区分多业务的跨层优化无线网络协议头压缩算法

在网络中,鲁棒性协议头压缩(robust header compression, ROHC)算法需要压缩端和解压端的状态同步,才能成功解压ROHC数据包,但ROHC算法的双向可靠R模式和双向优化O模式需要单独的反馈信道,增加了网络成本。针对ROHC算法的单向U模式,当无线信道质量变差时,ROHC的性能会随之下降,且现有ROHC算法没有考虑到不同业务对实时性需求不同的问题,提出了一种新的U-ROHC建模方案,引入一种部分可观测马尔可夫过程(partially observable Markov processes, POMDP)跨层优化框架来自适应调整U模型下ROHC压缩端状态,以求改善ROHC的性能。针对实时性业务和非实时性业务的不同要求自适应调整ROHC参数,使实时性业务能在解压失败的情况下具有更快速恢复双端置信的能力,而非实时性业务具有更高的压缩比,以使ROCH具备支持不同业务类型的能力。仿真结果表明,可以使ROHC-U算法在无线信道恶劣的条件下依然保持较好的压缩比和吞吐量。