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摘要
主动队列管理技术作为网络拥塞控制的一种有效方法，在降低网络拥塞风险，提升网络服务质量方面发挥着非常重要的作用。针对自相似网络流量导致数据突发状态持续，传统队列管理算法无法对网络流量突发状态进行预测，从而影响网络端到端时延、丢包率和吞吐性能的问题，提出了一种基于网络流量预测的主动队列管理算法P-ARED（ARED based on prediction）。该算法首先基于网络流量的均值和方差给出了网络流量等级的概念，讨论了网络流量等级转移概率与Hurst参数之间的关系，提出了基于贝叶斯估计思想的网络流量等级预测方法；进一步，在对自相似网络环境下的平均队列长度和缓存队列长度最小阈值等参数优化设置的基础上，基于Hurst参数和自相似流量等级预测结果，重新设计了ARED算法中分组丢弃概率的计算方法，以提高缓存队列长度的稳定性。仿真结果表明：P-ARED算法与现有文献中主动队列管理算法相比，降低了网络端到端时延、丢包率，提高了端到端吞吐性能，其中平均吞吐量最高提升7.63%，平均时延最多降低17.52%。
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