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基于自相似模型的路由拥塞控制策略研究的综述报告
自相似性模型是一种基于自我相似性的统计模型，其在路由拥塞控制领域中得到了广泛应用。路由拥塞控制是网络中的一个重要问题，不仅关系到用户的体验，而且对网络的可靠性和性能也有着直接的影响。本文将对基于自相似模型的路由拥塞控制策略进行综述和分析。
自相似模型最初是由Pareto提出的，他的研究发现，在许多自然界和社会科学领域，都存在着自我相似性现象。自我相似性的意思是，一个系统的局部部分与整体之间的特征是相似的，这种相似性呈现出分形结构。比如，在网络流量中，一个时间窗口内的小型流量包通常伴随着几个巨型流量包，这种分形特征就是自相似性。基于这种模型，可以对路由拥塞进行深入研究。
在自相似模型中，网络流量被定义为一个长记忆的过程，因为网络流量包含了大量的交叉，高峰和低峰。为了充分利用这种特性，众多的研究者利用自相似性特征，建立了一些新的流量模型。这些模型通常将高峰和低峰交替出现的流量分解成小窗口内的分数高峰和低峰，这种分解被称为Multifractal分解。这个方法可以将任何使用小尺寸窗口进行分解的任何自相似流量进行拟合。这种方法可以极大地提高路由器的流量处理能力。
在基于自相似模型的路由拥塞控制策略研究中，需要针对路由器的缓存队列进行研究。研究者发现，在自相似流量中，高优先级的分数位占据了绝大部分的带宽，因此，当缓存队列长度小于一个特定的阈值时，缓存队列将变得非常容易满，从而导致拥塞。基于这个发现，研究人员提出了一种称为自适应泊松下调整算法的拥塞控制方法。该算法使用自适应方法调整网络中从源点到目标节点的流量，并适应不同的网络环境。这种方法已被证明可以有效减少网络崩溃的可能性，并提高网络的平均吞吐量。
此外，基于自相似模型的路由拥塞控制策略还可以使用反馈控制方法来控制网络的拥塞状况。这种方法利用开环控制和反馈控制的组合，来实现网络的拥塞控制。反馈控制方法可以通过监测网络的延迟和丢包率等指标来确定网络的拥塞状态，并采取相应的措施来降低拥塞的风险。
综上所述，基于自相似模型的路由拥塞控制策略是一种高效的方法，可用于提高网络的性能和可靠性。这种方法可以利用自我相似性特征，提高路由器的流量处理能力，并通过自适应和反馈控制方法，实现网络的拥塞控制，减少网络崩溃的可能性，并提高网络的平均吞吐量。