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1、電信級(jí)以太網(wǎng)是國(guó)際國(guó)內(nèi)的熱點(diǎn)問(wèn)題,圍繞著電信級(jí)以太網(wǎng)各國(guó)都投入大量人力物力進(jìn)行研究。
針對(duì)當(dāng)前電信級(jí)以太網(wǎng)產(chǎn)品在軟件系統(tǒng)任務(wù)調(diào)度方面的不足,提出了一種基于任務(wù)復(fù)合價(jià)值密度-截止期-資源的任務(wù)調(diào)度方法,綜合考慮復(fù)合價(jià)值密度、截止期和資源等因素確定任務(wù)的優(yōu)先級(jí),以基于優(yōu)先級(jí)的搶占方式完成任務(wù)調(diào)度。仿真測(cè)試結(jié)果表明,在系統(tǒng)過(guò)載情況下,該方法獲得的平均系統(tǒng)價(jià)值可達(dá)到EDF算法的300%、基于價(jià)值方法的177%、基于價(jià)值密度方法的1
2、62%。
針對(duì)當(dāng)前電信級(jí)以太網(wǎng)系統(tǒng)的轉(zhuǎn)發(fā)信息表等硬件資源的現(xiàn)狀不能滿足變化中的應(yīng)用需求的問(wèn)題,提出了一種虛擬硬件資源方法用以改善系統(tǒng)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)性能。測(cè)試結(jié)果表明,如測(cè)試數(shù)據(jù)流用偽隨機(jī)數(shù)生成,在CPU使用率僅有少量增長(zhǎng)的情況下,該方法能使二層轉(zhuǎn)發(fā)目的查找失敗率降低50%,三層轉(zhuǎn)發(fā)目的查找失敗率降低40%,訪問(wèn)控制列表匹配率提高20%。
針對(duì)當(dāng)前自適應(yīng)時(shí)鐘恢復(fù)方法研究中存在的不足以及同步業(yè)務(wù)對(duì)時(shí)鐘的要求,提出了兩
3、種新的自適應(yīng)時(shí)鐘方法。其一是基于本地時(shí)標(biāo)和卡爾曼濾波的方法,它的主要特點(diǎn)是利用本地業(yè)務(wù)時(shí)鐘和計(jì)數(shù)器得到表示遠(yuǎn)端和近端業(yè)務(wù)時(shí)鐘的時(shí)間信息(本地時(shí)標(biāo)),并利用卡爾曼濾波算法過(guò)濾噪聲。另一種方法則是基于去抖緩沖區(qū)的快速鎖定的自適應(yīng)時(shí)鐘方法,其主要特征是基于緩沖區(qū)變化量得到時(shí)鐘差異的描述信息,并利用兩級(jí)EWMA濾波完成噪聲的消除。測(cè)試結(jié)果表明:在增加部分可編程邏輯和少量CPU使用率的情況下,前一種方法相對(duì)于普通時(shí)戳方法和普通緩沖區(qū)方法,鎖定時(shí)間
4、分別減少了33%和45%;后一種方法相對(duì)于普通緩沖區(qū)方法鎖定時(shí)間減少了40%。
針對(duì)當(dāng)前電信級(jí)以太網(wǎng)應(yīng)用中物理信道引起信息傳送錯(cuò)誤以及網(wǎng)絡(luò)擁塞引起信息丟失的現(xiàn)狀,提出了一種修正錯(cuò)誤數(shù)據(jù)包的自適應(yīng)前向糾錯(cuò)方法(面向數(shù)據(jù)包的前向糾錯(cuò)方法),和一種恢復(fù)丟失數(shù)據(jù)包的自適應(yīng)前向糾錯(cuò)方法(面向數(shù)據(jù)包組的前向糾錯(cuò)方法)。面向數(shù)據(jù)包的前向糾錯(cuò)方法主要應(yīng)對(duì)物理信道對(duì)數(shù)據(jù)傳送的影響,面向數(shù)據(jù)包組的前向糾錯(cuò)方法主要是應(yīng)用于電信級(jí)以太網(wǎng)傳送TDM
5、業(yè)務(wù)的場(chǎng)合,為應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)擁塞的影響。測(cè)試結(jié)果表明,在消耗一定量通信帶寬的前提下,前一種糾錯(cuò)方法可使錯(cuò)包率降低到糾錯(cuò)前的3%,后一種糾錯(cuò)方法可將丟包率降至糾錯(cuò)前的1.0*10-4。
針對(duì)當(dāng)前電信級(jí)以太網(wǎng)系統(tǒng)傳送TDM等實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)時(shí),網(wǎng)絡(luò)擁塞影響傳送質(zhì)量的問(wèn)題,提出了一種自適應(yīng)去抖緩沖區(qū)管理的方法。該方法基于簡(jiǎn)化E-Model對(duì)去抖緩沖區(qū)的性能進(jìn)行評(píng)價(jià),尋求一種在當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)狀況下,最優(yōu)的緩沖區(qū)大小的設(shè)置。
測(cè)試結(jié)果表明
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