【摘 要】
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网络业务的自相似性对网络性能具有重要影响,可能导致严重的队列时延和分组丢失率。为解决这一问题,提出了一种考虑业务自相似性的主动队列管理算法。该算法基于小波方法对网
【机 构】
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西南石油大学应用技术学院,华中科技大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(301873)
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网络业务的自相似性对网络性能具有重要影响,可能导致严重的队列时延和分组丢失率。为解决这一问题,提出了一种考虑业务自相似性的主动队列管理算法。该算法基于小波方法对网络业务的赫斯特参数进行估计,并使用该参数的估计结果分析网络自相似过程和确定自相似性的程度。然后实时估计赫斯特参数,并基于此对网络业务进行实时分类。仿真用MATLAB生成网络架构,并使用帕累托分布模拟网络业务,将该算法和其他缓存管理算法的性能进行了比较,仿真结果验证了该算法具有更好的公平性,并且在网络拥塞的情况下,可以避免丢弃分组对其他队列造成影响。
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