基于相对优先级的单队列区分服务模型

为解决多任务环境下异构信号处理平台组件化开发过程中,多队列区分服务模型队列数量较多以及性能下降问题,提出一种基于相对优先级的单队列区分服务模型。该模型利用数据标签来标识数据的服务质量要求,由队列管理器计算数据的队列因子,并调整数据在单一待发送队列中的位置,从而达到满足多任务多服务质量要求的目的。仿真结果表明,该模型随任务数量的增加,性能下降并不明显,同时可实现对不同任务的区分服务。

针对多类型网络服务的队列管理优化算法

本文通过分析目前已有队列管理算法在应对不同类型网络服务中的局限性,在RED算法的基础上,给出了一种基于相对优先级的队列管理优化算法。针对网络中不同类型的数据业务,将其分为不同的优先级,并采用交错方式来设置不同的丢弃门限。并对所标注的数据分组,分别计算它们的平均队列长度。根据优先级、分组的平均队长和参数,计算不同优先级分组的丢弃概率。基于MATLAB的仿真结果表明,该优化算法大大改善了现有队列管理算法在面对不同类型网络服务中的公平性和相对优先级方面的问题。

几种IP网络中的业务流分类模型分析比较

本文讨论了IP网络中的业务流分类机制,为特定网络用户提供有QoS要求的分组业务流处理是当前网络发展形势下一个重要的问题。就目前存在的几种分类业务模型进行分析比较,并进一步讨论其发展趋势。