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公开(公告)号：CN112887221A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110038473.0
申请日：2021-01-12
Applicant: 中南大学
IPC: H04L12/813 , H04L12/869
Abstract: 本专利公开了一种基于广义预测控制的周期性节能方法(Generalized Predictive Controlfor Energy Efficient Ethernet with Prediction，GPC‑EEEP)，涉及节能以太网(Energy EfficientEthernet,EEE)领域。该策略使用功耗比和平均排队延迟组合的成本函数来量化节能以太网的性能，并采用广义预测控制方法自动将基于预测的周期性节能策略(EnergyEfficiencyEthernetwith Prediction，EEEP)的周期长度参数调整为最小化该成本函数的最优解。仿真结果表明：GPC‑EEEP策略通过自适应地调整周期长度参数，降低了节能以太网在不同流量场景下的能耗和平均排队延时组合的成本函数。
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公开(公告)号：CN119583903B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510117436.7
申请日：2025-01-24
Applicant: 中南大学
IPC: H04N21/647 , H04N21/24 , H04N21/442 , H04L41/16 , H04L41/147 , H04N17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于缓冲区时长和稳定段分割的带宽预测方法，在直播场景下帮助码率自适应算法提高带宽预测准确度。本发明对网络带宽序列进行稳定段分割，并以缓冲区时长内的平均带宽为目标，进行带宽预测。通过这一方式，本发明能够为直播场景的码率自适应算法提供更准确的带宽预测结果，帮助码率自适应算法减少卡顿时长比率、降低延迟。实验结果表明：用本发明的带宽预测模型替换Dash.js中已实现的码率自适应算法ThroughputRule和MPC的带宽预测方案，带宽预测的均方根误差分别降低了39.1%，40.6%，卡顿时长比率分别降低了15.94%和21.41%，视频块的平均延迟分别减少了5.26%和4.11%。总之，本发明能够帮助码率自适应算法将延迟控制在直播系统的可接受范围内，有效提升用户体验质量。
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公开(公告)号：CN116828269A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310728527.5
申请日：2023-06-20
Applicant: 中南大学
IPC: H04N21/6373 , H04N21/647 , H04N21/845 , H04N21/44
Abstract: 本专利公开了一种视频传输的长期码率规划方法，在视频传输系统中，客户端首先预测在一个确定的时间尺度内的平均网络带宽，根据时间尺度和带宽计算带宽容量，然后根据当前缓冲区得到一个由不同码率等级的多个可选视频块构成的视频块集合，从可选的视频块集合中找到在时间尺度内可下载且效用函数值最大的视频块组合，并选择该视频块组合的第一个视频块的块号及其码率向服务器发送请求，从而实现长期最优码率规划。实验结果表明：在某些情况下，相对于当前的码率选择算法，本专利提出的方法能够更好的提高用户体验质量。
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公开(公告)号：CN115865543A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211511600.5
申请日：2022-11-30
Applicant: 中南大学
IPC: H04L12/12 , H04L41/147 , H04L41/142 , H04L43/0894 , H04L47/50
Abstract: 本发明公开了一种基于最优控制的周期性节能方法，用作IEEE802.3bj标准定义的40‑100Gbps节能以太网EEE的节能策略。EEE定义了快速唤醒和深度睡眠两种节能状态，不同节能状态对应的节能量和状态转换延迟不同。本发明通过构造平均延迟和能耗的成本函数，动态调整周期长度，在保证数据帧尾延迟不超过预定期望延迟的前提下，周期性地根据历史信息预测下一个周期内数据帧的到达速率，并基于此预测结果选择下一周期内使用的节能状态以及控制EEE离开节能状态的时机，从而使每个周期内期望的成本函数最小化，在提升节能量和减少尾延时两方面取得较好的折中。实验结果表明，本发明在不同的流量模式下最终的成本函数皆优于现有节能策略，具有良好的节能效果和较低的延时开销。
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公开(公告)号：CN110620737B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN201910846492.9
申请日：2019-09-09
Applicant: 中南大学
IPC: H04L47/283
Abstract: 本发明公开了一种基于延迟的自适应拥塞控制方法，根据排队延迟和窗口大小，在发送端判断网络是否拥塞，并根据拥塞情况调节拥塞窗口。拥塞窗口每一次的调节幅度为V*θ*δ，其中δ是常数，V用于加快拥塞控制算法的收敛速度，θ是根据排队延迟周期性抖动的过程中是否到达过0点的情况而调整的参数。该参数用于控制当前网络环境中的调窗幅度，以解决长期排队延迟为0的情况下链路利用率降低和排队延迟长期不为0又无法测量到最小往返延迟的问题。实验结果表明，本专利能够控制瓶颈链路缓存队列周期性地出现清空行为，使每条流都能测量到准确的往返链路传播延迟。相比于Copa算法，本专利具有延迟更低、公平性更好的优势。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105915464B
公开(公告)日：2018-09-25
申请号：CN201610454652.1
申请日：2016-06-21
Applicant: 中南大学
IPC: H04L12/801 , H04L12/825
Abstract: 本专利公开了一种快速简单的量化拥塞通告方法。本方法由拥塞点和响应点协同完成。响应点(即源端)将发送速率初始化为链路速率，根据其所接收到的反馈包类型决定是否降速、重置发送速率，或者在没有收到反馈包时采用折半搜索算法调整发送速率。拥塞点(即交换机)初始化变量congested来标识交换机是否经历过拥塞，并根据队列长度、以及队列长度在一个采样周期内的变化量，采样生成反馈包发送给响应点。本专利简化并改进了IEEE 802.1Qau工作组制定的链路层拥塞控制标准协议量化拥塞通告(QCN)，能够快速地获取空余的带宽，尤其适用于数据中心网络环境。
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公开(公告)号：CN119583903A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202510117436.7
申请日：2025-01-24
Applicant: 中南大学
IPC: H04N21/647 , H04N21/24 , H04N21/442 , H04L41/16 , H04L41/147 , H04N17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于缓冲区时长和稳定段分割的带宽预测方法，在直播场景下帮助码率自适应算法提高带宽预测准确度。本发明对网络带宽序列进行稳定段分割，并以缓冲区时长内的平均带宽为目标，进行带宽预测。通过这一方式，本发明能够为直播场景的码率自适应算法提供更准确的带宽预测结果，帮助码率自适应算法减少卡顿时长比率、降低延迟。实验结果表明：用本发明的带宽预测模型替换Dash.js中已实现的码率自适应算法ThroughputRule和MPC的带宽预测方案，带宽预测的均方根误差分别降低了39.1%，40.6%，卡顿时长比率分别降低了15.94%和21.41%，视频块的平均延迟分别减少了5.26%和4.11%。总之，本发明能够帮助码率自适应算法将延迟控制在直播系统的可接受范围内，有效提升用户体验质量。
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公开(公告)号：CN118260049A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410452172.6
申请日：2024-04-16
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Flink流式处理的可靠事务性交易方法，通过在Flink流式处理计算图中建立起事务子图来处理事务性交易，通过open算子作为事务子图的入口来对传入事务子图的流元素进行封装，处于事务子图内的状态算子对传入的富集流元素进行事务处理；将close算子作为事务子图的出口来对传出事务子图的富集流元素进行收集，从而确定事务的最终结果，并将最终结果回返通知给该事务涉及的所有状态算子。本发明的可靠事务性交易方法实现用于金融交易场景的账户资产管理，相较于业界先进的事务性流处理解决方案，本发明在维持最优的可持续吞吐量的同时，减少单一操作的处理时延8％。此外，针对不同工作负载参数的实验表明，本发明有着良好的并行处理事务的能力，在并行度较高的工作负载下，本发明能够保持良好的性能。
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公开(公告)号：CN113259439B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202110537700.4
申请日：2021-05-18
Applicant: 中南大学
IPC: H04L67/1004 , H04L67/60 , G06F9/48 , G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种基于接收端驱动的键值调度方法。当键值操作到达客户端时，键值操作并没有被立刻发送，而是在客户端队列中等待以寻找最佳调度时机，此外，客户端分布式地调节其允许发送键值操作的阈值来控制客户端之间的并发性。故本发明能够根据服务器动态变化的性能来进行键值调度，当有些服务器性能较差时，键值操作会被压在客户端队列中以等待最佳的调度时机，性能较好的服务器处理速度快，因此能够被分配到更多的键值操作。此外，本发明分布式地调节客户端允许发送的键值操作数目，使客户端之间达成了良好的协作，有效地控制了大规模场景下的并发导致尾延时激增的问题。与现有的自适应调度方法相比，本发明有效地降低了键值操作的尾延迟。
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公开(公告)号：CN109617704B
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201811582071.1
申请日：2018-12-24
Applicant: 中南大学
Abstract: 本专利公开了一种基于预测的40‑100Gbps以太网节能策略实施方法。IEEE802.3bj标准为40‑100Gbps节能以太网(Energy Efficient Ethernet,EEE)定义了快速唤醒(Fast Wake)和深度睡眠(Deep Sleep)两种节能状态，不同节能状态对应的节能量和状态转换延迟不同。基于预测的40‑100Gbps以太网节能策略在保证数据帧尾延迟不超过预定期望延迟的前提下，周期性地根据历史信息预测下一个周期内数据帧的到达数量，并基于此预测结果选择下一周期内使用的节能状态以及控制EEE离开节能状态的时机，从而在提升节能量和减少尾延时两方面取得较好的折中。实验结果表明，本专利设计的基于预测的40‑100Gbps以太网节能策略能够在将数据帧的尾延迟控制在期望值内的同时，相比于现有节能策略达到更优的节能效果。
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