基于机器学习的空间站天地网络TCP传输性能优化研究

为了给在轨航天员提供在轨交互式网络业务,针对现有地面网络TCP协议加速技术的不足,基于机器学习空间站天地网络TCP传输性能优化方法,实现了传输过程中动态学习网络路径特征、基于历史可用带宽进行窗口回退、引入数据包传输序号进行快速丢包判断等优化策略,可以在不改变数据内容及封装格式的情况下,通过拥塞控制算法的改进来调整数据包的传送及重传时机,从而达到数据传输加速的效果。结合实际空间站天地网络中继KSA信道环境对不同协议加速算法进行测试,结果表明:优化算法可以将上行文件传输平均速率由TCP Cubic条件下的3.4 Mbps提升至6.82 Mbps,信息传输增益不低于3 dB;将下行文件传输平均速率由标准TCP条件下的168.51 kbps提升至12.49 Mbps,信息传输增益不低于18 dB,大幅提升了天地网络TCP业务信息传输性能。