[發明專利]一種網絡擁塞的控制方法和計算機設備有效
| 申請號: | 202110303799.1 | 申請日: | 2021-03-22 |
| 公開(公告)號: | CN113098782B | 公開(公告)日: | 2022-08-30 |
| 發明(設計)人: | 劉朗;李宗鵬;黃浩 | 申請(專利權)人: | 武漢大學 |
| 主分類號: | H04L47/12 | 分類號: | H04L47/12;H04L47/22;H04L47/25 |
| 代理公司: | 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人: | 張火春 |
| 地址: | 430072 湖*** | 國省代碼: | 湖北;42 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 網絡 擁塞 控制 方法 計算機 設備 | ||
1.一種網絡擁塞的控制方法,其特征在于,所述網絡擁塞的控制方法包括:
每間隔預設時長,獲取網絡的擁塞窗口值,以及網絡最近一次發送數據包的響應時長和發送速率;
將所述擁塞窗口值、所述響應時長和所述發送速率輸入網絡模型,通過所述網絡模型確定第一檢測標識,其中,所述第一檢測標識用于反映網絡擁塞程度;
獲取所述第一檢測標識對應的第一目標操作,并執行所述第一目標操作;所述網絡模型包括特征提取子模塊和第一檢測子模型;所述將所述擁塞窗口值、所述響應時長和所述發送速率輸入網絡模型,通過所述網絡模型確定檢測標識,具體包括:
將所述擁塞窗口值、所述響應時長和所述發送速率輸入所述特征提取子模塊,以得到特征向量;
將所述特征向量輸入所述第一檢測子模型,通過所述第一檢測子模型輸出檢測概率向量,其中,所述檢測概率向量包括多個檢測概率;
將所述多個檢測概率中的最高檢測概率作為第一檢測標識;
所述特征提取子模塊包括:卷積層、池化層、flatten層、長短期記憶網絡和全連接層。
2.根據權利要求1所述的網絡擁塞的控制方法,其特征在于,所述第一目標操作是預設的多個操作中的一個操作,所述多個操作包括若干擁塞程度調整操作;所述獲取所述第一檢測標識對應的第一目標操作,并執行所述第一目標操作,具體包括:
在所述若干擁塞程度調整操作中,選取所述第一檢測標識對應的第一目標操作,并執行所述第一目標操作。
3.根據權利要求2所述的網絡擁塞的控制方法,其特征在于,所述多個檢測概率包括:第一檢測概率、第二檢測概率、第三檢測概率、第四檢測概率和第五檢測概率,所述若干擁塞程度調整操作包括:指數增大擁塞窗口值操作、線性增大擁塞窗口值操作、保持擁塞窗口值操作、線性減小擁塞窗口值操作和指數減小擁塞窗口值操作;所述在所述若干擁塞程度調整操作中,選取所述第一檢測標識對應的第一目標操作,并執行所述第一目標操作,具體包括:
當所述第一檢測標識為第一檢測概率時,將所述指數增大擁塞窗口值操作作為第一目標操作,并執行指數增大擁塞窗口值;
當所述第一檢測標識為第二檢測概率時,將所述線性增大擁塞窗口值操作作為第二目標操作,并執行線性增大擁塞窗口值;
當所述第一檢測標識為第三檢測概率時,將所述保持擁塞窗口值操作作為第一目標操作,并保持擁塞窗口值不變;
當所述第一檢測標識為第四檢測概率時,將所述線性減小擁塞窗口值操作作為第一目標操作,并執行線性減小擁塞窗口值;
當所述第一檢測標識為第五檢測概率時,將所述指數減小擁塞窗口值操作作為第一目標操作,并執行指數減小擁塞窗口值。
4.根據權利要求1所述的網絡擁塞的控制方法,其特征在于,所述網絡模型還包括:第二檢測子模型;所述將所述擁塞窗口值、所述響應時長和所述發送速率輸入所述特征提取子模塊,以得到特征向量之后,還包括:
當檢測到丟包時,將所述特征向量輸入所述第二檢測子模型,通過所述第二檢測子模型輸出第二檢測標識,其中,所述第二檢測標識用于反映丟包情況;
獲取所述第二檢測標識對應的第二目標操作,并執行所述第二目標操作。
5.根據權利要求4所述的網絡擁塞的控制方法,其特征在于,所述第二目標操作是預設的多個操作中的一個操作,所述多個操作包括若干丟包調整操作;所述獲取所述第二檢測標識對應的第二目標操作,并執行所述第二目標操作,還包括:
在所述若干丟包調整操作中,選取所述第二檢測標識對應的第二目標操作,并執行所述第二目標操作。
6.根據權利要求5所述的網絡擁塞的控制方法,其特征在于,所述若干丟包調整操作包括:降低發送速率操作和重發數據包操作;所述在所述若干丟包調整操作中,選取所述第二檢測標識對應的第二目標操作,并執行所述第二目標操作,具體包括:
當所述第二檢測標識為1時,將所述降低發送速率操作作為第二目標操作,并執行降低發送速率的操作;
當所述第二檢測標識為0時,將所述重發數據包操作作為第二目標操作,并執行降低發送速率的操作。
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