基于LSTM循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的TCP狀態(tài)估計方法研究.pdf

1、網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)滲透到社會經(jīng)濟(jì)、文化和科學(xué)等各個領(lǐng)域，網(wǎng)絡(luò)性能的好壞直接或間接影響到人們的生活。當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)中大部分?jǐn)?shù)據(jù)流和業(yè)務(wù)都是基于TCP的，因而用戶所能感知到的網(wǎng)絡(luò)性能的好壞主要取決于TCP的性能。傳統(tǒng)的TCP性能分析從吞吐量、延遲和丟包率等TCP數(shù)據(jù)傳輸?shù)恼w考慮，無法表征TCP數(shù)據(jù)傳輸過程中更細(xì)致的特征。而TCP狀態(tài)能從數(shù)據(jù)包級反映出TCP的性能，從而更細(xì)致的分析出影響TCP性能的因素。本文圍繞TCP狀態(tài)進(jìn)行研究，主要包括構(gòu)建TCP狀態(tài)數(shù)

2、據(jù)集和使用不同的算法對TCP狀態(tài)進(jìn)行估計。
　　1)針對現(xiàn)有研究中沒有TCP狀態(tài)數(shù)據(jù)集，我們通過研究TCP協(xié)議，修改Linux內(nèi)核的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議棧，將ssthresh和cwnd字段添加到TCP頭部選項中。之后搭建數(shù)據(jù)采集平臺，在多場景中采集TCP數(shù)據(jù)，對TCP狀態(tài)進(jìn)行標(biāo)注，構(gòu)建了多網(wǎng)絡(luò)場景下的TCP狀態(tài)數(shù)據(jù)集。
　　2)針對TCP狀態(tài)估計問題，提出了基于規(guī)則的TCP狀態(tài)估計算法。通過研究TCP數(shù)據(jù)傳輸在不同狀態(tài)下的表現(xiàn)，使用改進(jìn)

3、后的Self-Clocking算法估計RTT，然后估計cwnd，設(shè)計規(guī)則對TCP狀態(tài)進(jìn)行估計。運(yùn)用擁塞窗口平滑技術(shù)平滑cwnd估計誤差，提高TCP狀態(tài)估計的準(zhǔn)確率。
　　3)針對基于規(guī)則的TCP狀態(tài)估計中慢啟動狀態(tài)的估計準(zhǔn)確率不高以及設(shè)計規(guī)則時需要手動設(shè)置閾值參數(shù)的問題，提出了基于決策樹的TCP狀態(tài)估計算法。通過特征工程獲取TCP狀態(tài)特征集，訓(xùn)練學(xué)習(xí)構(gòu)造決策樹模型對TCP狀態(tài)進(jìn)行估計。實驗結(jié)果表明，慢啟動狀態(tài)的估計準(zhǔn)確率得到有效的