计算机工程

作者：魏德宾, 杨力, 潘成胜, 沈婷

单位：1. 南京理工大学自动化学院, 江苏 南京 210094;2. 大连大学信息工程学院, 辽宁 大连 116622

关键词：网络流量,自相似性,主动队列管理,随机早期检测,流量等级

基金：国家自然科学基金(U21B2003, 61931004)。

网络流量的自相似性会导致数据突发状态持续,传统队列管理算法无法对网络流量突发状态进行预测,从而影响网络端到端时延、丢包率和吞吐性能。针对该问题,提出一种基于网络流量预测的主动队列管理算法P-ARED。基于网络流量的均值和方差给出网络流量等级的概念,讨论网络流量等级转移概率与Hurst参数之间的关系,提出基于贝叶斯估计思想的网络流量等级预测方法。在此基础上,在对自相似网络流量环境下的平均队列长度、缓存队列长度最小阈值等参数优化设置的基础上,基于Hurst参数和自相似流量等级预测结果,重新设计ARED算法中分组丢弃概率的计算方法,以提高缓存队列长度的稳定性。仿真结果表明,P-ARED算法与对比的主动队列管理算法相比,降低了网络端到端时延和丢包率,提高了端到端吞吐性能,其中平均吞吐量最高提升7.63%,平均时延最多降低17.52%。

来源：2024年第5期

《计算机工程》期刊编辑部

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