为满足数据中心网络在高并发量、低尾延时等性能上的需求, 提出一种面向数据中心网络的分布式负载均衡网关架构。该新型网关架构主要包括资源池化汇聚算法、优先调度算法和动态负载均衡算法等 3个核心算法模型。基于该架构, 借助现场可编程门阵列 (FPGA)实现智能网关的整体设计。通过第三方测试, 基于分布式负载均衡网关架构的智能网关可针对数据包的关键信息实现灵活、可扩展的负载均衡, 线速可达 9.4 Gbps(不丢包), 线速为10 Gbps的丢包率约 5%, 端口时延为 2 μs。与通用的负载均衡方案 (软件负载均衡与硬件负载均衡 )相比, 分布式负载均衡网关架构采用基于数据包优先调度的负载均衡策略和硬件存储资源智能 “池化”的流量管理, 保障了数据中心网络系统中百万级数据流的高效分发, 提升高并发量、低时延应用的性能。在面向百万条并发情况下, 网络链路响应尾延时小于 60 ms。

DVB-S2标准低密度奇偶校验码(LDPC)译码器在深空通信中面临着低复杂度、高灵活性及普适性方面的迫切需求。通过对 LDPC译码算法中量化结构的研究，提出一种动态自适应量化结构的设计方法。该方法在常规均匀硬件量化的基础上，提出了修正化 Min-Sum译码算法中的数据信息初始化及迭代译码的动态自适应量化结构，解决了 DVB-S2标准 LDPC码译码时存在的校验节点运算与变量节点运算之间的复杂度不平衡的问题，并由此提高了译码器的译码性能。实验证明，以 DVB-S2标准 LDPC码中码长为 16 200，码率为 1/2的为例，提供动态自适应量化结构与常规的均匀量化结构相比，节省硬件资源为 4%。此外，动态自适应量化结构支持动态可配置功能，保证了 DVB-S2标准 LDPC译码器的灵活性及普适性。