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LEO卫星网络中基于网络拥塞预测的TCP拥塞控制算法研究

覃健昌  
【摘要】:随着通信技术的快速发展,卫星通信技术日益成熟,低轨(Low Earth Orbit,LEO)卫星网络逐渐融入到下一代网络基础架构中,其能为移动通信、导航和气象等领域提供各种服务。但是低轨卫星网络中的链路非稳定性以及频繁的网络拓扑切换,导致网络链路的高动态性,造成现有的TCP拥塞控制机制难以提供稳定的高吞吐量性能、高自适应的传输性能。本文分别针对低轨卫星网络链路的非稳定性、链路高动态性的特点提出了如下两种拥塞控制算法,期望解决TCP拥塞控制机制存在的不足,从而有效提高网络的传输效率。LEO卫星链路的高误码率主要来源于卫星网络路由故障以及雨衰、阴影和多径等因素的影响造成的误码丢包。针对该问题,本文提出了名为RCC-TCP的拥塞控制算法,主要包括以下两点贡献:第一,提出了基于长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的网络拥塞程度预测算法,该算法可以通过分析数据报文时序上的特征信息,进行网络拥塞程度的预测。第二,提出了基于网络拥塞程度的TCP拥塞控制策略,该策略通过logistics函数曲线,建立网络拥塞程度与拥塞窗口增长幅度的映射关系,可以有效避免非拥塞丢包造成传输速率下降的问题。最后通过仿真验证,在丢包率[0.001%,1%]和长延迟[80ms-200ms]条件下,RCC-TCP相比较于TCP CUBIC具备10.4%-16.3%的吞吐性能提升。LEO卫星网络拓扑周期性变化导致TCP数据包传输时延动态变化,进一步干扰TCP协议对于网络拥塞的判断,从而导致TCP传输速率难以匹配不停切换的链路状态。针对该问题,本文提出了名为TCP-BQLP的拥塞控制算法,其主要包括如下三点贡献:1)根据网络状态参数,结合LEO卫星网络条件在算法的基础上提出了瓶颈链路队列长度估计算法。2)提出了基于ARIMA模型的队列长度预测模型,其能够克服链路估计数据的非平稳性和非线性特点,具备较高的预测精度。3)提出基于贝塔分布累积函数曲线的拥塞窗口动态生成算法,其能在某一个时间片内生成符合链路带宽波动趋势的拥塞窗口函数。通过仿真验证,TCP-BQLP同时拥有优于TCPVegas的延迟性能和优于TCP CUBIC的吞吐性能。TCP-BQLP具备提高传输速率和网络带宽之间匹配度的能力。


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