高速网络流量控制及自相似业务流的研究硕士论文

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1、华南理工大学博士学位论文高速网络流量控制及自相似业务流的研究姓名：宋晖申请学位级别：博士专业：通信与信息系统指导教师：叶梧20050401摘要摘要随着计算机和通信技术的广泛应用和更新，网络越来越向着高速、高性能的方向发展。我们将高速网络定义为能够支持大量应用并具有可扩展性的通信网络。为支持各种网络应用，网络必须能够以高速率、低延迟来传输用户的信息，必须能根据用户需要来分配网络资源，并提供一定的Qos。网络的组织与管理也要灵活，当出现新的需要时，网络能够支持。为了实现高性能的网络，许多关键的瓶颈问题都需要解决。此外，高速网络的出现使得

2、许多新的应用成为可能。几年前，大多数应用还是基于文本的，如今很大部分的应用都包括了多媒体技术。随着网络速度的不断提高，还会有更多的会话应用，会有更多的人使用实时广播和视频，远程通信和家用视频会议的使用也会更为普遍，因此网络资源的优化工作将是一个严峻韵问题。一个网络的各种承载服务包括了比特流的点到点传输，这个过程中比特流是以某种格式流经某些路由的。这些服务用速度、延迟、差错率等服务质量(Oos)来区分。质景的好坏是由5个基本机制决定的，即多路复用、交换、差错控制、流量控制以及拥塞控制和资源分配。在这里主要关注拥塞控制和资源分配问题。不

3、同的应用需要不同质量(延迟、误码率等)的承载服务，只有能满足某个应用所需要的资源时，网络才能保证一个应用所需的特殊服务质量(带宽、缓冲区)。拥塞控制是Qos中最基本也是最核心的部分，实施拥塞控制是网络保证基本服务质量的前提。因此，有效的解决拥塞问题对提高网络性能具有重要的意义。本文在对国内外近期以来有关通信网络流量控制及资源管理和网络业务流的建模及特性的研究进展进行回顾和总结，并在国家自然科学基金项目“高速信息网络中传输控制策略最优化研究”课题组前期研究的基础上，结合广东省自然科学基金项目“高速信息网络管理与流量控制大系统方法的研究

4、”的课题工作，重点研究了网络中的资源管理策略尤其是带宽分配管理策略以及带宽的计算问题、高速网络中广泛存在的自相似性业务流的性能分析问题等，并针对存在的问题，提出了相应的解决思路及其方案。通过理论分析并结合仿真实验，本论文主要对以下内容进行了研究：(1)针对步进式带宽分配过程中运行时间起伏波动大的问题，分析了网络资源分配中带宽分配过程时间复杂度的特性，提出了一种自适应步长的带宽分配算法。该算法不采用固定的单步步长，而是根据网络状态实时的调整步长，可从根本上克服单步步进算法运行时间在业务负载较重情况下起伏波动大的缺点。(2)含多种业务类

5、型的呼叫阻塞概率(cBP)的精确计算函数是相当复杂华南理工大学博士学位论文的，它是一个递推的过程，没有严格的解析表达式，所以其逆过程根据cBP和负荷确定需要的带宽通常也只能采用诸如二分法之类的迭代法，而每次迭代又需要根据一个试探性的带宽用递推法来求得相应的CBP。这是一个相当耗时的过程。因此，本文中提出了一种计算带宽的近似方法，用来代替反复试探算法。实验表明，近似带宽算法与传统试探法相比，两种算法在带宽结果上几乎相等。此外，由于近似算法的计算速度与负荷大小无关，而二分探索法则是负荷越大，耗费的时间就越多，两者形成鲜明的对比，因此近似

6、算法在计算速度有着明显的优势，在大负荷情况下尤为显著。在此基础上，还将近似带宽算法应用于大规模网络的带宽优化分配问题中，针对不同的带宽分配方法，这种近似算法都适用，说明该算法的实用性很强并且对带宽优化分配在性能上无论是时间上还是降低复杂度上都有了很大的提高，并且误差几乎可以忽略不计。(3)在分析b墩中小规模的几种带宽优化算法“二分法”、“遗传算法”、“步进式算法”的基础上，简单介绍了在算法中需要涉及到的呼叫阻塞概率计算的两种方法：Kaufm蚰精确算法和siebenhaar近似算法，并将siebenhaar近似算法应用在步进式带宽分配

7、中，运算速度得到显著提高，说明了呼叫阻塞概率计算在步进式算法中的重要性。(4)利用捧队系统求解的矩阵几何方法，重点研究了排队系统中G／M／1的特性，证明了该排队系统的比例性阎题，即在G／M／l／K系统中的顾客数为j的稳定概率在参数相同的情况下是呈比例的，且比值相等。同时还将其推广到了缓存无穷的情况。(5)自相似业务流下的网络性能分析具有很大的难度，这使得到目前为止还没有能给出较准确结果的解析分析方法。本文在基于混沌映射的自相似业务流的研究基础上，运用G／M门和G／M，l，K队列的比例性关系及其排队理论，推导出在有限缓存下的缓存溢出概

8、率、平均信元数、平均逗留时间等性能公式。从不同缓存，不同自相似参数的计算实例可以看出，本文推导出的数值算法给出的结果是合理的，且具有重尾分布。(6)将大系统理论中的分级全息理论应用到大规模网络资源管理中去的思想，提出了一种分级全息策略