[發明專利]智融標識網絡狀態預測與擁塞控制系統有效
| 申請號: | 202010175749.5 | 申請日: | 2020-03-13 |
| 公開(公告)號: | CN111526096B | 公開(公告)日: | 2022-03-15 |
| 發明(設計)人: | 權偉;高德云;張宏科;楊馥聰;劉明遠;劉剛;于成曉;劉康;張雪 | 申請(專利權)人: | 北京交通大學 |
| 主分類號: | H04L47/12 | 分類號: | H04L47/12;H04L47/127;H04L47/32;H04L43/0852;H04L43/0829;H04L43/16;H04L43/0876;H04L43/0882;H04L47/10;H04L47/625;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司: | 北京市商泰律師事務所 11255 | 代理人: | 劉源 |
| 地址: | 100044 北*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 標識 網絡 狀態 預測 擁塞 控制系統 | ||
1.智融標識網絡狀態預測與擁塞控制系統,其特征在于,包括相互通信連接的分析模塊、AI模塊和控制器,以及轉發模塊;
所述分析模塊用于獲取網絡狀態信息,對該網絡狀態信息進行解析,獲得狀態特征數據,將該狀態特征數據發送至所述AI模塊;
所述AI模塊用于預測網絡狀態,狀態特征數據輸入到LSTM—模糊聚類模型,輸出獲得的預測的網絡狀態,將預測的網絡狀態發送至所述控制器;所述控制器用于基于預測的網絡狀態,執行相對應的控制策略,以及用于驗證LSTM—模糊聚類模型的有效性,驗證控制策略的有效性,獲得驗證結果并基于驗證結果維持或變更控制策略,并更新優化LSTM--模糊聚類模型參數;
所述轉發模塊分別與所述控制器和分析模塊通信連接,用于轉發、處理和監控數據包;
所述AI模塊用于預測網絡狀態,狀態特征數據輸入到LSTM—模糊聚類模型,輸出獲得的預測的網絡狀態,將預測的網絡狀態發送至所述控制器的過程包括:
設置所述分析模塊獲取網絡狀態信息的時間間隔和獲取時長,將該時間間隔內獲取的網絡狀態信息作為LSTM—模糊聚類模型的輸入值;
設置神經元數量、隱藏層和輸出層數量,該神經元具有輸入門、遺忘門和輸出門;
基于狀態特征數據,設置類聚域的類型;
對每個類型的類聚域設置隸屬度值;
獲得每個類型的類聚域的域中心;
設置誤差閾值;
基于類聚域的隸屬度值、域中心和誤差閾值,進行多次迭代運算,獲得預測的網絡狀態;
該預測的網絡狀態包括如下特征任一一種:正常狀態;擁塞預警狀態;持續擁塞狀態和擁塞緩解狀態;
所述控制器基于預測的網絡狀態,執行相對應的控制策略的過程包括:
當預測的網絡狀態為正常狀態時,控制策略包括維持當前通信傳輸規則;
當預測的網絡狀態為擁塞預警狀態時,控制策略包括:
對正在排隊的數據包的排隊時延進行校驗;
對低優先級的數據包排隊時延超過預設預警閾值且達到預設擁塞閾值的30%的數據包進行提升其優先級操作;
對高優先級且排隊時延未達預設預警閾值的數據包進行循環,當排隊時延到達預設預警閾值的90%時發送該數據包;
對出隊列緩沖區的多維隊列采取調度算法;
對入隊列緩沖區排隊的數據包處理開放虛擬映射通道,拓展的可編程代碼實現交換機虛擬通道映射;
監控數據包容量,當一個或多個數據包的容量達到預設滿額容量預警值時,限制通信傳輸速率;
當預測的網絡狀態為持續擁塞狀態時,控制策略包括:
丟棄排隊時延大于預設擁塞閾值的數據包;
收斂緩沖容量;
出隊列緩沖區采取優先級調度算法;
在出口線程處理中對惡意數據流標識,并將其排到低優先級的多維出口緩沖區隊列;
觸發惡意流處理線程;
向外部控制平面匯報網絡持續擁塞的情況;
當預測的網絡狀態為擁塞緩解狀態時,控制策略包括:
更新預設預警閾值和預設擁塞閾值。
2.根據權利要求1所述的系統,其特征在于,所述分析模塊為帶內網絡遙測INT分析模塊,通過該INT分析模塊獲取網絡狀態信息的方式包括以下任意一種:周期性獲取、持續性獲取和高級別獲取;
通過該INT分析模塊獲取的網絡狀態信息為網絡狀態的歷史信息,包括:交換機內部的狀態;入端口、出端口、入隊列和出隊列的排隊長度、排隊延遲;鏈路利用率;端口利用率;丟包率;
通過該INT分析模塊對該網絡狀態信息進行解析,獲得狀態特征數據包括:
通過寫入數據包頭部的INT規則對網絡狀態信息進行轉譯,獲得狀態特征數據。
3.根據權利要求1所述的系統,其特征在于,
所述AI模塊對每個類型的類聚域設置隸屬度值的過程包括:
通過對每個類型的類聚域設置隸屬度值;式中,uij為隸屬度值;
所述AI模塊獲得每個類型的類聚域的域中心的過程包括:
通過獲得每個類型的類聚域的域中心,式中,xj為待確定聚類的樣本。
4.根據權利要求1所述的系統,其特征在于,所述控制器驗證LSTM—模糊聚類模型的有效性,驗證控制策略的有效性,獲得驗證結果并基于驗證結果維持或變更控制策略包括:
通過LSTM—模糊聚類模型更新預測的網絡狀態;
當相鄰的預測的網絡狀態發生改變時,變更控制策略;
當相鄰的預測的網絡狀態均為擁塞預警狀態時,變更控制策略使該控制策略與持續擁塞狀態相對應。
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