一种异构网络TCP拥塞控制算法

针对互联网中端对端带宽、时延和丢包率等的差异性日益加剧,导致TCP传输性能严重退化,该文提出一种链路自适应TCP拥塞控制算法(INVS)。INVS在拥塞避免阶段初期采用基于指数函数的凸窗口增长函数,以提高链路利用率;在窗口增长函数中引入了自适应增长因子实现窗口增长速率与链路状态相匹配;采用了自适应队列门限的丢包区分策略以提高无线环境下TCP的性能。性能分析和评估表明,INVS提高了TCP拥塞控制算法的吞吐量、公平性、链路利用率和RTT公平性。     

TCP在无线环境中的性能改进技术研究

对TCP拥塞控制算法作了一些改进,以适应于无线链路传输环境.基本方法是根据TCP测量的RTT值动态估计当前链路可用带宽,重新计算并设置拥塞窗口cwnd值.仿真显示,改进后的TCP应用于无线环境性能有了较大的改进.     

基于带宽估计的ad hoc网络拥塞控制机制

针对ad hoc网络提出了一种基于带宽估计的拥塞控制机制.该机制通过实时的监测无线节点链路的工作状态,来估计节点的可用带宽,从而获得节点的拥塞程度指标,根据包的类型进行拥塞控制.由于带宽估计不需要与其他节点进行状态信息交换,降低了系统开销.同时拥塞控制机制缓解了无线网络的拥塞状态,提高了网络性能.     

基于拥塞估计的TCP窗口在线学习方法

针对传统TCP拥塞窗口更新、控制机制所导致的Ad Hoc网络吞吐量下降的问题,利用机器学习算法来改善TCP在Ad Hoc网络中的性能。该方法利用确认帧的时间间隔,通过连续动作集(CALA)算法快速学习并估计当前网络链路中的拥塞状况,从而能够迅速调整TCP拥塞窗口。仿真实验表明:当Ad Hoc网络环境较好时,学习型TCP的吞吐量略优于TCP-Few、TCP-Reno协议,但在环境较差的情况下,学习型TCP的吞吐量远远优于TCP-Few和TCP-Reno协议。     

一种基于链路带宽估计的无线TCP改进算法

本文提出了一种能够通过带宽估计来判断无线链路报文段丢失原因,并采取相应拥塞控制机制的无线TCP算法-TCP_LD(TCP Loss Detection).文章采用Padhye模型的建模方法,推导了TCP_LD的稳态流量模型.理论分析和仿真结果说明,TCP_LD能够有效的区分出发生报文段丢失的原因,即拥塞丢失或者链路突发差错,从而提高系统的流量.     

TCP在不可靠网络环境中的性能分析及其服务质量控制

本文对TCP在拥塞丢失和非拥塞丢失同时存在的不可靠网络环境中的性能进行了理论分析,给出了TCP吞吐量,延时以及分组丢失概率的简明表达式.同时针对多个TCP连接共享一条限速链路时服务质量不均衡问题,提出了轮询丢弃策略和惩罚丢弃策略两种服务质量控制策略.仿真结果表明,轮询丢弃策略可以提高限速链路的总吞吐量,而惩罚丢弃策略可以提高TCP连接之间的公平性.     

异构网络下一种新的TCP技术

由于传统传输控制协议（TCP）拥塞控制主要是为带宽时延乘积较小和信道误码率很低的有线网络环境而设计的,因此很难适用于异构网络下长的往返时延RTT、较大的误码率、以及大带宽等问题。提出了一种新的TCP-selective技术,通过在同一个服务器上使用不同的TCP版本,与实际的链路质量相匹配,根据链路信息来调用与之相适应的TCP来解决单一TCP性能增强方案所不能解决的问题,仿真结果证明这种新的TCP技术是有效可行的。     

TCP over OBS边缘节点重传机制的研究

使用传输控制协议(TCP)的拥塞控制机制在传统互联网技术中是解决问题的很好方法.然而在面对新型的光网络技术OBS网络,简单地采用TCP技术因受到OBS自身特性的影响,性能表现不佳,吞吐量低下.为此,通过对OBS技术和TCP拥塞控制机制深入的研究,提出一种基于OBS边缘节点的ACK重传机制来提升TCP over OBS性能的方法,提高OBS网络吞吐量.     

MP-Start：基于带宽测量的分阶段TCP慢启动机制

针对TCP慢启动机制门限值参数难于设置以及突发流量引起网络抖动的问题，提出了一种基于带宽测量及分阶段实施的TCP慢启动改进算法。该方法利用在线网络带宽测量技术，探测出网络带宽，从而根据网络状态的动态变化实现慢启动门限值的动态更新，同时，采用分阶段方法调节拥塞窗口的增加，在拥塞窗口大于门限值一半时，拥塞窗口增幅为门限值和拥塞窗口差值的一半，逐步迭代逼近门限值，使拥塞窗口在连接启动和过渡到拥塞避免阶段增加幅度比较小，而在中间阶段窗口增加幅度比较大。有效避免了多个分组丢失现象的发生，实现了连接的平滑接入和过渡到拥塞避免阶段；为提高改进算法的性能，设计了一种灵活的参数化的模型和自适应参数设置方案。大量仿真实验结果表明MP-Start能在多种网络环境下有效改善网络性能，如降低分组丢弃数、减少数据传输时间、降低共享链路分组队列长度、保持连接的传输平滑性。     

基于带宽测量技术的TCP拥塞窗口在线学习方法

为了改进传输层协议提高吞吐量,本文提出了一种基于ACK时间间隔的在线学习方法（TCP-Learning）,该方法采用可用带宽测量技术,快速学习网络链路中可用剩余带宽并能够迅速调整TCP拥塞窗口。仿真结果表明,在链路处于良好状态下,TCP-Learning吞吐量略优于Reno和Vegas等传统拥塞控制算法,但在链路较差情况下,TCP-Learning吞吐量明显优于Reno和Vegas等传统拥塞控制算法。