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基于业务感知的认知网络流量控制技术研究

作　者: 张娜娜
导　师: 张顺颐
学　校: 南京邮电大学
专　业: 信息网络
关键词: 业务感知认知网络主动队列管理分组调度
分类号: TP393.02
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 38次
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内容摘要

认知网络通过在网络体系结构设计中加入认知功能,感知网络整体状态,并据此进行计划、决策并执行适当动作,从而更好地管理和控制日益复杂的网络,改善网络的QoS。本文提出了基于业务感知的认知网络流量控制方案,该控制方案主要从队列管理和分组调度两个角度进行改进,实验结果验证了该方案的正确性和可行性。在队列管理方面,本文首先分析了认知网络主动队列管理需求,阐述了经典PI控制器的算法原理,在此基础上提出了基于输入速率变化和瞬时队列长度变化的PI改进算法,并利用神经网络对PI改进算法进行学习训练,通过仿真实验证明了算法的有效性。在分组调度方面,本文首先分析了认知网络分组调度需求,然后设计了两级分组调度策略:对于多队列间的调度,在DWRR算法的基础上提出一种基于优先级的自适应差值权值轮询调度ADWRR_PQ算法;对于同一队列内的调度,引入了调度因子概念,为同一队列内的分组设计了一种灵活的调度方式,可保证网络总体的平均延迟。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-8
第一章绪论  8-12
  1.1 课题背景和意义  8
  1.2 国内外研究现状  8-10
  1.3 本论文主要工作以及创新点  10-11
  1.4 论文组织结构  11-12
第二章相关技术研究综述  12-21
  2.1 业务感知技术  12-15
    2.1.1 端口识别技术  12
    2.1.2 深度包检测技术  12-13
    2.1.3 深度流检测技术  13
    2.1.4 其他识别技术  13-14
    2.1.5 分析与比较  14-15
  2.2 流量控制技术  15-19
    2.2.1 队列管理  15-17
    2.2.2 分组调度  17-19
  2.3 QoS 模型  19-20
  2.4 小结  20-21
第三章基于业务感知的认知网络流量控制技术  21-31
  3.1 认知网络智能业务感知模型  21-24
    3.1.1 认知网络业务感知需求  21
    3.1.2 认知网络智能业务感知模型  21-24
  3.2 认知网络业务分类与标记策略  24-27
  3.3 认知网络流量控制方案  27-30
    3.3.1 认知网络流量控制相关技术  27-28
    3.3.2 认知网络流量控制方案  28-30
  3.4 小结  30-31
第四章认知网络流量控制中的AQM算法  31-44
  4.1 认知网络AQM 算法需求  31
  4.2 基于TCP/AQM 模型的PI 算法  31-34
  4.3 基于神经网络的PI 改进算法  34-39
    4.3.1 神经网络基本概念  34-35
    4.3.2 神经元模型  35-36
    4.3.3 改进算法的学习规则  36-37
    4.3.4 基于神经网络的PI 改进算法  37-39
  4.4 算法性能的仿真分析  39-43
    4.4.1 网络固定负载下的算法性能分析  40-42
    4.4.2 网络时变负载下的算法性能分析  42-43
  4.5 小结  43-44
第五章认知网络流量控制中的分组调度策略  44-59
  5.1 认知网络分组调度需求  44-45
  5.2 两级分组调度策略的基本思想  45-46
  5.3 流量调节器的实现  46-47
  5.4 ADWRR_PQ 算法描述  47-49
  5.5 分组调度策略性能分析  49-50
  5.6 调度策略的仿真分析  50-58
    5.6.1 网络固定负载下的调度性能分析  51-55
    5.6.2 网络时变负载下的调度性能分析  55-58
  5.7 小结  58-59
第六章全文工作总结与展望  59-61
  6.1 工作总结  59
  6.2 展望  59-61
致谢  61-62
参考文献  62-66
缩略词  66-68
发表论文情况  68-69
参与项目情况  69-70
专利申请情况  70

基于业务感知的认知网络流量控制技术研究

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