[发明专利]一种基于RED的网络拥塞控制算法

摘要

本发明公开了一种基于RED的网络拥塞控制算法。引入统计学中的五阶分类法对不同拥塞状态进行分段处理，使用微弱、轻微、中等、较重、严重5个指标划分网络拥塞状态，将平均队列利用率划分为5个区间，每个区间对应一种网络拥塞状态。再利用数据尺寸分布概率的线性函数计算各区间的数据平均尺寸的丢弃概率。最后根据当前拥塞状态对相应区间内的数据包按概率进行丢弃，即可实现增加队列可用空间，避免网络拥塞。本发明将现有算法原有的10个配置参数项目削减为2个，显著降低配置难度。在相同网络场景下，其平均队列缓存利用率高出RED衍生算法约25个百分点。该算法不仅提高了网络拥塞控制效果，而且能根据拥塞程度灵活调整丢包数量，有效抑制了网络抖动现象的发生。

主权项

一种基于RED的网络拥塞控制算法，包括以下步骤：第一步，利用对数方法对网络数据包尺寸的帕雷拖(Pareto)分布曲线进行线性化处理，得到不同尺寸数据包在网络中出现概率的线性函数；第二步，利用泊松过程为网络数据包到达时间间隔序列建立负指数分布关系式，幂值为数据包到达速率与时间之积；而平均队列长度的计算取决于数据包达到率和数据处理能力，两拥塞指标计算公式均包含数据包到达速率的相同参量，通过代入消元法，得到平均队列长度与网络数据包到达时间间隔的耦合函数；第三步，利用集合映射法建立平均队列长度与数据包尺寸的耦合关系，即将队列长度取值范围与数据包尺寸大小建立一一映射关系；队列趋近满时，对应数据包最大尺寸，队列为空时，对应数据包最小尺寸；第四步，利用第一步所得线性函数以及第三步的映射关系计算不同平均队列长度时各数据包尺寸出现可能的概率值，得到各尺寸数据包在不同平均队列长度时的分布概率；第五步，通过平均队列长度与实际队列缓存长度之比计算平均队列利用率，使用平均队列利用率衡量网络拥塞状态；对不同拥塞状态进行分段处理，引入统计学中的五阶分类法，使用微弱、轻微、中等、较重、严重5个指标划分网络拥塞状态，并将平均队列利用率取值范围划分为5个区间，每个区间对应一种网络拥塞状态；第六步，用队列缓存使用量除以队列长度，得到当前网络平均每包数据量，即网络流量的“浓度”，将“浓度”的取值范围划分为5个区间并与5种网络拥塞状态对应，用标尺分隔5个区间长度；第七步，利用步骤1得到的数据尺寸分布概率的线性函数计算各区间的数据平均尺寸的丢弃概率，然后根据步骤5得到的当前拥塞状态对相应区间内的数据包按概率进行丢弃，即可实现增加队列可用空间，避免网络拥塞。