基于流量估计的自适应随机早期检测算法
本文利用相邻时间间隔的网络流量的可预测性,以及非响应业务流下队列的开环特性,通过对采样时间间隔内的流量估计,利用GI/M/1/N排队模型构造出路由器缓冲区状态的估计模型,根据该模型自适应控制RED算法的参数,控制队列长度使其保持在期望区间,同时保持丢包概率的相对稳定,使得该主动队列管理算法能够适应业务的突发性和流量的抖动性,从而获得稳定的吞吐性能。称这种算法为缓冲区状态估计主动队列管理算法(Buffer statesEstimation Based Active Queue Management,简称BEB-AQM),仿真试验表明,BEB-AQM算法的稳定性优于RED算法。
主动队列管理 拥塞控制 随机早期检测 马尔科夫链 网络流量估计 自适应控制
曹振臻 肖扬
北京交通大学 信息科学研究所,北京 100044
国内会议
北京
中文
429-432
2007-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）