CN116566906B - 基于队列状态的异构链路汇聚节点队列管理方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于队列状态的异构链路汇聚节点队列管理方法及系统，涉及路由器队列管理和拥塞控制技术领域，用以增强指挥控制网络下异构链路汇聚节点队列管理对队列状态的敏感度，进而增强主动队列管理的控制力度，利用平均队列长度表征队列变化的长期状态，利用队列长度变化率表征队列变化的瞬时状态，并且将两者相结合构建了队列状态判定模型，并给出了突发容忍、突发抑制、衰减容忍、衰减抑制、队列平稳五种队列状态的判定依据；在此基础上，结合队列状态判定结果设计具有自适应调整能力的丢弃概率函数，进行主动队列管理，实现对网络流量服务质量的可靠保障。
Description
技术领域
本发明涉及路由器队列管理和拥塞控制技术领域，特别是涉及一种基于队列状态的异构链路汇聚节点队列管理方法及系统。
背景技术
近些年来，美军在作战理念方面不断创新，相继提出了“马赛克作战”、“全域联合作战”和“无人蜂群作战”等前沿作战理论，作战形态从信息化加快向智能化演变。
智能化战争的典型特征就是多样化和高强度的远程打击威胁，这对防空反导提出了新的要求，美军据此提出了一体化防空反导(Integrated Air and Missile Defense，IAMD)系统，“武器系统解耦、要素动态重组”是一体化防空反导系统的核心思路，武器系统解耦合后的特点就是海量数据在短时间内经多条链路汇聚到指控平台等关键节点，此时流量呈现出瞬时涌现和复杂突变的特点，从而对队列的高效管理提出了新的挑战。
在国内外研究中，队列管理机制主要集中于主动队列管理算法中的基于队列尺度的算法、基于链路负载尺度的算法以及基于队列和链路负载混合尺度的算法，但武器系统解耦、要素动态重组后的指挥控制网络中，链路承载业务的类型涉及话音、数据、图像、视频等，业务传输速率从Kbps级到百Mbps级，业务时效性从毫秒级到分钟级，到达速率的波动性和服务质量需求的差异性将影响异构链路汇聚节点中的队列状态变化规律，导致异构链路汇聚流量更加复杂多维，难以利用以上方法进一步提升指挥控制网络的差异化服务能力。
发明内容
为了解决以上技术问题，本发明提供一种基于队列状态的异构链路汇聚节点队列管理方法，包括以下步骤
S1、等待新的分组数据到达；
S2、新的分组到达路由器的缓冲区之后，根据监测的当前队列状态，当前队列状态包括队列变化的长期状态和瞬时状态，将平均队列长度avg(t)作为队列变化的长期状态，将队列长度变化率davg(t)作为队列变化的瞬时状态；判断平均队列长度avg(t)是否大于平均队列长度的最大阈值THmax，如果是则将该分组中的数据全部丢弃并转至步骤S1，否则转到下一步骤；
S3、将新的分组数据放入至缓冲区，时间增加一个单位，根据当前队列状态，计算下一时刻路由器缓冲区的队列状态，即队列变化的长期状态avg(t+1)和队列变化的瞬时状态davg(t+1)；
S4、设置5种队列状态，分别为突发容忍、衰减抑制、稳定、突发抑制以及衰减容忍状态；判断队列变化状态处于5种队列状态中的哪一种，并继续进行丢包率的计算；
当avg(t+1)＜l且davg(t+1)＞ε时，队列变化状态处于突发容忍状态；
当avg(t+1)＜l且davg(t+-1)<--ε时，队列变化状态处于衰减抑制状态；
当avg(t+1)＝l且-ε≤davg(t+1)≤ε时，队列变化状态处于稳定状态；
当avg(t+1)＞l且davg(t+1)＞ε时，队列变化状态处于突发抑制状态；
当avg(t+-1)＞l且davg(t+1)<-ε时，队列变化状态处于衰减容忍状态；
其中，1表示队列变化长期状态的阈值，ε表示队列变化瞬时状态的阈值；
S5、根据丢包率对新的分组数据进行丢弃，将新的分组数据中的剩余数据从路由器缓冲区中出队；
S6、更新此时路由器缓冲区的队列状态，并计算下一时刻的队列状态；
S7、等待新的分组数据到达，并转至步骤S2。
本发明进一步限定的技术方案是：
进一步的，步骤S3中，计算下一时刻队列变化的长期状态，即下一时刻的平均队列长度，计算如下：
avg(t+1)＝(1-ρi+1)×avg(t)+ρt+1×[q(t)+(λ(t+1)-c(t+1)×Δt)]
其中，avg(t+1)表示预先计算得到的t+1时刻的平均队列长度，avg(t)表示t时刻的平均队列长度，q(t)表示t时刻的瞬时队列长度，λ(t+1)表示预测得到的t+1时刻的流量到达速率，c(t+1)表示t+1时刻的流量输出带宽，Δt表示统计时间间隔，ρt+1表示t+1时刻与t时刻的自相关系数。
前所述的基于队列状态的异构链路汇聚节点队列管理方法，步骤S3中，计算下一时刻队列变化的瞬时状态，即下一时刻的队列长度变化率，计算如下：
davg(t+1)＝(1-ρt+1)×davg(t)+ρt+1×[λ(t+1)-c(t+1)]×Δt
其中，davg(t+1)表示预先计算得到的(t+1)时刻的队列长度变化率，davg(t)表示t时刻的队列长度变化率。
前所述的基于队列状态的异构链路汇聚节点队列管理方法，步骤S4中，当队列变化状态处于突发容忍状态时，根据下式计算丢包率，
其中，Pb表示丢包率，avg表示当前时刻的平均队列长度，maxp表示最大丢包概率，THmin表示平均队列长度的最小阈值，THmax表示平均队列长度的最大阈值；同时引入新的平均队列长度的阈值上限Uth，且Uth设置为THmax的二分之三倍。
前所述的基于队列状态的异构链路汇聚节点队列管理方法，步骤S4中，当队列变化状态处于衰减抑制状态时，根据下式计算丢包率，
其中，Pb表示丢包率，avg表示当前时刻的平均队列长度，maxp表示最大丢包概率，THmin表示平均队列长度的最小阈值，THmax表示平均队列长度的最大阈值；同时引入新的平均队列长度的阈值上限Uth，且Uth设置为THmax的二分之三倍。
前所述的基于队列状态的异构链路汇聚节点队列管理方法，步骤S4中，当队列变化状态处于稳定状态时，根据下式计算丢包率，
其中，Pb表示丢包率，avg表示当前时刻的平均队列长度，maxp表示最大丢包概率，THmin表示平均队列长度的最小阈值，THmax表示平均队列长度的最大阈值；同时引入新的平均队列长度的阈值上限Uth，且Uth设置为THmax的二分之三倍。
前所述的基于队列状态的异构链路汇聚节点队列管理方法，步骤S4中，当队列变化状态处于突发抑制状态时，根据下式计算丢包率，
其中，Pb表示丢包率，avg表示当前时刻的平均队列长度，maxp表示最大丢包概率，THmin表示平均队列长度的最小阈值，THmax表示平均队列长度的最大阈值；同时引入新的平均队列长度的阈值上限Uth，且Uth设置为THmax的二分之三倍。
前所述的基于队列状态的异构链路汇聚节点队列管理方法，步骤S4中，当队列变化状态处于衰减容忍状态时，根据下式计算丢包率，
其中，Pb表示丢包率，avg表示当前时刻的平均队列长度，maxp表示最大丢包概率，THmin表示平均队列长度的最小阈值，THmax表示平均队列长度的最大阈值；同时引入新的平均队列长度的阈值上限Uth，且Uth设置为THmax的二分之三倍。
前所述的基于队列状态的异构链路汇聚节点队列管理方法，步骤S4中，队列变化长期状态的阈值1设置为平均队列长度最小阈值THmin和最大阈值THmax的中点，队列变化瞬时状态的阈值ε设置为0.004。
本发明还提供一种基于队列状态的异构链路汇聚节点队列管理系统，包括
入队模块，用于在新的分组数据到达路由器缓冲区之后，对路由器缓冲区当前时刻的平均队列长度和队列长度变化率进行监测，判断是否需要将该分组中的数据全部丢弃；
计算模块，用于根据入队模块中得到的当前时刻的平均队列长度和队列长度变化率，计算下一时刻的平均队列长度和队列长度变化率，且构建队列状态判断模型，队列状态判断模型用于判断队列变化状态处于突发容忍、衰减抑制、稳定、突发抑制以及衰减容忍中的哪一种状态；
丢弃模块，用于根据计算模块得到的队列变化状态，对丢包率进行计算，且根据丢包率对路由器缓冲区的分组数据做丢弃操作；且将分组数据中的剩余数据从路由器缓冲区中出队；
更新模块，用于在分组数据出队后，更新此时路由器缓冲区的平均队列长度和队列长度变化率，并计算下一时刻的平均队列长度和队列长度变化率；
出队模块，用于在丢弃模块对分组数据做丢弃操作后，将分组数据中的剩余数据从路由器缓冲区中出队；同时等待新的分组数据到达。
本发明的有益效果是：
本发明中，结合平均队列长度和队列长度变化率构建队列状态判定模型，并给出了突发容忍、突发抑制、衰减容忍、衰减抑制以及队列平稳五种队列状态的判定依据；在此基础上，结合队列状态判定结果设计具有自适应调整能力的丢弃概率函数，实现对网络流量服务质量的可靠保障；在复杂、动态的网络环境下，采用本发明方法使得平均队列长度的稳定性、丢包率、吞吐量效果提升显著，从而使得整个发明方法具有流程简单、可操作性强以及应用范围广的优点。
附图说明
图1为本发明的整体流程示意图；
图2为本发明的模块示意图；
图3为本发明实施例的实验拓扑图；
图4是本发明实施例中高负载时TRED算法的平均队列长度随时间变化图；
图5是本发明实施例中流量突发时TRED算法的平均队列长度随时间变化图；
图6是本发明实施例中高负载时MDPRED算法的平均队列长度随时间变化图；
图7是本发明实施例中流量突发时MDPRED算法的平均队列长度随时间变化图；
图8是本发明实施例中高负载时URED算法的平均队列长度随时间变化图；
图9是本发明实施例中流量突发时URED算法的平均队列长度随时间变化图；
图10是本发明实施例中高负载时ARED算法的平均队列长度随时间变化图；
图11是本发明实施例中流量突发时ARED算法的平均队列长度随时间变化图；
图12是本发明实施例中高负载时QS-ARED算法的平均队列长度随时间变化图；
图13是本发明实施例中流量突发时QS-ARED算法的平均队列长度随时间变化图；
图14是本发明实施例中五种算法吞吐量在两种发送源数量变化下的对比图；
图15是本发明实施例中五种算法丢包率在两种发送源数量变化下的对比图；
图16是本发明实施例中五种算法时延在两种发送源数量变化下的对比图；
图17是本发明实施例中五种算法抖动在两种发送源数量变化下的对比图。
具体实施方式
本实施例提供的一种基于队列状态的异构链路汇聚节点队列管理方法，核心是通过计算路由器缓冲区下一时刻的队列状态及队列长度变化率构建队列状态判定模型，动态调整数据分组的丢弃概率，从而有效地提升网络的性能，如图1所示，包括以下步骤
S1、等待新的分组数据到达。
S2、新的分组到达路由器的缓冲区之后，根据监测的当前队列状态，当前队列状态包括队列变化的长期状态和瞬时状态，将平均队列长度avg(t)作为队列变化的长期状态，将队列长度变化率davg(t)作为队列变化的瞬时状态；判断平均队列长度avg(t)是否大于平均队列长度的最大阈值THmax，如果是则将该分组中的数据全部丢弃并转至步骤S1，否则转到下一步骤。
S3、将新的分组数据放入至缓冲区，时间增加一个单位，根据当前队列状态，计算下一时刻路由器缓冲区的队列状态，即队列变化的长期状态avg(t+1)和队列变化的瞬时状态davg(t+1)。
计算下一时刻队列变化的长期状态，即下一时刻的平均队列长度，计算如下：
avg(t+1)＝(1-ρt+1)×avg(t)+ρt+1×[q(t)+(λ(t+1)-c(t+1)×Δt)]
其中，avg(t+1)表示预先计算得到的t+1时刻的平均队列长度，avg(t)表示t时刻的平均队列长度，q(t)表示t时刻的瞬时队列长度，λ(t+1)表示预测得到的t+1时刻的流量到达速率，c(t+1)表示t+1时刻的流量输出带宽，Δt表示统计时间间隔；引入自相关系数ρ表征网络流量的相关性，ρt+1表示t+1时刻与t时刻的自相关系数。
计算下一时刻队列变化的瞬时状态，即下一时刻的队列长度变化率，计算如下：
davg(t+1)＝(1-ρt+1)×davg(t)+ρt+1×[λ(t+1)-c(t+1)]×Δt
其中，davg(t+1)表示预先计算得到的(t+1)时刻的队列长度变化率，davg(t)表示t时刻的队列长度变化率；当davg(t+1)＞ε时，则队列长度显著增加；当davg(t+-1)<-ε时，则队列长度显著减小；当-ε≤davg(t+1)≤ε时，则队列长度变化平稳。
S4、设置5种队列状态，分别为突发容忍、衰减抑制、稳定、突发抑制以及衰减容忍状态；判断队列变化状态处于5种队列状态中的哪一种，并继续进行丢包率的计算；
当avg(t+1)＜l且davg(t+1)＞ε时，队列变化状态处于突发容忍状态；
当avg(t+1)＜l且davg(t+1)<-ε时，队列变化状态处于衰减抑制状态；
当avg(t+1)＝l且-ε≤davg(t+1)≤ε时，队列变化状态处于稳定状态；
当avg(t+1)＞l且davg(t+1)＞ε时，队列变化状态处于突发抑制状态；
当avg(t+1)＞l且davg(t+1)<-ε时，队列变化状态处于衰减容忍状态；
其中，l表示队列变化长期状态的阈值，设置为THmin和THmax的中点，THmin表示平均队列长度的最小阈值，THmax表示平均队列长度的最大阈值，THmin和THmax一般在脚本根据实验情况进行设置；ε表示队列变化瞬时状态的阈值，且根据经验设置为0.004。
当队列变化状态处于突发容忍状态时，说明平均队列长度小于目标队列长度，但队列长度趋于增加且有流量突发，因此定义该状态为突发容忍状态，应在流量控制时缓慢提升丢包概率，从而允许更多的突发流量进入队列，避免短暂的拥塞；根据下式计算丢包率，
当队列变化状态处于衰减抑制状态时，应在流量控制时快速降低丢包概率，从而允许更多的流量进入队列，避免无谓的丢失，提升链路利用率；根据下式计算丢包率，
当队列变化状态处于稳定状态时，应保持常规丢包概率，使得队列长度持续稳定；根据下式计算丢包率，
当队列变化状态处于突发抑制状态时，应在流量控制时快速提升丢包概率，严格控制进入队列的流量，避免因流量溢出而产生大量丢包；根据下式计算丢包率，
当队列变化状态处于衰减容忍状态时，应在流量控制时缓慢降低丢包概率，从而使得平均队列长度趋于接近目标队列长度；根据下式计算丢包率，
其中，Pb表示丢包率，avg表示当前时刻的平均队列长度，maxp表示最大丢包概率，THmin表示平均队列长度的最小阈值，THmax表示平均队列长度的最大阈值；同时，为了更好地利用缓存资源，引入新的平均队列长度的阈值上限Uth，且Uth设置为THmax的二分之三倍。
S5、根据丢包率对新的分组数据进行丢弃，将新的分组数据中的剩余数据从路由器缓冲区中出队。
S6、更新此时路由器缓冲区的队列状态，并计算下一时刻的队列状态。
S7、等待新的分组数据到达，并转至步骤S2。
本实施例还提供的一种基于队列状态的异构链路汇聚节点队列管理系统，如图2所示，包括
入队模块，主要功能是监测路由器缓冲区当前时刻的平均队列长度和队列长度变化率，即实现步骤S2；
计算模块，为本实施例系统的核心模块之一，主要功能是根据入队模块中得到的数据计算下一时刻的平均队列长度和队列长度变化率，从而构建队列状态判断模型，既实现步骤S3；
丢弃模块，主要功能是根据计算模块得到的队列变化状态，对路由器缓冲区的分组数据做丢弃操作，即实现步骤S4和步骤S5；
更新模块，为本实施例系统的核心模块之二，主要功能是在分组数据出队后，更新此时路由器缓冲区的平均队列长度和队列长度变化率，并计算下一时刻的平均队列长度和队列长度变化率，即实现步骤S6；
出队模块，用于实现步骤S7。
本实施例在NS2(Network Simulator，Version2)网络仿真软件上实现了一种基于队列状态和平均队列长度变化率的自适应主动队列管理方法(QS-ARED)，并对它的性能进行了详细的测试，NS2是目前学术界广发使用的一种网络模拟软件，通过该平台所得出的研究结果是被学术界普遍认可的。
如图3所示，实验采用典型的哑铃型拓扑结构，汇聚节点R1和节点R2构成瓶颈链路，链路带宽设为14Mbps，传播时延设为20ms；卫星链路带宽设为2Mbps，传播时延设为10ms；有线链路带宽设为2Mbps，传播时延设为10ms；微波链路的带宽设为8Mbps，传播时延设为10ms。此外，汇聚节点R1、R2入口处配置的队列管理算法包括TRED算法、MDPRED算法、URED算法、ARED算法以及QS-ARED算法，其余队列均使用DropTail算法。
本实施例模拟了两种情况，75个发送源的高负载情况和[75，115]个发送源的流量突发情况。流量突发情况具体为，仿真开始时启动75个发送源；35s的时候增加40个发送源，发送源此时变为115个；在65s的时候减少40个发送源，发送源此时变为75个，仿真过程同样持续100s。
在本实施例中将QS-ARED与已有的TRED、MDPRED、URED、ARED等AQM方法进行比较。高负载情况下，TRED算法的平均队列长度随时间变化图如图4所示，MDPRED算法的平均队列长度随时间变化图如图6所示，URED算法的平均队列长度随时间变化图如图8所示，ARED算法的平均队列长度随时间变化图如图10所示；QS-ARED算法的平均队列长度随时间变化图如图12所示。
流量突发情况下，TRED算法的平均队列长度随时间变化图如图5所示，MDPRED算法的平均队列长度随时间变化图如图7所示，URED算法的平均队列长度随时间变化图如图9所示，ARED算法的平均队列长度随时间变化图如图11所示；QS-ARED算法的平均队列长度随时间变化图如图13所示。
对比分析可知，无论是在高负载情况下还是在流量突发情况下，本实施例设计的QS-ARED算法在0s-100s上的平均队列长度波动程度明显小于ARED算法、URED算法、TRED算法和MDPRED算法，这说明QS-ARED算法结合了平均队列长度和队列长度变化率进行了丢包概率的自适应调整，从而能够在高负载情况下更快地感知和响应队列长度的变化，从而使得当前队列长度更快接近于目标队列长度，弱化平均队列长度的波动，具有更强的实时队列长度稳定性和平均队列长度稳定性。
五种算法吞吐量随发送源数量变化的对比图如图14所示，对比分析可知，由于QS-ARED算法从丢弃概率自适应调整和引入新的阈值上限两个方面减少了不必要的丢包，从而保证了更多的流量被转发出去，使得QS-ARED算法无论是处于哪种负载情况下的平均吞吐量与ARED算法、URED算法、TRED算法和MDPRED算法相比较都是最高的，瓶颈链路的带宽得到了充分利用。
五种算法丢包率随发送源数量变化的对比如图15所示，对比分析可知，无论是处于哪种负载情况下，由于QS-ARED算法不仅能够依据平均队列长度和队列长度变化率更加及时地调整丢弃概率，减少不必要的丢包，而且引入了新的阈值上限，从而能够更好地利用缓存空间，降低平均丢包率，所以本实施例设计的QS-ARED算法的平均丢包率均小于ARED算法、URED算法、TRED算法和MDPRED算法。
五种算法时延随发送源数量变化的对比如图16所示，抖动随发送源数量变化的对比如图17所示，对比分析可知，本实施例设计的QS-ARED算法依据平均队列长度和队列长度变化率更加及时地调整丢弃概率，使得队列长度更快接近于目标长度，并具备更好的队列长度稳定性，从而降低了平均排队时延和平均时延抖动，使得QS-ARED算法的平均排队时延和平均时延抖动均小于ARED算法、URED算法、TRED算法和MDPRED算法。
除上述实施例外，本发明还可以有其他实施方式。凡采用等同替换或等效变换形成的技术方案，均落在本发明要求的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于队列状态的异构链路汇聚节点队列管理方法，其特征在于：包括以下步骤
S1、等待新的分组数据到达；
S2、新的分组到达路由器的缓冲区之后，根据监测的当前队列状态，当前队列状态包括队列变化的长期状态和瞬时状态，将平均队列长度avg(t)作为队列变化的长期状态，将队列长度变化率davg(t)作为队列变化的瞬时状态；判断平均队列长度avg(t)是否大于平均队列长度的最大阈值THmax，如果是则将该分组中的数据全部丢弃并转至步骤S1，否则转到下一步骤；
S3、将新的分组数据放入至缓冲区，时间增加一个单位，根据当前队列状态，计算下一时刻路由器缓冲区的队列状态，即队列变化的长期状态avg(t+1)和队列变化的瞬时状态davg(t+1)；
S4、设置5种队列状态，分别为突发容忍、衰减抑制、稳定、突发抑制以及衰减容忍状态；判断队列变化状态处于5种队列状态中的哪一种，并继续进行丢包率的计算；
当avg(t+1)＜l且davg(t+1)＞ε时，队列变化状态处于突发容忍状态；
当avg(t+1)＜l且davg(t+1)＜-ε时，队列变化状态处于衰减抑制状态；
当avg(t+1)＝l且-ε≤davg(t+1)≤ε时，队列变化状态处于稳定状态；
当avg(t+1)＞l且davg(t+1)＞ε时，队列变化状态处于突发抑制状态；
当avg(t+1)＞l且davg(t+1)＜-ε时，队列变化状态处于衰减容忍状态；
其中，l表示队列变化长期状态的阈值，ε表示队列变化瞬时状态的阈值；
S5、根据丢包率对新的分组数据进行丢弃，将新的分组数据中的剩余数据从路由器缓冲区中出队；
S6、更新此时路由器缓冲区的队列状态，并计算下一时刻的队列状态；
S7、等待新的分组数据到达，并转至步骤S2。
2.根据权利要求1所述的基于队列状态的异构链路汇聚节点队列管理方法，其特征在于：所述步骤S3中，计算下一时刻队列变化的长期状态，即下一时刻的平均队列长度，计算如下：
avg(t+1)＝(1-ρt+1)×avg(t)+ρt+1×[q(t)+(λ(t+1)-c(t+1)×Δt)]
其中，avg(t+1)表示预先计算得到的t+1时刻的平均队列长度，avg(t)表示t时刻的平均队列长度，q(t)表示t时刻的瞬时队列长度，λ(t+1)表示预测得到的t+1时刻的流量到达速率，c(t+1)表示t+1时刻的流量输出带宽，Δt表示统计时间间隔，ρt+1表示t+1时刻与t时刻的自相关系数。
3.根据权利要求1所述的基于队列状态的异构链路汇聚节点队列管理方法，其特征在于：所述步骤S3中，计算下一时刻队列变化的瞬时状态，即下一时刻的队列长度变化率，计算如下：
davg(t+1)＝(1-ρt+1)×davg(t)+ρt+1×[λ(t+1)-c(t+1)]×Δt
其中，davg(t+1)表示预先计算得到的(t+1)时刻的队列长度变化率，davg(t)表示t时刻的队列长度变化率。
4.根据权利要求1所述的基于队列状态的异构链路汇聚节点队列管理方法，其特征在于：所述步骤S4中，当队列变化状态处于突发容忍状态时，根据下式计算丢包率，
其中，Pb表示丢包率，avg表示当前时刻的平均队列长度，maxp表示最大丢包概率，THmin表示平均队列长度的最小阈值，THmax表示平均队列长度的最大阈值；同时引入新的平均队列长度的阈值上限Uth，且Uth设置为THmax的二分之三倍。
5.根据权利要求1所述的基于队列状态的异构链路汇聚节点队列管理方法，其特征在于：所述步骤S4中，当队列变化状态处于衰减抑制状态时，根据下式计算丢包率，
其中，Pb表示丢包率，avg表示当前时刻的平均队列长度，maxp表示最大丢包概率，THmin表示平均队列长度的最小阈值，THmax表示平均队列长度的最大阈值；同时引入新的平均队列长度的阈值上限Uth，且Uth设置为THmax的二分之三倍。
6.根据权利要求1所述的基于队列状态的异构链路汇聚节点队列管理方法，其特征在于：所述步骤S4中，当队列变化状态处于稳定状态时，根据下式计算丢包率，
其中，Pb表示丢包率，avg表示当前时刻的平均队列长度，maxp表示最大丢包概率，THmin表示平均队列长度的最小阈值，THmax表示平均队列长度的最大阈值；同时引入新的平均队列长度的阈值上限Uth，且Uth设置为THmax的二分之三倍。
7.根据权利要求1所述的基于队列状态的异构链路汇聚节点队列管理方法，其特征在于：所述步骤S4中，当队列变化状态处于突发抑制状态时，根据下式计算丢包率，
其中，Pb表示丢包率，avg表示当前时刻的平均队列长度，maxp表示最大丢包概率，THmin表示平均队列长度的最小阈值，THmax表示平均队列长度的最大阈值；同时引入新的平均队列长度的阈值上限Uth，且Uth设置为THmax的二分之三倍。
8.根据权利要求1所述的基于队列状态的异构链路汇聚节点队列管理方法，其特征在于：所述步骤S4中，当队列变化状态处于衰减容忍状态时，根据下式计算丢包率，
其中，Pb表示丢包率，avg表示当前时刻的平均队列长度，maxp表示最大丢包概率，THmin表示平均队列长度的最小阈值，THmax表示平均队列长度的最大阈值；同时引入新的平均队列长度的阈值上限Uth，且Uth设置为THmax的二分之三倍。
9.根据权利要求1所述的基于队列状态的异构链路汇聚节点队列管理方法，其特征在于：所述步骤S4中，队列变化长期状态的阈值l设置为平均队列长度最小阈值THmin和最大阈值THmax的中点，队列变化瞬时状态的阈值ε设置为0.004。
10.一种用于执行权利要求1所述方法的基于队列状态的异构链路汇聚节点队列管理系统，其特征在于：包括
入队模块，用于在新的分组数据到达路由器缓冲区之后，对路由器缓冲区当前时刻的平均队列长度和队列长度变化率进行监测，判断是否需要将该分组中的数据全部丢弃；
计算模块，用于根据入队模块中得到的当前时刻的平均队列长度和队列长度变化率，计算下一时刻的平均队列长度和队列长度变化率，且构建队列状态判断模型，队列状态判断模型用于判断队列变化状态处于突发容忍、衰减抑制、稳定、突发抑制以及衰减容忍中的哪一种状态；
丢弃模块，用于根据计算模块得到的队列变化状态，对丢包率进行计算，且根据丢包率对路由器缓冲区的分组数据做丢弃操作；且将分组数据中的剩余数据从路由器缓冲区中出队；
更新模块，用于在分组数据出队后，更新此时路由器缓冲区的平均队列长度和队列长度变化率，并计算下一时刻的平均队列长度和队列长度变化率；
出队模块，用于在丢弃模块对分组数据做丢弃操作后，将分组数据中的剩余数据从路由器缓冲区中出队；同时等待新的分组数据到达。
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