随着互联网的快速发展与普及,基于P2P网络的多媒体应用已经成为当前互联网上的关键应用。基于P2P的IPTV业务的增长更为迅猛,在P2P应用中占的比例逐年提高。随着用户数量的以及用户对视频播放质量的要求越来越高,传统的P2P网络已经不能为IPTV业务提供持续有效的支持,因其本身缺陷而产生的种种弊端开始阻碍基于P2P的IPTV业务的进一步发展。由于P2P网络自身的缺陷,基于P2P的IPTV业务存在以下不足：难于对基于P2P的IPTV业务进行有效管理和计费,无法对网络资源进行管理和监控,难于维护用户账户信息安全和数字版权。本文试图利用IMS与P4P技术来弥补基于P2P的IPTV系统的不足,为此对所涉及的若干关键技术问题进行了深入的研究与探讨。针对基于P2P的IPTV业务的有效管理问题,提出了一种IMS和基于P2P的IPTV融合的解决方案。然后针对基于IMS和P2P无法解决的网络资源管理的问题,提出了一种基于IMS和P4P的IPTV架构及网络路由选择策略。在此基础上,深入研究了这种IPTV架构下的QoS保障以及EPG系统。通过以上研究工作,取得了如下具有创新性的成果。(1)为有效管理基于P2P的IPTV系统的业务,本文讨论了IMS和基于P2P的IPTV融合问题,提出了一个基于IMS和P2P的IPTV框架。这一框架在核心IMS模块的基础上,通过一组互相独立的模块组成应用服务器,并且通过一个状态服务器以管理当前用户的状态,通过有超级节点的混合P2P网络完成内容分发和多媒体流传输。此外,重新设计的客户端和内容提供商端,使用户能够发起和接收不同的基于IMS的服务,而且普通用户也可以和内容提供商一样向其他用户提供IMS服务。所提出的基于IMS和P2P的IPTV框架可以在提供IPTV服务的同时提供其他IMS多媒体服务,并且支持服务在不同类型终端间的跳转。通过实例,演示了各个服务模块间如何相互作用以完成一个VOD会话过程以及该会话如何在不同类型终端之间实现跳转,并在跳转过程中保持会话的持续性,这表明所提出的IPTV框架可以更加有效地管理基于P2P的IPTV业务。(2)为降低P2P应用给互联网骨干网络带来的巨大负载,优化P2P网络结构,提出了一个基于IMS和P4P的IPTV框架。在前面提出的基于IMS和P2P的IPTV的基础上,用P4P网络改进基于P2P的IPTV架构,构造并添加了一个iTracker模块,用户节点主动通过该模块与电信运营商通信,获得所需要的网络拓扑信息,然后根据这些信息以及iTracker模块中设定的策略,优先选择数据传输时网络资源耗费较低的节点,实现对网络资源的有效调度。(3)为进一步控制P4P网络流量,降低多媒体传输时的网络耗费,提出了一个网络路由选择策略。将P4P网络内某路径的网络耗费定义为该路径所有链路的延迟与该链路流量的乘积的和,并将P4P网络内两节点间不同路径各自经过超级节点构成的骨干网络时的网络耗费的最小值作为iTracker设定的两节点间距标准P4P-distance,如果两节点的当前路径经过的骨干网络的链路的耗费高于P4P-distance,就需要重新定向至耗费最低的路径。对该策略实现P4P网络负载均衡和降低网络耗费的功能的有效性进行了论证,给出了该策略指导下经过优化的目标节点路径选择算法以及该算法实现网络路由选择的具体过程。(4)对基于IMS和P4P的IPTV框架的QoS,从频道启动/切换时间的角度进行了优化。P4P网络内的用户节点可以通过邻居节点在节点频道启动/切换时向节点发送短时数据的方法,加快频道启动/切换的过程,并给出了选择高效邻居节点缩短频道启动/切换时间的算法。通过模拟仿真实验,验证了所提出的优化方法能有效提升节点频道启动/切换的速度,缩短用户的等待时间,提升QoS,并且该方法不会给骨干网带来太大的额外负载压力。(5)在基于1MS和P4P的IPTV框架的基础上,提出了一个支持用户相互推荐的混合EPG推荐模型。该EPG推荐模型由两个模块组成,一部分是为本地IPTV系统提供EPG推荐功能的推荐引擎,另外一部分则负责处理用户间信息交换并实现用户间的推荐功能,分别介绍了两个模块的结构和推荐机制。本地EPG推荐模块由移动端和固定端两个子模块构成,移动端由于处理能力较低而采用轻量级结构,EPG可以随客户端所处场景的不同,在不同终端间跳转。用户间相互推荐模型,利用P4P网络在IPTV用户间建立信息交换网络,可实现IPTV用户间的EPG推荐信息交换和相互推荐功能。本文针对现有基于P2P的IPTV系统存在的不足,通过IMS与基于P2P的IPTV融合,实现了对基于P2P的IPTV业务的有效管理；提出了一个基于IMS和P4P的IPTV架构,解决了基于P2P的IPTV网络存在的缺陷；提出了一种新的网络路由选择策略,平衡网络负载,降低网络流量；提出了一种加快频道启动/切换的速度以优化QoS的方法；提出了一种EPG混合推荐模型,可完成用户间EPG信息交换和推荐。所取得的研究成果有助于促进IPTV服务的发展,使用户能够随时随地方便快捷地享用各种优质的多媒体服务。