qi，m(k)），其中，Qi(k)是每个周期测量的路径质量，δi，j（k+1）是媒体流带宽对路径质量影响因子的估计值；
（7）、选择路径组合Ll(k+1)，L2(k+1)，···，Lm(k+1)，使得Qoverall最大；
（8）、如果 Qoverall (k+1)> Qoverall (k)+S，将媒体传输路径切换到路径组合Ll(k+1)，L2(k+1)，⋯，Lm(k+1)，其中，S为对路径切换设定了一个阈值，只有当整体的路径质量改进超过阀值时才会真正切换路径；
（9）、结束；
其中，步骤（5）中的规则1为：对于那些在周期k传输了媒体流的路径L1(k)，L2(k),···，Ln(k)：QL1’(k+1)= QL1(k)(1+δL1，i（k)）;
对于周期k没有传输媒体流的路径，则：QL1’(k+1)= QL1(k)；
δi，j（k）是媒体流j对路径i的路径质量影响因子的估计值，对δ进行准确地估计采用一个自适应算法来不断地修正δ值，首先，赋予δ一个经验值，然后在每个周期对发生了媒体流切换的路径采用指数平滑方法来修正δ值；
步骤（6）中的规则2为：对于δi，j（k），只考虑媒体流j在路径i上发生的切换；若路径i在周期k没有传输任何媒体流，在周期k-1也没有传输任何媒体流，在更新δi，j（k）如下：δi，j（k+1）=δi，j（k）；
若路径i在周期k传输了媒体流j，则：
若路径i在周期k没有传输任何媒体流，而在周期k-1传输了媒体流j，则：
根据上述规则更新了每条路径的状态之后，就能计算路径组合Ll(k+1)，L2(k+1)，···，Lm(k+1)的整体期望性能了，计算是必须考虑媒体流对路径质量的影响；
步骤（7）中Qoverall 整体期望质量的计算公式：
。
通过上面具体实施方式，所述技术领域的技术人员可容易的实现本发明。但是应当理解，本发明并不限于上述的两种具体实施方式。在公开的实施方式的基础上，所述技术领域的技术人员可任意组合不同的技术特征，从而实现不同的技术方案。
除说明书所述的技术特征外，均为本专业技术人员的已知技术。