自相似业务流下的AOS延时累积调度优化算法

"该资源是一篇关于‘基于自相似业务流的AOS延时累积调度算法’的研究论文，发表在《系统工程与电子技术》2015年第2期，作者包括赵运弢、冯永新、刘恒驰、刘猛。文章探讨了自相似业务流量对高级在轨系统(AOS)调度性能的影响，并提出了一种新的延时累积调度算法。该研究受到多项基金项目的支持，如国家自然科学基金和辽宁“百千万人才工程”等。" 在自相似业务流的背景下，高级在轨系统(AOS)面临的主要挑战是流量的高突发性和重尾性，这会导致空间数据系统的调度性能显著降低。传统的虚拟信道存取(VCA)子层调度策略往往难以有效应对这种复杂流量模式。因此，这篇论文深入分析了AOS的VCA子层调度策略，并指出现有基于短相关模型调度算法的局限性。 为了改善这种情况，研究者引入了Hurst参数，这是一种衡量时间序列长期依赖性的指标，用以描述自相似业务流的特性。同时，他们考虑了紧迫度，这是衡量任务完成时间限制的重要因素，以确保关键任务的优先处理。此外，流量离差也被纳入考虑，以量化流量波动的程度，从而更准确地预测和管理资源分配。 论文提出了一个新的延时累积调度算法，该算法结合Hurst参数、紧迫度和流量离差，优化了任务调度的决策过程，旨在减少延迟并提高系统的整体效率。这种方法的目标是通过智能预测和动态调整，减轻自相似流量带来的负面影响，确保服务质量和系统稳定。 通过实验和模拟，研究可能展示了新算法在处理自相似业务流时相比于传统方法的优势，包括降低平均延迟、减少服务中断和提高吞吐量。这些结果对于设计和优化面向未来空间数据系统的调度策略具有重要的理论和实践意义。 这篇研究论文为理解和解决自相似业务流环境中的调度问题提供了新的视角，提出的AOS延时累积调度算法为优化空间通信系统的性能提供了有效的工具。这一工作对于从事空间通信、网络管理和资源调度领域的研究人员具有重要的参考价值。