[发明专利]网络拥塞控制方法、装置、设备及介质有效

专利信息
申请号: 202111163976.7 申请日: 2021-09-30
公开(公告)号: CN113825171B 公开(公告)日: 2023-07-28
发明(设计)人: 王玲 申请(专利权)人: 新华三技术有限公司
主分类号: H04W28/02 分类号: H04W28/02;G06N3/092;G06N3/045;H04L47/12;G06N3/048;G06N3/0442
代理公司: 北京博思佳知识产权代理有限公司 11415 代理人: 董晓盈
地址: 310052 浙*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 网络 拥塞 控制 方法 装置 设备 介质
【权利要求书】:

1.一种网络拥塞控制方法,其特征在于,所述方法包括:

基于网络设备的网络状态数据,通过预先训练好的拥塞控制神经网络,确定拥塞控制窗口的目标调整参数;其中,所述网络状态数据用于指示所述网络设备的数据传输状态,所述预先训练好的拥塞控制神经网络基于目标奖励函数训练得到,所述目标奖励函数至少根据所述网络状态数据所包括的数据包的发送速率和数据包传输过程的最小往返时延确定;

按照所述目标调整参数,调整当前拥塞控制窗口的大小,得到调整后的拥塞控制窗口;

控制所述网络设备通过所述调整后的拥塞控制窗口发送数据包;

所述目标奖励函数根据所述网络状态数据所包括的数据包的发送速率、丢包率、数据包在发送时的排队时延以及数据包传输过程中的最小往返时延确定;

所述目标奖励函数的表达式为:

其中,SR表示数据包的发送速率,LR表示丢包率,D表示数据包在发送时的排队时延,MinRtt表示数据包传输过程的最小往返时间,δ为丢包的惩罚系数,ε和ρ分别为用于引导所述拥塞控制神经网络呈现不同表现的引导参数。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于网络设备的网络状态数据,通过预先训练好的拥塞控制神经网络,确定拥塞控制窗口的目标调整参数,包括:

通过所述预先训练好的拥塞控制神经网络,基于所述网络状态数据,确定用于调整所述拥塞控制窗口的至少一个调整参数对应的发生概率;

将对应发生概率最大的调整参数,确定为所述目标调整参数。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

基于所述调整后的拥塞控制窗口和数据包传输过程的平滑往返时间,确定数据包的发送速率。

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述控制所述网络设备通过所述调整后的拥塞控制窗口发送数据包,包括:

控制所述网络设备,通过所述调整后的拥塞控制窗口,按照所述发送速率,发送所述数据包。

5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述基于所述调整后的拥塞控制窗口和数据包传输过程的平滑往返时间,确定数据包的发送速率,包括:

通过如下表达式,确定所述发送速率:

其中,cwnd为所述调整后的拥塞控制窗口的大小,srtt为数据包传输过程的平滑往返时间。

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,通过如下表达式,确定所述平滑往返时间:

srtt=ω×srtt+(1-ω)×lrtt;

其中,srtt为数据包传输过程的平滑往返时间,ω为平滑因子。

7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述按照所述目标调整参数,调整当前拥塞控制窗口的大小,得到调整后的拥塞控制窗口,包括:

根据当前拥塞控制窗口的大小与所述目标调整参数所对应的预设数值的乘积,确定所述调整后的拥塞控制窗口的大小。

8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述拥塞控制神经网络的训练过程包括:

获取样本网络状态数据,所述样本网络状态数据标注有样本调整参数;

通过待训练的拥塞控制神经网络,对各个样本网络状态数据进行处理,得到拥塞控制窗口的第一调整参数;

根据训练损失对所述待训练的拥塞控制神经网络的参数进行调整,所述训练损失包括所述目标奖励函数;

在所述训练损失小于设定阈值,或者,训练迭代次数满足设定要求的情况下,得到训练好的拥塞控制神经网络。

9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法,其特征在于,所述拥塞控制神经网络至少包含两层全连接层,所述全连接层的激活函数为反正切tanh函数。

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