具有自相似性質的業務流的主動隊列管理算法

付鈺　張艷琴　胡俊超　潘彩平

摘 要：近年來的研究表明，網絡流量呈現出很強的自相似特性，這是造成網絡擁塞的重要因素之一。因此該文提出了一種基于時間的主動隊列管理算法，該算法利用ON/OFF源模型模擬產生自相似流，依據信源持續發送數據包的時間，來選擇性地接收數據包。用MATLAB進行仿真，實驗結果表明該算法的隊列管理性能明顯優于ARED等傳統隊列管理算法，能很好地控制隊列長度。

關鍵詞：自相似 主動隊列管理 ON/OFF源 擁塞控制

中圖分類號：TP393 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2017）06（c）-0142-02

20世紀90年代初，D.V.Wilson等人對實際的網絡流量進行了大量的研究[2]，通過收集大量以太網業務流的數據包，對現實網絡流量做出了充分觀察與分析，最終得出現實網絡流量模型的統計特性與傳統流量模型的統計特性有著較大的差別。實際的網絡流量表現出明顯的自相似特性，反應在網絡流量上面，就是指網絡流量是一種隨機過程，并且在時間尺度上呈現出自相似性，在進行合理的放大后，依然具有這種性質。自相似性對網絡擁塞控制具有很深的影響，所以傳統的基于泊松流量模型的信源已經不能滿足研究的需要。為了能夠模擬出更加真實的網絡流量模型，我們需要改進信源模型。在仿真實驗中采用ON/OFF源模型[4]產生具有自相似性的流量，并提出一種依據信源持續發送數據的時間長短來控制接收數據包的新算法。

1 ON/OFF源模型生成自相似流

ON/OFF源是一種信源模型，用于模擬網絡業務流量的產生。ON/OFF源的產生機制是模仿真實的用戶，在產生流量的時候，每個用戶會持續發送數據包，然后會停止一段時間，用ON周期與OFF周期分別代表持續發送時間與停止發送的時間。并且ON周期與OFF周期獨立同分布，具有嚴格交替性。在ON周期按恒定速率發送數據包，在OFF周期停止發送數據包。Willinger等人從以太網單個信源抽象出的ON/OFF模型中發現ON周期與OFF周期的持續時間呈重尾分布，重尾分布是網絡流量自相似性質的一個重要的因素。Willinger等人證明當很多個服從Pareto分布的ON/OFF源疊加之后，就能產生具有自相似性質的流量。Pareto分布的概率密度是：

當時，Hurst系數H滿足。用ON/OFF源模型模擬網絡流量具有簡單、容易實現等特點，能夠有效地模擬出真實的網絡流量。

2 擁塞控制與主動隊列管理

通信網絡中的帶寬，交換節點中的緩存容量和處理機等等，都是網絡資源。當大量的流量在網絡中傳輸時，若對某一資源的需求超過了該資源所能提供的可用部分，網絡的性能就會下降，甚至嚴重影響通信質量，導致延遲增大，重要的數據無法及時到達，破環一致性等等，給用戶帶來很差的網絡體驗。這種情況就是網絡擁塞[3]。

為避免網絡擁塞，就迫切需要有效的網絡擁塞控制技術，以防止過多的數據注入到網絡中，這樣就可以使網絡中的轉發節點不致過載，保證通信質量。目前的網絡擁塞控制，一是在協議層面上的，也就是TCP網絡擁塞控制協議。還有一種減少網絡擁塞發生的辦法是主動隊列管理，主要原理是在接收到數據包后根據資源的占用情況對數據包選擇性地丟棄，這可以保證在網絡擁塞發生前及時地調節信源發送的數據量。比如隨機早期檢測算法RED以及其各種改進的算法ARED，HPRED等[1]。

3 自相似流的隊列管理算法

在自相似業務流下，以前的各種隊列管理算法雖然也能達到一定的擁塞控制要求，但是在越來越復雜的網絡流量環境下，仍然需要對其進行改進，以適應不斷變化的網絡流量。本文提出一種基于信源持續發送時間長度的主動隊列管理算法。此算法與基本的RED算法的思想相同，也是根據上限值與下限值來控制信源的發包速率，但是不再依據隊列長度來給定兩個上下限值，而是根據信源持續發送數據包的時間，當信源發送數據包的持續時間過長時，就應該增大概率丟棄一些數據包，當信源持續發送數據包的時間比較短時，應該以更大概率接收數據包，這里涉及到兩個重要的參數a和b，分別代表系統所允許的信源發送時間的最大值和最小值，信源實際的發送時間為t，然后根據以下過程接收數據包：

步驟1：從信源接收到數據包，并初始化參數a和b。

步驟2：判斷信源發送數據包的持續時間t，若tb，進入步驟5。

步驟3：按概率1接收數據包。

步驟4：根據算法計算出概率P，按概率P接收數據包。

步驟5：按概率1拒絕數據包。

以下是仿真結果：

由仿真結果圖可以看出，在自相似流模型下，ARED隊列管理算法下的緩存平均隊列長度比較大，與舊的ARED隊列管理算法相比較，新的隊列管理算法對應的平均隊列長度大約為30，ARED列隊管理算法對應的平均隊列長度大約為50，降低了40%左右。這對于資源有限的衛星網絡來說，新算法可以減少一定的硬件資源成本，降低網絡延遲抖動的風險。

4 結語

該文主要介紹了在自相似流模型下基于時間的主動隊列管理算法。該算法根據信源發送數據包的持續時間來選擇性地接收到達的數據包，當發送時間過長時，以較大概率丟棄一定數量的數據包，當發送時間比較短時，以更大的概率接收數據包。在仿真實驗中表現出比ARED算法更好的隊列管理性能，有效地降低了緩存中的平均隊列長度，并且使隊列長度更加平穩，可以在一定程度上減少網絡擁塞發生的可能性。

參考文獻

[1] 余信珂.基于改進的控制時延主動隊列管理算法研究[D].深圳大學，2016.

[2] 于秦.無線網絡流量分形特性分析與建模[D].電子科技大學，2006.

[3] 張婭.自相似業務模型下主動隊列管理算法的研究[D].江蘇大學，2007.

[4] 胡嚴，張光昭.重尾ON/OFF源模型生成自相似業務流研究[J].電路與系統學報，2001（3）：72-76，15.