基于自相似流量水平分级预测的网络队列调度算法

网络流量的自相似特性会导致网络中数据的突发状态持续,为有效降低网络流量突发引起的队列排队时延和分组丢失率,提高不同优先级业务的传输能力,保障业务服务质量需求,提出了一种基于网络流量自相似特性的队列调度算法——P-DWRR。该算法设计了基于自相似流量水平分级预测结果的动态权值分配方法及服务量子更新方法,并根据业务优先级和队列等待时间确定队列的服务次序,以减小数据分组排队时延,降低分组丢失率。仿真结果表明,P-DWRR算法在满足网络不同业务优先级要求的基础上,降低了数据分组的排队时延、时延抖动和分组丢失率,性能优于DWRR和VDWRR。