一种认知分组网络中的流量控制方法及装置制造方法及图纸

一种认知分组网络中的流量控制方法，在传输数据流之前，源节点向相邻的所有节点发送ｓｍａｒｔ　ｐａｃｋｅｔｓ；从所述源节点相邻的各个节点开始，所述ｓｍａｒｔ　ｐａｃｋｅｔｓ经过的每个节点都根据ＲＮＮ算法进行路由选择；源节点接收目的节点返回的多个ａｃｋｎｏｗｌｅｄｇｅｍｅｎｔｓ，ａｃｋｎｏｗｌｅｄｇｅｍｅｎｔｓ中携带对应的路径的流量预测信息；源节点根据流量预测信息选择一条路径传输数据流。本发明专利技术实施例还提供一种认知分组网络中的节点。本发明专利技术实施例的方法提供了一种在认知分组网络中流量控制的实现方式，由于源节点向相邻的所有节点均发送ｓｍａｒｔ　ｐａｃｋｅｔｓ，因此能够得到源节点到目的节点的多条路径以供选择，从而实现更好的路由、负载分担等，进而为用户提供更好的服务质量。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及网络通信
，尤其涉及分组认知分组网络中的流量控制方法及装置。
技术介绍
随着计算机网络技术的迅速发展，网络规模日益庞大，网络承载业务的服务质量 参数变化范围较大。为了应付日益复杂的网络环境，实现频谱资源、网络资源的高效利用， 为用户提供更好的服务质量，认知分组网络(CPN，Cognitive Packet Networks)应运而生。在认知分组网络中，有三种类型的数据包，分别是=Smart packets(认知数据 包)，用来寻找由源节点到目的节点的路径；dumb packets (纯数据包)，用来承载需要传 送的数据信息；和acknowledgements (应答数据包)，用来由目的节点向源节点返回上述 smart packets确定的路径信息。认知分组网络的工作原理如下源节点向相邻的某个节 点发送smart packets, smart packets通过在网络中传输的过程中寻找路由并收集与链 路质量有关的信息，路由信息和链路质量信息存放在smart packets中的CM (Cognitive map)字段；当smart packets到达目的节点后，目的节点生成相应的acknowledgements，该 acknowledgements 的源、目的地址与相应的 smart packets 相反，且该 acknowledgements 中携带相应的smart packets中的CM字段及信息；acknowledgements根据CM中的路由信 息向源节点回传，在acknowledgements经过每一跳节点时，节点将CM字段中的路由信息及 链路质量信息保存下来；源节点在收到该acknowledgements后，根据CM中的路由信息为待 发送的数据流建立路由，并通过dumbpackets传输数据流。在认知分组网络中，路由器不需 要维护路由表，而是根据随机神经网络(RNN，Random Neural Network)算法进行路由决策。现有技术中，还没有针对认知分组网络如何实现流量控制的具体实现方式。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种认知分组网络中的流量控制方法及装置，从而较好的实现 负载分担以及流量控制。为解决上述技术问题，本专利技术实施例提供的方法及装置如下—种认知分组网络中的流量控制方法，在传输数据流之前，包括源节点向相邻的所有节点发送认知数据包smart packets ；从所述源节点相邻的各个节点开始，每个smart packets经过的各个节点都根据 随机神经网络RNN算法进行路由选择；所述源节点接收目的节点返回的多个应答数据包acknowledgements，每个 acknowledgements中携带对应的路径的流量预测信息；所述源节点根据所述流量预测信息选择一条路径传输数据流。一种认知分组网络中的节点，包括数据包发送模块，用于向下一跳节点发送smart packets或acknowledgements，如果所述节点是源节点，所述数据包发送模块向相邻的所有节点发送smart packets ；数据包接收模块，用于接收上一跳节点发送的smart packets或 acknowledgements，所述acknowledgements中携带对应的路径的流量预测信息；如果所述节点是源节点，所述节点还包括路径选择模块，用于根据接收到的流量 预测信息选择一条路径传输数据流。本专利技术实施例的方法提供了一种在认知分组网络中流量控制的具体实现方式，由 于源节点向相邻的所有节点均发送smart packets，因此能够得到源节点到目的节点的多 条路径以供选择，从而实现更好的路由、负载分担等，进而为用户提供更好的服务质量。附图说明图1为本专利技术实施例提供的认知分组网络架构示意图；图2为本专利技术实施例提供的认知分组网络中的节点结构示意图。具体实施例方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完 整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于 本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他 实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术实施例提供一种认知分组网络中的流量控制方法，该方法包括如下操作在传输数据流之前，源节点向相邻的所有节点发送smart packets ；从该源节点相邻的各个节点开始，每个smart packets经过的各个节点都根据现 有的RNN算法进行路由选择；各个smart packets最终到达目的节点，目的节点根据接收到的各个smart packets 分另U生成对应的 acknowledgements,这些 acknowledgements 根据相应的 smart packets中的CM字段信息返回上述源节点；该源节点接收目的节点返回的多个acknowledgements,每个acknowledgements 中携带对应的路径的流量预测信息；该源节点根据上述流量预测信息选择一条路径传输数据流。本专利技术实施例通过上述处理过程实现流量控制。本专利技术实施例的方法提供了 一种在认知分组网络中流量控制的具体实现方式，由于源节点向相邻的所有节点均发送 smartpackets，因此能够得到源节点到目的节点的多条路径以供选择，从而实现更好的路 由、负载分担等，进而使得丢包率、平均时延等服务质量参数得到提高，为用户提供更好的 服务质量。本专利技术实施例提供的方法还包括源节点与目的节点之间的各个节点生成流量预 测信息的操作，其具体实现方式可以但不仅限于以下两种(一)每个smartpackets经过的各个节点周期性得计算连接链路的流量预测 信息；所述各个节点在接收到所述smart packets时，将上述流量预测信息保存在所述 smartpackets中；相应的，上述目的节点将各个smart packets中携带的流量预测信息保 存到相应的acknowledgements中。其中，连接链路与节点连接的各条链路，即节点周期性计算与其连接的各个链路的流量预测信息。(二)每个smart packets经过的每个节点周期性地计算连接链路的流量预测信 息；各个acknowledgements在到达相应的节点时，所述相应的节点将计算得到的流量预测 信息保存在acknowledgements中。其中，路径的流量预测信息是该路径上的最大的链路流量预测信息。节点具体可以根据BP(Back Propagation，误差反向传播神经网络)算法进行获 得链路的流量预测信息。为了进一步提高流量控制的速度，所述源节点还可以在向相邻的所有节点发送 smartpackets时，按照预设的计时时间开始计时；则，上述源节点根据所述流量预测信息 选择一条路径传输数据流具体包括当计时结束时，所述源节点根据在计时结束前获得的 acknowledgements中携带的流量预测信息选择负载最小的路径传输数据流。其中，具体可 以采用倒计时的方式进行计时，也可以采用正计时的方式进行计时。为了进一步提高流量控制的速度，上述源节点根据所述流量预测信息选择一条路 径传输数据流的具体实现方式可以是所述源节点将接收到的每个acknowledgements中 携带的路本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种认知分组网络中的流量控制方法，在传输数据流之前，其特征在于，包括：　　源节点向相邻的所有节点发送认知数据包ｓｍａｒｔ　ｐａｃｋｅｔｓ；　　从所述源节点相邻的各个节点开始，每个ｓｍａｒｔ　ｐａｃｋｅｔｓ经过的各个节点都根据随机神经网络ＲＮＮ算法进行路由选择；　　所述源节点接收目的节点返回的多个应答数据包ａｃｋｎｏｗｌｅｄｇｅｍｅｎｔｓ，每个ａｃｋｎｏｗｌｅｄｇｅｍｅｎｔｓ中携带对应的路径的流量预测信息；　　所述源节点根据所述流量预测信息选择一条路径传输数据流。

【技术特征摘要】
1. 一种认知分组网络中的流量控制方法，在传输数据流之前，其特征在于，包括 源节点向相邻的所有节点发送认知数据包smart packets ；从所述源节点相邻的各个节点开始，每个smart packets经过的各个节点都根据随机 神经网络RNN算法进行路由选择；所述源节点接收目的节点返回的多个应答数据包acknowledgements，每个 acknowledgements中携带对应的路径的流量预测信息；所述源节点根据所述流量预测信息选择一条路径传输数据流。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法还包括每个smart packets经过的各个节点周期性地计算连接链路的流量预测信息； 所述各个节点在接收到所述smart packets时，将所述流量预测信息保存在所述smart packets 中；所述目的节点将各个smart packets中携带的所述流量预测信息保存到相应的 acknowledgements 中。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法还包括每个smart packets经过的每个节点周期性地计算连接链路的流量预测信息； 所述acknowledgements在到达相应的节点时，所述相应的节点将计算得到的流量预 测信息保存在acknowledgements中。4.根据权利要求1 3任意一项所述的方法，其特征在于所述源节点向相邻的所有节点发送smart packets时，该方法还包括按照预设的计 时时间开始计时；所述源节点根据所述流量预测信息选择一条路径传输数据流具体包括当计时结束 时，所述源节点根据在计时结束前获得的acknowledgements中携带的流量预测信息选择 负载最小的路径传输数据流。5.根据权利要求1 3任意一项所述的方法，其特征在于，所述源节点根据所述流量预 测信息选择一条路径传输数据流具体包括所述源节点将接收...

【专利技术属性】
技术研发人员：李曦，单宝堃，李屹，纪红，王成金，李希金，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]