[發明專利]一種基于流量預測的衛星網絡隊列管理方法

有效

• 申請號: 202110752131.5
• 申請日: 2021-06-30
• 公開（公告）號: CN113472427B
• 公開（公告）日: 2022-07-15
• 發明（設計）人: 別玉霞;李芷含;胡智;王宇鵬
• 申請（專利權）人: 沈陽航空航天大學
• 主分類號: H04B7/185
• 分類號: H04B7/185;H04L41/147;H04L41/142;H04L47/10;G06F30/25
• 代理公司: 沈陽東大知識產權代理有限公司 21109
• 代理人: 李在川

1.一種基于流量預測的衛星網絡隊列管理方法，其特征在于，包括：

步驟1：對衛星網絡中一段時間內的流量數據進行自相似性判斷；具體表述為：采用重標極差R/S分析法估算流量數據的Hurst指數H，如果H∈(0.5,1)，說明所述流量數據具有自相似性；

步驟2：將具有自相似性的流量數據作為動態三次指數平滑模型的輸入，結合動態三次指數平滑模型和ARED算法得到包丟棄概率；

步驟3：通過得到的包丟棄概率控制傳輸信道中的丟包率、吞吐量、平均隊列長度；

所述步驟2包括：

步驟2.1：構建動態三次指數平滑模型，將具有自相似性的流量數據作為動態三次指數平滑模型的輸入，利用差分進化算法優化動態三次指數平滑模型中的平滑系數，得到一個平滑系數的最優解；

步驟2.2：將平滑系數最優解對應的動態三次指數平滑模型作為最優預測模型，將最優預測模型輸出的流量數據的預測值作為ARED算法的輸入；

步驟2.3：利用三次曲線函數對ARED算法的包丟棄概率函數進行平滑的非線性處理，通過ARED算法輸出包丟棄概率。

2.根據權利要求1所述的一種基于流量預測的衛星網絡隊列管理方法，其特征在于，所述步驟2.1包括：

步驟2.1.1：初始化差分進化算法中的初始種群；

步驟2.1.2：利用差分進化算法對初始種群進行交叉、變異、選擇，當達到最大迭代次數后，將輸出的每代個體對應的值賦值給動態三次指數平滑模型中的平滑系數；

步驟2.1.3：將具有自相似性的流量數據作為動態三次指數平滑模型的輸入，利用動態三次指數平滑模型對流量數據進行預測，輸出流量數據的預測值；

步驟2.1.4：利用公式(1)計算樣本均方誤差f(△)：

式中，x_i表示輸入的流量數據，S_i表示輸出的時間隊列的預測值，I表示流量數據的總數；

步驟2.1.5：改變初始種群的取值范圍，再次執行步驟2.1.2～步驟2.1.4；

步驟2.1.6：重復步驟2.1.5執行N次計算得到N個樣本均方誤差，將樣本均方誤差最小時的個體值作為平滑系數的最優值。

3.根據權利要求1所述的一種基于流量預測的衛星網絡隊列管理方法，其特征在于，所述步驟2.3中利用三次曲線函數對ARED算法的包丟棄概率函數進行平滑的非線性處理，包括：

步驟2.3.1：利用公式(2)計算平均隊列長度Qavg：

Qavg＝(1-ω_q)Qavg+ω_q·q (2)

式中，ω_q表示權重值，q表示初始隊列長度；

步驟2.3.2：利用公式(3)計算包丟棄概率P_b：

式中，maxp表示包丟棄概率的最大值，min_th表示設定的隊列閾值的下限值，max_th表示設定的隊列閾值的上限值。