[发明专利]一种基于概率的发送端初始速率设置方法和系统有效
| 申请号: | 202011576467.2 | 申请日: | 2020-12-28 |
| 公开(公告)号: | CN112822230B | 公开(公告)日: | 2022-03-25 |
| 发明(设计)人: | 杨文正;田臣 | 申请(专利权)人: | 南京大学 |
| 主分类号: | H04L67/06 | 分类号: | H04L67/06;H04L41/14;H04L43/0888;H04L67/02 |
| 代理公司: | 南京钟山专利代理有限公司 32252 | 代理人: | 陈月菊 |
| 地址: | 210093 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 基于 概率 发送 初始 速率 设置 方法 系统 | ||
1.一种基于概率的发送端初始速率设置方法,其特征在于,所述发送端初始速率设置方法包括以下步骤:
S1,接收客户端发送的数据发送请求,对数据发送请求的头部字段进行识别,判断该客户端是否支持初始发送速率设置策略以及是否包含历史吞吐量分布模型参数,如果该客户端既支持初始发送速率设置策略又包含历史吞吐量分布模型参数,进入步骤S2,否则,按照默认初始发送速率发送数据,结束流程;
S2,抽取数据发送请求头部字段中包含的该客户端对应的历史吞吐量分布模型参数,将其作为该客户端对应的本次请求的吞吐量分布模型参数,计算初始发送速率,按照计算得到的初始发送速率响应客户端请求发送数据;
其中,在响应客户端请求发送数据时,采用滑动窗口的方式进行吞吐量采样,并且结合采样结果更新该客户端对应的吞吐量分布模型参数,直至数据传输结束;
其中,所述计算初始发送速率的过程包括以下步骤:
S21,根据历史吞吐量分布模型参数分析得到吞吐量分布;
S22,采用统计范围、划分数目和样本数目这三类参数来刻画吞吐量分布,并且通过刻画吞吐量的经验分布来近似其真实分布情况;
其中,统计范围表示历史吞吐量的分布范围,由区间[l,u]表示,l表示采样得到的吞吐量的下界,u表示采样得到的吞吐量的上界,均以统计粒度为单位;划分数目N表示将区间[l,u]等间距划分为N份,其中第i个间隔用区间间隔[li,ui]表示,每个区间间隔大小为(u-l)/N;样本数目M表示采样得到的吞吐量大小处于每个区间间隔之内的样本数目为M个;
S23,根据吞吐量分布的峰值以及分布在峰值处的集中程度来选择初始发送速率;
S3,将更新后的吞吐量分布模型参数发送至客户端,通知客户端更新其自身存储的历史吞吐量分布模型参数,并且在下一次请求数据发送时,将更新后的历史吞吐量分布模型参数作为头部字段之一发送给服务端。
2.根据权利要求1所述的基于概率的发送端初始速率设置方法,其特征在于,所述客户端将更新后的历史吞吐量分布模型参数与该客户端对应的IP地址绑定后存储,并且在每次发起请求时,通过当前自身的IP地址检索是否存在已缓存的历史吞吐量分布模型参数。
3.根据权利要求1所述的基于概率的发送端初始速率设置方法,其特征在于,步骤S2中,所述采用滑动窗口的方式进行吞吐量采样,并且结合采样结果更新该客户端对应的吞吐量分布模型参数的过程包括以下过程:
每隔固定的时间间隔T,统计该段时间内的平均吞吐量,作为一个采样值;每获取一个采样值,立即更新吞吐量分布模型参数,直至数据传输结束;其中,在数据传输结束之时,如果不足一个采样时间间隔的传输时长,按照一个时间间隔计。
4.根据权利要求1所述的基于概率的发送端初始速率设置方法,其特征在于,步骤S23中,所述根据吞吐量分布的峰值以及分布在峰值处的集中程度来选择初始发送速率的过程包括以下步骤:
S231,根据由历史吞吐量分布模型参数刻画出的吞吐量分布,得到可能性最大的吞吐量区间间隔,以及在其相邻k个区间内的样本数占总样本数的比例r;
S232,对比例r进行分析,如果比例r大于预设的比例阈值S,则判定吞吐量分布足够集中在峰值附近,k和s根据需求自由配置,设置初始发送速率为峰值所处间隔的下界li对应的吞吐量大小;否则,判定吞吐量分布不足够集中,设置初始发送速率为吞吐量分布的下界l对应的吞吐量大小和默认初始发送速率的最大值。
5.根据权利要求1所述的基于概率的发送端初始速率设置方法,其特征在于,步骤S2中,所述按照计算得到的初始发送速率响应客户端请求发送数据的过程包括:
根据初始发送速率对应的控制算法类型对选定的初始发送速率v做相应的转化。
6.根据权利要求5所述的基于概率的发送端初始速率设置方法,其特征在于,对于基于拥塞窗口控制初始发送速率的算法,在握手阶段,由当前RTT和选定的初始发送速率v计算出当前拥塞窗口大小w=RTT*v,并将当前拥塞窗口大小w设为该计算值与默认窗口大小之间的最大值。
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