一种基于频域特征分析与动态权重调整的智能网络拥塞控制方法

本发明公开了一种基于频域特征分析与动态权重调整的智能网络拥塞控制方法，采集网络往返时延RTT和队列长度，计算抖动值。对抖动值执行DFT转换为频域，然后计算高频能量占比。再构建状态向量，然后基于卡尔曼滤波模型对状态向量进行实时的网络状态估计，以获得网络的状态估计值。根据高频能量占比，动态调整RTT、队列长度和频域特征的权重，然后根据权重来对PID控制器的参数进行自适应调整。最后将PID控制器所产生的PID控制信号转化为发送速率调整动作或显式拥塞通知，从而实时抑制网络拥塞。本发明能够显著提升数据中心网络在高负载、复杂网络环境下的性能，减少延迟、提高吞吐量、避免数据包丢失，增强网络的自适应能力。