基于负载预测的无线移动网络数据拥塞控制方法  

A Data Congestion Control Method for Wireless Mobile Networks Based on Load Prediction

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作  者:张苑 ZHANG Yuan(School of Information Engineering,Baoding University,Baoding Hebei 071000,China)

机构地区:[1]保定学院信息工程学院,河北保定071000

出  处:《信息与电脑》2024年第5期175-177,共3页Information & Computer

摘  要:针对移动通信系统中的无线网络,当前的拥塞控制方法在部署数据传输和处理节点时,部署方式多为单目标模式,即每个节点只关注自己的目标任务,导致控制效率较低、数据丢包率偏高。为此,文章基于负载预测结果,设计了新的无线移动网络数据拥塞控制方法。首先,根据当前的拥塞控制需求,采用多阶的方式部署拥塞控制节点。其次,根据网络负载预测结果构建拥塞控制模型。最后,采用深度Q-网络(Deep Q-Leaning Network,DQN)辅助处理的方式控制网络数据拥塞。测试结果表明:相比于传统控制方法,应用文章方法后,数据吞吐量更高,数据丢包率被控制在1.5%以下,说明文章方法具有实际应用价值。For wireless networks in mobile communication systems,current congestion control methods often deploy data transmission and processing nodes in a single target mode,where each node only focuses on its own target task,resulting in low control efficiency and high data packet loss rate.Therefore,this study designs a new data congestion control method for wireless mobile networks based on load prediction results.Firstly,based on the current congestion control requirements,a multi-level approach is adopted to deploy congestion control nodes.Secondly,construct a congestion control model based on the network load prediction results.Finally,Deep Q-Leaning Network(DQN)assisted processing is adopted to control network data congestion.The test results show that compared to traditional control methods,the method proposed in this paper has higher data throughput and a data packet loss rate controlled below 1.5%,indicating that the method proposed in this paper has practical application value.

关 键 词:负载预测 无线移动网络 网络数据 拥塞控制 控制方法 数据整合 

分 类 号:TP157[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]

 

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