HNN调度信元的输入缓冲ATM交换结构  

An Input-Baffering ATM Switching Fabric Based on Hopfield Neural Network Cell Scheduling

作　　者：陈金山[1] 韦岗[1] 

机构地区：[1]华南理工大学电信学院,广州510641

出　　处：《通信技术》2000年第2期33-36,共4页Communications Technology

基　　金：国家自然科学基金!69772027;国家教委跨世纪人才基金

摘　　要：输入缓冲ＡＴＭ交换结构是实现复杂度最低的ＡＴＭ交换结构（ＡＳＦ），但由于队头阻塞问题大大限制了其应用。文中给出了基于 Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络（ ＨＮＮ）调度信元的输入缓冲ＡＳＦ方案，该方案消除了队头阻塞造成的输入缓冲ＡＳＦ性能恶化。计算机仿真表明，该方案非常有效，明显改善了输入缓冲ＡＳＦ的性能。Of all ATM switching fabrics (ASF), input - buffering ASF is of the least im- plementation complexity. But its application is limited because of head - of - line (HOL) blocking. In this paper, we propose an input - buffering ASF based on the Hopfield neural network (HNN) scheduling cell. This scheme eliminates degeneration of performances due to HOL blocking. Sim- ulation results show the effectiveness of this method.

关 键 词：ATM交换结构 调度信元 神经网络 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TN91[自动化与计算机技术—控制科学与工程]