具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请提供的数据传输的拥塞控制方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，医疗设备106与基站104通过网络进行通信，该应用环境可以是5G架构的网络场景，也可以是4G架构的网络场景，或者是同时应用在4G和5G架构的网络场景。其中的医疗设备106与基站104进行交互，实现业务数据的上、下行传输，且当医疗设备106和基站104之间的数据传输链路发生拥塞时，医疗设备106上预先配置拥塞控制算法，并在检测到数据传输链路发生拥塞时，采用相应的拥塞控制算法对待传输的数据进行拥塞处理，以解决数据传输链路的拥塞问题，进而提高医疗设备106与基站104之间数据传输的吞吐量。其中，拥塞控制算法可以是各种类型的拥塞控制算法，此处不限定；医疗设备102可以是包括X射线诊断设备、超声诊断设备、功能检查设备、内窥镜检查设备、核医学设备、实验诊断设备及病理诊断装备在内的诊断设备类中的一种或多种的组合，也可是包括手术设备、放疗设备等的治疗设备。可选的，医疗设备106的控制端还可包括通过医用专用线缆连接医院内部的PACS系统、HIS系统以及LIS系统中的一者或多者，其中，PACS系统为院内自有患者胶片传输系统；HIS系统为患者基础资料系统；LIS系统为检验科的检验资料系统；医生可以在手术室通过中心器直接调取并查看医院系统内已经存在的患者信息。医疗设备106的控制端但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，基站104可以是任何类型的基站，比如微基站、皮基站等。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的应用环境的限定，具体的应用环境可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

现有的医疗场景中各类业务传输的文件内容包括但不限于DICOM、JPEG、音视频等。5G蜂窝网络的特点包括高速率，低时延，高安全性等，理论上是文件传输的理想选择，但在实际传输过程中，5G蜂窝网络由于穿透力和覆盖范围较差，空中信号对障碍物遮挡较为敏感，因此网络带宽，时延等性能指标时常出现波动，并且可能出现网络丢包。各类文件通过5G蜂窝网络发送，传输层采用TCP协议，当5G蜂窝网络不稳定时，可能出现暂时的带宽下降，时延增加，或者网络丢包等情况，这会触发TCP协议的拥塞控制机制启动，导致网络吞吐量大幅下降，并可能带来时延大幅增加，体现到文件的发送过程，就是文件传输效率下降，传输时间大幅上升。由此可知，5G网络部分的不稳定特性是较为独特的，而传统的TCP协议拥塞控制算法，如Tahoe，Reno，CUBIC，BBR等，都没有充分考虑5G蜂窝网络空中部分的不稳定特性，不能完全发挥5G蜂窝网络的性能，从而导致5G网络中业务数据的传输效率低下的问题，基于该问题，本申请提出了一种数据传输的拥塞控制方法，通过准确探测当前网络带宽达到准确进行拥塞控制的目的，进而提高数据传输效率，下面实施例将具体介绍该方法。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种数据传输的拥塞控制方法，以该方法应用于图1中的医疗设备为例进行说明，包括以下步骤：

S101，获取探测信息。

其中，探测信息包括路径损耗信息和设备状态信息。可选的，探测信息还包括负载特性信息和/或干扰信息。路径损耗信息表示基站和医疗设备之间信号传输的损耗情况，其可以由基站和医疗设备之间传输的信号强度确定，也可由基站和医疗设备之间传输的信号稳定度确定。设备状态信息表示基站和医疗设备对信号的收发状态，具体的，设备状态信息可以是医疗设备的发送状态和基站的接收状态，或者基站的发送状态和医疗设备的接收状态，比如，医疗设备接收天线的状态是否异常等。负载特性信息是指对待传输数据所在网络链路中的所有网络负载进行分析，包括负载特性、优先级、网络服务等级协议(Service-Level Agreement，SLA)等；干扰信息表示医疗设备受到周围干扰设备发出的信号或干扰信号的干扰程度或干扰状态。

本实施例中，医疗设备可以通过其上安装的信号收发装置或信号检测装置，对基站发送的信号进行检测，并根据检测结果进一步的确定基站与医疗设备之间的路径损耗信息；再确定检测信号收发装置是否异常，得到医疗设备的设备状态信息，然后根据路径损耗信息和设备状态信息确定探测信息，以便之后使用。当探测信息还包括负载特性信息时，医疗设备可以通过对空中网络链路的网络负载进行分析获取负载特性信息；当探测信息还包括干扰信息时，医疗设备可以通过探测其他设备的干扰信号得到干扰信息。

S102，将探测信息输入至带宽测算网络进行测算，得到各连接通道对应的目标网络带宽。

其中，带宽测算网络为预先根据探测信息样本训练得到的网络，或者，带宽测算网络为待训练的初始网络。实际应用中，带宽测算网络可以是一种神经网络或机器学习网络，此处不限定。各连接通道对应的目标网络带宽是指为各连接通道分配的网络带宽，不同连接通道的目标网络带宽可以相同，也可以不相同。

本实施例中，医疗设备获取到探测信息时，可以进一步的将探测信息输入至预先训练好的带宽测算网络进行测算，实现同时对多个连接通道对应网络带宽的测算，得到各连接通道对应的目标网络带宽；可选的，医疗设备也可以将获取到探测信息作为探测信息样本输入至待训练的初始网络，训练得到带宽测算网络，之后将获取到的探测信息直接输入至训练好的带宽测算网络进行测算，实现同时对多个连接通道对应网络带宽的测算，得到各连接通道对应的目标网络带宽。

S103，根据各连接通道对应的目标网络带宽对各连接通道上待传输的数据进行拥塞控制。

其中，待传输的数据可以是任意类型的业务数据，比如，可以包括但不限于DICOM、JPEG、音视频等。

本实施例中，当医疗设备得到测算后的各连接通道对应的目标网络带宽时，即实现了对当前网络性能的准确探测，之后医疗设备即可根据各连接通道对应的目标网络带宽确定各连接通道上的数据传输方法，比如，数据传输速率、数据传输量等。然后根据各连接通道上的数据传输方法进行各连接通道上的数据传输，以实现各连接通道上的拥塞控制。需要说明的是，不同连接通道上的数据传输方法可以相同，也可以不同。

上述数据传输的拥塞控制方法通过获取探测信息，并将探测信息输入至带宽测算网络进行测算，得到各连接通道对应的目标网络带宽，再根据各连接通道对应的目标网络带宽对各连接通道上待传输的数据进行拥塞控制。上述方法由于利用带宽测算网络进行网络探测，再基于探测结果进行拥塞控制，实现了探测与控制分离的效果，克服了传统的拥塞控制算法因同时进行网络探测和控制带来的拥塞控制算法复杂度高和控制效果不佳的问题。而且，上述方法中利用带宽测算网络基于多个维度的探测信息进行了网络带宽测算，达到了准确和快速测算网络当前带宽的效果，可以避免因当前网络探测不准确导致的后期拥塞控制时的过控制或欠控制现象，进而可以极大的提高后期拥塞控制的准确性和效率，从而提高业务数据传输的效率和稳定性。另外，传统的拥塞控制算法是基于TCP/IP协议进行网络探测的，该探测方法存在探测时间长和时延长的问题，而本申请提供的拥塞控制方法由于使用独立的带宽测算网络进行网络探测，可以缩短探测时长和降低时延。

在一种应用中，当上述使用的带宽测算网络为预先根据探测信息样本训练得到的网络时，医疗设备在执行上述S103“根据各连接通道对应的目标网络带宽对各连接通道上传输的数据进行拥塞控制”之后，如图3所示，图2实施例所述的还包括：

S104，测量得到经过拥塞控制后的各连接通道对应的实际网络带宽。

当医疗设备基于前述S103步骤对各连接通道的待传输数据进行拥塞控制后，为了评估拥塞控制效果，可以进一步的测量各连接通道对应的实际网络带宽，以根据实际网络带宽确定拥塞控制效果。

S105，确定各连接通道对应的实际网络带宽是否满足预设条件，若满足，则执行步骤S106，若不满足，则执行步骤S107。

S106，继续使用当前的带宽测算网络进行测算。

S107，对当前的带宽测算网络进行优化，并使用优化后的带宽测算网络进行测算。

其中，预设条件用于衡量拥塞控制效果是否达标，若各连接通道对应的实际网络带宽满足预设条件，则说明之前经过拥塞控制后的控制效果达标，也就是说，当前各连接通道上的数据传输效率是极高的；若各连接通道对应的实际网络带宽不满足预设条件，则说明之前经过拥塞控制后的控制效果欠佳，也就是说，当前各连接通道上的数据传输效率较低。

在实际应用中，经过拥塞控制后，进一步的确定测量得到的各连接通道对应的实际网络带宽是否满足预设条件，若满足，则说明当前使用的带宽测算网络起到了准确测算网络带宽的作用，因此可以继续使用当前的带宽测算网络进行测算，或者说明当前使用的拥塞控制方法比较有效，可以使用当前的拥塞控制方法继续进行拥塞控制；若未满足，则说明当前使用的带宽测算网络可能测算的不准确，所以需要进一步的对当前的带宽测算网络进行优化，并使用优化后的带宽测算网络进行测算后再重新进行拥塞控制；或者说明当前使用的拥塞控制方法效果欠佳，需要重新根据优化后的带宽测算网络进行测算后确定新的拥塞控制方法，再根据新的拥塞控制方法进行拥塞控制，直到各连接通道对应的实际网络带宽满足预设条件为止。

上述实施例所述的方法，在对各连接通道上传输的数据进行拥塞控制后，还可以进一步的测量经过拥塞控制后的实际网络带宽来确定拥塞控制效果，再根据拥塞控制效果来评估带宽测算网络的测算是否准确，及时对带宽测算网络进行优化，使使用中的带宽测算网络始终能够保持准确的测算能力。

在另一种应用中，当上述使用的带宽测算网络为待训练的初始网络时，医疗设备在执行上述S103“根据各连接通道对应的目标网络带宽对各连接通道上传输的数据进行拥塞控制”之后，如图4所示，图2实施例所述的还包括：

S108，测量得到经过拥塞控制后的各连接通道对应的实际网络带宽。

当医疗设备基于前述S103步骤对各连接通道的待传输数据进行拥塞控制后，为了评估当前使用的带宽预测网络测算出的目标网络带宽是否准确，可以进一步的测量各连接通道对应的实际网络带宽，以根据实际网络带宽确定带宽预测网络的测算效果。

S109，根据实际网络带宽确定网络参数的变化情况。

其中，网络参数包括网络吞吐量、网络时延、网络数据传输速率等中的至少一个参数。当医疗设备测量得到经过拥塞控制后的实际网络带宽时，可以进一步的根据该实际网络带宽计算得到当前的网络参数，并比较当前的网络参数和拥塞控制前的网络参数，以确定网络参数的变化情况，以便之后根据网络参数的变化情况评估本网络中基于带宽测算网络的测算结果确定的拥塞控制算法是否达到最佳的拥塞控制效果，而拥塞控制效果与带宽测算网络的测算准确性相关，带宽测算网络测算越准确，拥塞控制效果就越好，带宽测算网络测算越不准确，拥塞控制效果就越差，因此，评估拥塞控制效果即评估带宽测算网络是否测算准确。

S110，根据网络参数的变化情况对带宽测算网络上的参数进行调整，并使用调整参数后的带宽测算网络进行测算。

若网络参数的变化情况表示经过拥塞控制后的网络参数满足网络稳定需求，则确定经过拥塞控制后的拥塞控制效果较好，比如，经过拥塞控制后的网络时延降低了，则之前的拥塞控制达到了最佳的拥塞控制效果；若网络参数的变化情况表示经过拥塞控制后的网络参数未满足网络稳定需求，则确定经过拥塞控制后的拥塞控制效果较差，没有达到预期的拥塞控制效果，说明之前带宽测算网络的测算结果可能已经不准确了，从而导致后期基于测算结果确定的拥塞控制算法的拥塞控制效果不理想，因此，在该情况下，对带宽测算网络上的参数进行调整，达到优化带宽测算网络的目的，并使用调整参数后的带宽测算网络进行准确测算。

可选的，在带宽测算网络为待训练的初始网络的应用环境下，当根据实际网络带宽确定网络参数的变化情况时，可以进一步的确定网络参数的变化情况是否满足预设网络需求，若满足，则对带宽测算网络上的参数进行调整，并基于调整参数后的带宽测算网络返回执行获取探测信息的步骤，直到网络参数的变化情况满足预设网络需求为止，并使用最后得到的调整参数后的带宽测算网络进行测算。

其中，若网络参数的变化情况未满足预设网络需求，则说明当前待训练的初始网络还未训练好，即当前使用的带宽预测网络并不是一个可以准确预测网络带宽的网络，还需要继续训练；若网络参数的变化情况满足预设网络需求，则说明当前待训练的初始网络已训练好，即当前使用的带宽预测网络已经是一个可以准确预测网络带宽的网络，此种情况下，可将当前训练好的初始网络作为带宽测算网络用来进行网络带宽测算，达到准确测算网络带宽的效果。

在实际应用中，经过初步的拥塞控制后，进一步的确定网络参数的变化情况是否满足预设网络需求，若不满足，则说明当前待训练的初始网络还未训练好，需要继续训练，具体的需要对带宽测算网络的参数进行调整，并重新获取探测信息，再将新的探测信息输入至调整参数后的带宽测算网络重新对当前的网络带宽进行测算，以及根据重新测算出的目标网络带宽实现对当前待传输数据的拥塞控制，之后重新测量各连接通道对应的实际网络带宽，再基于重新测量的实际网络带宽确定网络参数的变化情况，以及基于网络参数的变化情况确定待训练的初始网络是否训练完毕，如此循环往复，直到网络参数的变化情况满足预设网络需求为止，即直到待训练的初始网络训练完毕为止。若网络参数的变化情况满足预设网络需求，则说明当前待训练的初始网络已训练好，后面即可使用训练好的带宽测算网络(带宽测算网络)对当前网络带宽进行测算，进而根据带宽测算网络测算出的目标网络带宽对待传输数据进行拥塞控制。本实施例实现了在实际应用过程中训练带宽测算网络后直接使用训练好的带宽测算网络进行带宽测算的方法，可以实现结合实际网络状态及时优化带宽测算网络，从而提高带宽测算网络测算的准确性。另外，不需要线下训练带宽测算网络，有效利用实际应用中搜集的探测信息，能够达到高效训练带宽测算网络的目的，从而提高后期对待传输数据的拥塞控制效率，进而提高待传输数据的传输效率。

可选的，本申请还提供了一种获取路径损耗信息的方法，如图5所示，该方法包括：

S201，接收基站发送的探测信号，以及获取当前环境信息。

其中，当前环境信息包括天气信息、遮挡物信息、地形信息中的至少一种，其中的天气信息，例如可以为基站和医疗设备之间的空间区域在预设时间段内的阴晴雨雪、最高气温、最低气温、风向、风力等。再比如，典型的当前环境信息包括：雨衰，阴影衰落，树叶衰落，大气吸收，地形/湿度，菲涅耳阻塞等。

本实施例中，医疗设备上可以安装无线信号收发装置，并启用无线收发装置接收基站发送的探测信号，同时获取基站与医疗设备之间所处的环境的当前环境信息，具体可以从云端服务器上获取当前环境信息，也可以从基站侧获取当前环境信息，或者本地存储有实时更新的当前环境信息。

S202，根据探测信号的信号强度和当前环境信息确定路径损耗信息。

本实施例中，可以预先在医疗设备上部署无线信号传播损耗分析仪，并在医疗设备接收到探测信号时，通过无线信号传播损耗分析仪分析探测信号得到实时的探测信号的信号强度，比如，在5G基站和医疗设备上分别部署无线信号传播损耗分析仪，文件传输过程中，医疗设备作为5G信号发射端，5G基站作为5G信号接收端，两端分别部署无线信号传播损耗分析仪可模拟5G信号发射强度，得到实时的5G信号强度。后期医疗设备可以基于探测信号的信号强度，再结合当前环境信息确定路径损耗信息。上述确定路径损耗信息的方法充分考虑了信号传输的当前环境信息，可以提高获取路径损耗信息的准确性。

可选的，医疗设备在执行上述S103“根据各连接通道对应的目标网络带宽对各连接通道上待传输的数据进行拥塞控制”时，如图6所示，可以具体执行步骤：

S301，根据各连接通道对应的目标网络带宽确定与各连接通道相适配的拥塞控制算法。

其中，拥塞控制算法用于实现当前网络的拥塞控制，比如，拥塞控制算法可以为Tahoe，Reno，CUBIC，BBR等算法。

本实施例中，当医疗设备确定了各连接通道对应的目标网络带宽时，可以进一步的根据各连接通道对应的目标网络带宽确定各连接通道上使用的拥塞控制算法，各连接通道上使用的拥塞控制算法可以相同，也可以不同。需要说明的是，由于各连接通道对应的目标网络带宽可能相同，也可能不同，所以确定的各连接通道上使用的拥塞控制算法可以相同，也可以不相同。若相同，则采用相同的拥塞控制算法同时对各连接通道上待传输数据进行拥塞控制，若不相同，则采用不同的拥塞控制算法先后或同时对各连接通道上待传输数据进行拥塞控制。另外，医疗设备上可以预先存储网络带宽与拥塞控制算法之间的对应关系，当医疗设备具体根据各连接通道对应的目标网络带宽确定与各连接通道相适配的拥塞控制算法时，可以根据上述对应关系根据目标网络带宽确定对应的拥塞控制算法，比如，医疗设备上预先存储记录网络带宽与拥塞控制算法之间对应关系的列表，具体在根据目标网络带宽确定相适配的拥塞控制算法时，可以通过查询该列表的方式筛选与每个目标网络带宽对应的拥塞控制算法，例如，目标网络带宽A对应拥塞控制算法A，目标网络带宽B对应拥塞控制算法B。可以理解的是，不同的目标网络带宽可以对应不同的拥塞控制算法，不同的目标网络带宽可以对应同一拥塞控制算法，网络带宽和拥塞控制算法之间的对应关系根据实际控制需求确定。

S302，启动与各连接通道相适配的拥塞控制算法，分别对各连接通道上待传输的数据进行拥塞控制。

本实施例中，当医疗设备基于前述步骤确定了与各连接通道上相适配的拥塞控制算法时，即可使用与各连接通道相适配的拥塞控制算法分别对各连接通道上待传输的数据进行拥塞控制，以保持整个网络的待传输数据的稳定和高效传输。需要说明的是，本实施例中的拥塞控制算法不再需要进行网络的探测，而是专注于对网络进行拥塞控制，区别于传统的拥塞控制算法(比如，Tahoe)中还需要通过TCP/IP协议探测网络带宽，本实施例中的拥塞控制算法是对传统拥塞控制算法进行改进，直接使用传统拥塞控制算法中用于控制部分的算法，一定程度上降低了拥塞控制算法的复杂度，进而提高了后期拥塞控制的效率。

综合上述实施例，本申请还提供了一种数据传输的拥塞控制方法，如图7所示，该方法包括：

S401，接收基站发送的探测信号，以及获取当前环境信息。

S402，根据探测信号的信号强度和当前环境信息确定路径损耗信息。

S403，根据路径损耗信息和获取的设备状态信息确定探测信息。

S404，将探测信息输入至带宽测算网络进行测算，得到各连接通道对应的目标网络带宽。

S405，根据各连接通道对应的目标网络带宽确定与各连接通道相适配的拥塞控制算法。

S406，启动与各连接通道相适配的拥塞控制算法，分别对各连接通道上待传输的数据进行拥塞控制。

S407，测量得到经过拥塞控制后的各连接通道对应的实际网络带宽

S408，确定各连接通道对应的实际网络带宽是否满足预设条件，若满足，则执行步骤S409，若不满足，则执行步骤S410。

S409，继续使用当前的带宽测算网络进行测算。

S410，对当前的带宽测算网络进行优化，并使用优化后的带宽测算网络进行测算。

上述各步骤在前述均有说明，详细内容请参见前述内容，此处不赘述。

综合上述实施例，本申请还提供了另一种数据传输的拥塞控制方法，如图8所示，该方法包括：

S501，接收基站发送的探测信号，以及获取当前环境信息。

S502，根据探测信号的信号强度和当前环境信息确定路径损耗信息。

S503，根据路径损耗信息和获取的设备状态信息确定探测信息。

S504，将探测信息输入至带宽测算网络进行测算，得到各连接通道对应的目标网络带宽。

S505，根据各连接通道对应的目标网络带宽确定与各连接通道相适配的拥塞控制算法。

S506，启动与各连接通道相适配的拥塞控制算法，分别对各连接通道上待传输的数据进行拥塞控制。

S507，测量得到经过拥塞控制后的各连接通道对应的实际网络带宽。

S508，根据实际网络带宽确定网络参数的变化情况。

S509，根据网络参数的变化情况对带宽测算网络上的参数进行调整，并使用调整参数后的带宽测算网络进行测算。

上述各步骤在前述均有说明，详细内容请参见前述内容，此处不赘述。

基于上述所有实施例所述的方法，本申请还提供一种数据传输的拥塞控制系统，如图9所示，该系统包括：探测模块和控制模块，其中，探测模块包括路径损耗探测单元、设备状态探测单元、负载特性探测单元、其他信息探测单元、机器学习单元。控制模块包括各连接通道对应的控制单元(比如，图9中并行设置的TCP连接通道1对应的控制单元和TCP连接通道2对应的控制单元)

上述路径损耗探测单元用于获取路径损耗信息，设备状态探测单元用于获取设备状态信息，负载特性探测单元用于获取负载特性信息，其他信息探测单元作为扩展接口，用于获取其他类型的探测信息；机器学习模块用于根据路径损耗探测单元、设备状态探测单元、负载特性探测单元、其他信息探测单元获取到的探测信息进行学习，实现对各连接通道的网络带宽探测或分配，得到各连接通道的目标网络带宽。

TCP连接通道1对应的控制单元用于根据探测模块输出的该连接通道上的目标网络带宽实现对TCP连接通道1上的业务数据进行拥塞控制；TCP连接通道2对应的控制单元用于根据探测模块输出的该连接通道上的目标网络带宽实现对TCP连接通道2上的业务数据进行拥塞控制。具体的，应用上述数据传输的拥塞控制系统实现拥塞控制方法可以参见前述实施例所述的方法，此处不赘述。

在一种应用中，探测模块在获取包括上述路径损耗信息、设备状态信息、负载特性信息等的探测信息时，可以具体获取预设时间段内的探测信息，即获取网络稳定时间段内的探测信息，之后再将探测信息确定的探测结果发送至控制模块进行拥塞控制，这样可以避免因网络抖动使探测模块在抖动时间点上获取的探测信息不准确，而导致的控制模块基于探测结果进行无效拥塞控制的问题。比如，在5G网络中，5G毫米波传输时极易受到环境、天气、遮挡等因素影响导致网络抖动，而此时探测模块获取到的探测信息是不准确的，则探测结果也是不准确的，那么如果基于不准确的探测结果进行拥塞控制，则毫无疑义，不仅不会起到良好的拥塞控制效果，而且还会造成整个网络的动荡，因此，本申请提出探测和控制分离，通过探测模块探测预设时间段内的探测信息，以得到网络稳定情况下的探测信息，达到准确探测和准确控制的目的。其中的预设时间段可以预先根据实际探测需求确定，此处不限定。

上述数据传输的拥塞控制系统搭建了将探测和控制分离的控制架构，探测和分离独立设计，互不干扰，使得控制模块使用的拥塞控制算法不再需要进行网络带宽的探测，专注于对网络进行控制，可以降低拥塞控制算法复杂度，提高拥塞控制效率。而且，探测时脱离了控制的约束，可以通过TCP/IP以外的技术对网络带宽进行计算，考虑更多的影响因素，提高探测速度和准确性，更好的应对突发状态。另外，上述控制系统中还通过机器学习单元对网络带宽进行预测，允许控制模块在网络拥塞前采取措施避免拥塞产生，实现了智能化的拥塞控制。以及还在医疗场景下，考虑到文件传输过程中从路径损耗、负载特性、设备状态等方面进行探测信息收集，通过分析多维度收集到的探测信息进行带宽计算，提高带宽探测的准确性。本申请提出的拥塞控制系统只需要在现存的拥塞控制算法上稍加改动，则可以使用任何一种拥塞控制算法，而不需要重新创造拥塞控制算法，因此，上述拥塞控制系统还可以兼容现存的所有拥塞控制算法，适用性极高。

应该理解的是，虽然图2-8的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2-8中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，如图10所示，提供了一种数据传输的拥塞控制装置，包括：

获取模块10，用于获取探测信息；所述探测信息包括路径损耗信息和设备状态信息；

测算模块11，用于将所述探测信息输入至带宽测算网络进行测算，得到各连接通道对应的目标网络带宽；

控制模块12，用于根据各所述连接通道对应的目标网络带宽对各所述连接通道上待传输的数据进行拥塞控制。

在一个实施例中，所述带宽测算网络为预先根据探测信息样本训练得到的网络，或者，所述带宽测算网络为待训练的初始网络。

在一个实施例中，所述带宽测算网络为预先根据探测信息样本训练得到的网络，上述数据传输的拥塞控制装置，如图11所示，还包括：

第一测量模块13，用于测量得到经过拥塞控制后的各所述连接通道对应的实际网络带宽；

第二确定模块14，用于确定各所述连接通道对应的实际网络带宽是否满足预设条件，若满足，则继续使用当前的带宽测算网络进行测算，若不满足，则对当前的带宽测算网络进行优化，并使用优化后的带宽测算网络进行测算。

在一个实施例中，所述带宽测算网络为待训练的初始网络，上述数据传输的拥塞控制装置，如图12所示，还包括：

第二测量模块15，用于测量得到经过拥塞控制后的各所述连接通道对应的实际网络带宽；

第三确定模块16，用于根据所述实际网络带宽确定网络参数的变化情况；

调整模块17，用于根据所述网络参数的变化情况对所述带宽测算网络上的参数进行调整，并使用调整参数后的带宽测算网络进行测算。

在一个实施例中，所述探测信息为预设时间段内的探测信息。

在一个实施例中，上述获取模块10，如图13所示，包括：

接收单元101，用于接收基站发送的探测信号，以及获取当前环境信息；所述当前环境信息包括天气信息、遮挡物信息、地形信息中的至少一种；

第一确定单元102，用于根据所述探测信号的信号强度和所述当前环境信息确定所述路径损耗信息。

在一个实施例中，上述控制模块12，如图14所示，包括：

第二确定单元121，用于确定与各所述连接通道相适配的拥塞控制算法；

启动单元122，用于启动与各所述连接通道相适配的拥塞控制算法基于各所述连接通道对应的目标网络带宽，分别对各所述连接通道上待传输的数据进行拥塞控制。

关于数据传输的拥塞控制装置的具体限定可以参见上文中对于数据传输的拥塞控制方法的限定，在此不再赘述。上述数据传输的拥塞控制装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图15所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储业务数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种数据传输的拥塞控制方法。

本领域技术人员可以理解，图15中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

获取探测信息；所述探测信息包括路径损耗信息和设备状态信息；

将所述探测信息输入至带宽测算网络进行测算，得到各连接通道对应的目标网络带宽；

根据各所述连接通道对应的目标网络带宽对各所述连接通道上待传输的数据进行拥塞控制。

上述实施例提供的一种计算机设备，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

获取探测信息；所述探测信息包括路径损耗信息和设备状态信息；

将所述探测信息输入至带宽测算网络进行测算，得到各连接通道对应的目标网络带宽；

根据各所述连接通道对应的目标网络带宽对各所述连接通道上待传输的数据进行拥塞控制。

上述实施例提供的一种计算机可读存储介质，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory，DRAM)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。