一种基于随机早期侦测RED的网络拥塞控制方法

摘要

本发明公开了一种基于RED的网络拥塞控制方法。引入统计学中的五阶分类法对不同拥塞状态进行分段处理，使用微弱、轻微、中等、较重、严重5个指标划分网络拥塞状态，将平均队列利用率划分为5个区间，每个区间对应一种网络拥塞状态。再利用数据尺寸分布概率的线性函数计算各区间的数据平均尺寸的丢弃概率。最后根据当前拥塞状态对相应区间内的数据包按概率进行丢弃，即可实现增加队列可用空间，避免网络拥塞。本发明将现有算法原有的10个配置参数项目削减为2个，显著降低配置难度。在相同网络场景下，其平均队列缓存利用率高出RED衍生算法约25个百分点。该算法不仅提高了网络拥塞控制效果，而且能根据拥塞程度灵活调整丢包数量，有效抑制了网络抖动现象的发生。