一种TCP博弈模型的Nash均衡存在性分析与仿真

在当今的Internet中,远程教学、大规模传输等“不响应拥塞”应用与日剧增,使得端系统有动机更改拥塞控制方案以满足自己的需要,这加重了Internet拥塞。一般希望通过研究用户非合作博弈行为的Nash均衡来规范自私的端用户行为。阐述了TCP拥塞博弈模型,主体为采取TCP协议的端用户,策略为TCP端用户的慢启动拥塞窗口递增参数。通过数学分析方法论证了网络方对TCP流没有额外的处罚时,TCP博弈存在Nash均衡。同时,通过Ns2仿真工具验证了当路由器采用DropTail队列管理算法,端节点采取TCPTahoe和TCPReno时,TCP博弈存在Nash均衡。这意味着TCP算法对Internet的稳定起着重要作用。     

随机早期检测RED及其改进算法的研究

目前,拥塞控制是Internet的一个研究热点。在网络通信中,仅仅靠端到端的TCP层基于滑动窗口的流量控制已很难满足网络中日益增长的业务量的要求,因此,网络本身必须采用某种手段参与拥塞控制。主动列队管理(AQM)作为目前路由器中广泛采用的拥塞控制策略,在保证较高吞吐量的基础上有效地控制队列的长度,让IP层参与了资源的分配控制工作。该文首先介绍了Internet中的TCP/IP拥塞控制策略,而后针对主动队列管理策略中的RED算法进行了详细的研究,最后提出了几种改进的RED算法。     

QoS模型参数与Internet网络性能研究

Internet优秀的可测量性和鲁棒性部分的源于Internet拥塞控制中端到端的本质。但是,单独的端到端的拥塞控制却无法阻止拥塞崩溃和网络应用中非响应流的不公平行为,从而在网络内部节点中产生了一种新的机制,主动队列管理(AQM)。这种包调度机制成功的使IP层参与到拥塞控制中来,通过主动早期标记"尽力传输"网络拥塞状况,改善了网络质量并使延迟和丢包率降低。     

网络拥塞控制模型Hopf分岔的PD控制

网络拥塞会导致信息丢失,时延增加,甚至系统崩溃。由于无线接入网络中的时变衰落和分组错误率,使得TCP协议在网络拥塞控制更加复杂。TCP Westwood是专门为高速无线网络设计的,大大提高了网络带宽的利用率,改善了网络性能。TCP Westwood/AQM拥塞控制的连续流体流模型被引用,源端采用TCP Westwood拥塞控制协议,路由器端采用主动队列管理(AQM)机制中的随机早期检测(RED)算法。为了延迟无线接入网络拥塞控制模型中霍普夫(Hopf)分岔现象的发生,采用比例微分(PD)控制器,通过选择通信延迟作为分岔参数,分析无线网络系统中的Hopf分岔行为,并由理论分析得知当分岔参数超过临界值时系统发生Hopf分岔。利用中心流形和规范型理论,推导得出系统发生Hopf分岔的条件和反映Hopf分岔性质,方向和周期的参数,数值仿真验证理论分析的准确性,表明PD控制器的有效性。     

基于ECN的实时多媒体的实时多媒体流TCP友好控制

随着Internet上多媒体应用的日益增加,实时多媒体流的TCP友好控制成为当前的研究热点。该机制基于RTP/RTCP协议,以ECN的方式将拥塞状况通知发送端,在路由器中采用RED队列管理策略,在端主机采用TCP友好的速率调节机制。ECNBCC机制具有TCP友好的特性并且可以对网络早期拥塞作出反应,从而降低丢包率和网络延时,该机制也可用于无线网络多媒体流的拥塞控制。     

视频实时传输中的速率控制研究

视频在互联网上的实时传输常因其要求高带宽、低延迟而造成网络拥塞。传统TCP基于窗口的拥塞控制已经不适用于实时传输中的拥塞控制,该文讨论了基于速率的网络拥塞控制方法,它采用自适应码率和分层的视频编码技术,详细说明了基于源端和收端的各种速率控制方法。     

Internet视频流传输策略分析

以分组交换和TCP/IP传输协议为主要技术基础的Internet是个只提供Best-Effort的异构网络,带宽随位置和时间随机变化,由拥塞而导致的分组丢失、传输延迟及抖动不可避免。为了在Internet上有效、高质量地传输视频,需要根据信道特性设计网络和编码器接口,即JSCC(信源信道联合编码)。文中在Internet视频传输系统结构的基础上,从拥塞控制、差错控制、面向传输的视频编码等几方面分析了基于JSCC的视频传输控制策略,并对Internet视频流传输前景做了展望。     

TCP/IP拥塞控制方法在Linux系统环境中的应用

目前广泛应用在Internet上的拥塞控制大都采用的是TCP/IP中的基于滑动窗口技术的端到端(end-to-end)控制方法。首先对TCP R eno和TCP V egas协议的原理进行了分析,然后探讨了这些拥塞控制协议在L inux中的应用,最后在通用拥塞控制协议的基础上提出了一种算法模型。对比分析表明该算法能使网络对拥塞作出快速响应,从而有效地克服了端到端拥塞控制方法的缺陷。     

延迟容忍网络中的拥塞避免优化算法仿真

研究延迟容忍网络中的拥塞避免优化算法.在延迟容忍网络中采用托管传输机制,造成网络资源受限性耗尽,形成网络拥塞.传统的TCP拥塞控制算法在控制端存在快速反馈节点的前提下,采用慢开始、快重传的拥塞控制策略,但是容忍网络中不存在固定的控制端,链路上下带宽不对称,很难建立准确的拥塞回执,因此造成控制效果不佳.为了避免上述缺陷,提出了一种基于网络拥塞状态参数优化的延迟容忍网络中的拥塞避免优化算法.根据TCP协议的数据反馈机制,能够估计延迟容忍网络中的带宽.根据传输数据等待时间差值,能够计算待传输数据长度.利用网络拥塞状态参数优化方法,能够实现延迟容忍网络中的拥塞避免优化.实验结果表明,利用本文算法进行延迟容忍网络拥塞避免优化,能够提高数据传输的效率.     

对TCP-Friendly拥塞控制协议的一种改进

TCP友好速率控制(TFRC)是用于对非TCP流进行拥塞控制的一种机制。由于无线环境下数据传输的丢包不一定是网络拥塞引起的,因此采用原有的TFRC协议常常会导致误操作。采用有偏队列管理策略,这个策略可以添加到任何主动队列管理机制中去区分拥塞丢包和非拥塞丢包,减少不必要的拥塞控制,使无线网络的传输性能得以提高。通过网络模拟软件进行模拟实验,验证了此方法对无线网络传输速率的稳定性有明显改善,保证了应用层的QoS。     

一种改进的主动队列管理算法

主动队列管理是实现网络拥塞控制的重要技术,但是多数主动队列管理算法如随机早期检(RED)都存在对参数依赖性强的问题。针对RED算法中平均队列长度不能完全反映网络拥塞状况的问题,该文结合平均队列长度和网络的负载,提出一种改进的RED算法。该算法能根据网络负载的变化,自适应地调整丢包的概率,使它更符合网络的实际状况。通过仿真进行了性能分析,证明了算法的有效性。     

基于ARED的主动队列管理改进算法

随机早期检测（Random Early Detection,RED）是IETF推荐部署的主动队列管理（Active Queue Management,AQM）算法。 RED存在参数难以配置、无法适应动态网络环境的缺点。 ARED（ Adaptive RED）是RED的自适应版本,通过平均队列长度来动态调整最大丢弃概率,从而达到稳定平均队列长度的目的,但是存在瞬时队列长度振荡的问题。文中研究了拥塞控制中的主动队列管理,对ARED算法进行了改进,优化丢弃概率计算函数,提出TTS-ARED算法,实现在动态网络环境下队列长度的稳定以及丢包率降低。 NS2的仿真结果表明,TTS-ARED算法显著地降低了丢包率,队列长度稳定性比ARED算法更优越。     

一种链路负载自适应的主动队列管理算法

随机早检测(random early detection,简称RED)是IETF推荐部署的主动队列管理(active queue management,简称AQM)算法.RED存在参数难以配置、无法得到与流量无关的平均队长等问题.ARED(adaptive RED)是RED的自适应版本,它根据平均队长动态调节最大标记概率参数,从而得到稳定的平均队长.但ARED没有克服瞬时队列长度振荡问题,且在动态流量环境下性能明显降低.分析了ARED性能问题的原因,并提出了一种链路负载自适应的主动队列管理算法LARED(load adaptiveRED).LARED具有两个特点:自适应链路负载、快速响应队长变化.分析和仿真实验表明,与ARED等其他AQM算法相比,LARED在保持高链路利用率和低时延的同时可以得到稳定的瞬时队长,并且具有良好的响应性和鲁棒性.     

A novel self-tuning feedback controller for active queue management supporting TCP flows

Wireless access points act as bridges between wireless and wired networks. Since the actually available bandwidth in wireless networks is much smaller than that in wired networks, there is a bandwidth disparity in channel capacity which makes the access point a significant network congestion point. The recently proposed active queue management (AQM) is an effective method used in wired network and wired-wireless network routers for congestion control, and to achieve a tradeoff between channel utilization and delay. The de facto standard, the random early detection (RED) AQM scheme, and most of its variants use average queue length as a congestion indicator to trigger packet dropping. In this paper, we propose a Novel autonomous Proportional and Differential RED algorithm, called NPD-RED, as an extension of RED. NPD-RED is based on a self-tuning feedback proportional and differential controller, which not only considers the instantaneous queue length at the current time point, but also takes into consideration the ratio of the current differential error signal to the buffer size. Furthermore, we give theoretical analysis of the system stability and give guidelines for the selection of feedback gains for the TCP/RED system to stabilize the instantaneous queue length at a desirable level. Extensive simulations have been conducted with ns2. The simulation results have demonstrated that the proposed NPD-RED algorithm outperforms the existing AQM schemes in terms of average queue length, average throughput, and stability.     

主动队列管理算法的研究

队列管理机制是实现网络拥塞控制的一项重要技术,以往采用的大多都是被动的队列管理机制,而主动队列的管理是根据网络结点的队列长度的变化进行提前丢包,对网络的拥塞进行预先通知,从而减少和避免网络拥塞,提高服务质量.为了对主动队列管理机制进行研究,对IEFT推荐的RED算法作介绍,与传统的被动管理机制Droptail作比较,并且通过网络仿真器NS2对算法进行模拟与分析,指出算法的优缺点,为进一步研究AQM算法提供依据.     

基于智能预测控制的网络拥塞主动队列管理算法研究

路由队列管理是保证网络性能、避免网络拥塞的重要手段,目前采用的主要队列管理方法为被动式队列管理,同时主动式队列管理已经成为近来的主要研究热点. 随机早侦测(RED)作为最早提出的主动队列管理方法,更获得了普遍的关注. 使用严格的数学模型来描述由端系统和网关组成的系统,并进行队列管理性能分析. 提出一种采用快速广义预测控制的RED控制器( FGPC2RED控制器) ,进行网络拥塞控制的研究. 介绍了系统的结构及系统的辨识, 并通过仿真证明了FGPC算法在路由队列管理中应用的可行性,可以有效控制队列长度,避免路由拥塞及减小往返延迟.     

Managing Internet routers congested links with a Kohonen-RED queue

The behaviour of the TCP AIMD algorithm is known to cause queue length oscillations when congestion occurs at a router output link. Indeed, due to these queueing variations, end-to-end applications experience large delay jitter. Many studies have proposed efficient active queue management (AQM) mechanisms in order to reduce queue oscillations and stabilize the queue length. These AQM attempt to improve the random early detection (RED) model. Unfortunately, these enhancements do not react in a similar manner for various network conditions and are strongly sensitive to their initial setting parameters. Although this paper proposes a solution to overcome the difficulties of configuring the RED parameters by using a Kohonen neural network model; another goal of this study is to investigate whether cognitive intelligence could be placed in the core network to solve such stability problem. In our context, we use results from the neural network area to demonstrate that our proposal, named Kohonen-RED (KRED), enables a stable queue length without complex parameters setting or passive measurements to obtain a correct configuration.     

基于路由队列资源自适应的非线性随机早期检测算法

针对随机早期检测(RED)算法在网络拥塞控制中的缺点和复杂性,提出了基于路由队列资源(缓冲)自适应的新算法(ND-RED)。该算法采用非线性丢包策略和动态调整算法参数的方法,使得路由队列长度稳定在参考值附近,从而有效控制了网络拥塞,高效地利用了资源。最后实验结果表明,ND-RED算法具有良好的稳定性,在队列控制和丢包率控制方面优于RED算法。     

PbRED:基于优先级的RED改进算法

随机早期检测算法RED作为一种重要的主动队列管理算法,通过有效地控制队列长度,取得较好的吞吐量性能。然而,当多个业务流存在不同优先级时,不能很好地区分服务质量。提出一种新的RED改进算法—PbRED,基于业务的优先级调整丢弃概率,通过减小高优先级的丢弃概率、增大低优先级的丢弃概率,为不同优先级的业务进行区分服务。仿真实验结果表明,在获得较高吞吐量的同时,PbRED可以使不同优先级业务流的服务质量存在合理区分度,保证高优先级业务流获得更好的吞吐量性能。     

RED队列稳态误差分析

主动队列管理在保证较高吞吐量的同时，通过在交换节点上主动丢弃数据包来控制队列长度，从而实现对端到端的延时和抖动的控制．RED算法是目前应用最为广泛的主动队列管理(AQM)算法．RED算法以平均队列长度作为衡量网络拥塞的指标，其参数设置对算法性能有较大影响．利用现代控制工程理论，将RED算法看做一种单位反馈控制系统，并将期望队列长度作为系统输入，将瞬时队列长度作为输出，对该系统的稳态误差进行了分析．实验结果表明在稳定状态下，RED队列的波动受分组丢弃概率函数的斜率影响．在稳定条件边界附近，系统的稳态误差急剧增加．