基于自相似业务流的Hurst加权随机早检测算法

黄丽亚; 王锁萍

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基于自相似业务流的Hurst加权随机早检测算法

学术论文 | 更新时间：2024-10-14

- 基于自相似业务流的Hurst加权随机早检测算法
- Hurst weighted random early detection algorithm based on self-similar traffic input
- 通信学报 2007年第4期页码：95-100
- 作者机构：
  
  1. 南京邮电大学光电工程学院
  2. 南京邮电大学光电工程学院,江苏,南京,210003
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号： TP393.07
- 纸质出版日期：2007
- 稿件说明：
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黄丽亚, 王锁萍. 基于自相似业务流的Hurst加权随机早检测算法[J]. 通信学报, 2007,(4):95-100.

HUANG Li-ya, WANG Suo-ping. Hurst weighted random early detection algorithm based on self-similar traffic input[J]. 2007, (4): 95-100.
黄丽亚, 王锁萍. 基于自相似业务流的Hurst加权随机早检测算法[J]. 通信学报, 2007,(4):95-100. DOI：

HUANG Li-ya, WANG Suo-ping. Hurst weighted random early detection algorithm based on self-similar traffic input[J]. 2007, (4): 95-100. DOI：

摘要

Floyd提出的随机早丢弃(RED

random early detection)是基于传统的泊松(Possion)模型

不适应网络流量普遍呈现自相似性的特点。基于此目的

提出了一种新的RED算法——Hurst加权随机早检测算法(HWRED

Hurst weighted random early detection)。新算法能够根据输入流量的自相似系数Hurst

调整RED算法参数。仿真结果表明

新算法提高了队列长度的稳定性

减少了丟包率、排队时延和排队抖动

提高了网络的链路利用率。

Abstract

RED as proposed by Floyd was based on the traditional Poisson input model

could not satisfy self-similar na-ture of network traffic.With this in view

an attempt has been made by proposing a modified RED algorithm

the HWRED algorithm with self-similar input.Modified RED algorithm can tune RED parameters according to the Hurst parameter of input traffic.Simulated results show modified algorithm increases evidently stability of queue size

and de-creases packet loss ratio

queue delay and queue delay variability

finally improves link use percentage of network.

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