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。     

一种新的自适应RED算法

主动队列管理算法(RED)存在很多问题,如参数难以配置、对负载变化敏感等,为此采用控制理论的方法改进RED算法,提出一种基于比例控制的自适应RED算法-PRED.仿真结果表明该算法的稳定性好,队列的稳态值不受负载变化的影响.与已有的几种主动队列管理算法的性能比较表明,PRED算法的性能明显优于ARED,PI控制,DRED,SRED和REM几种算法.     

一种新的自适应RED算法

主动队列管理算法(RED)存在很多问题,如参数难以配置、对负载变化敏感等,为此采用控制理论的方法改进RED算法,提出一种基于比例控制的自适应RED算法,PRED。仿真结果表明该算法的稳定性好,队列的稳态值不受负载变化的影响。与已有的几种主动队列管理算法的性能比较表明,PRED算法的性能明显优于ARED,PI控制,DRED,SRED和REM几种算法。     

自适应PI主动队列管理算法

主动队列管理是一个非常活跃的研究领域,相对于丢尾算法,AQM(active queue management)能够提供更短的平均队列延迟和更高的带宽利用率.虽然PI(proporrional integral)主动队列管理算法的性能优于RED(random early detection)算法,但是PI算法的收敛速度比较慢.以PI算法为基础提出了一种自适应PI算法API(adaptive proportional integral).API通过实时测量链路的报文丢失率,获得当前的负载信息,然后动态设置PI算法中的有关参数.通过ns-2模拟表明,相对于PI及其改进算法PIP(proportional integral based series compensation and position feedback compensation),API具有更快的收敛速度和更小的队列抖动.     

适用于异质网络的RED算法的改进与分析

设计、分析和评价主动队列管理(AQM)算法成为近来网络拥塞问题研究的一个热点.随机提前探测(RED)算法作为AQM算法的典型代表,得到了较为广泛的应用.为了提高它的稳定性和公平性相继又开发出了ARED(adaptive RED),GRED(gentle RED),FRED(flow RED)和wRED(weighted RED)等多种改进算法.在分析了RED算法及3种变种算法的基础上,比较了它们的优缺点,给出了适用于不同性质网络连接点处的WRED改进算法,用仿真试验证明了WRED改进算法在处理异质网络拥塞问题方面具有优势.     

参数自适应的随机早期检测算法

主动队列管理(AQM)算法是最近网络拥塞控制研究的重点,随机早期检测(RED)算法作为 AQM 算法的代表受到广泛的关注.分析了随机早期检测算法的原理和局限性,针对 RED 算法参数配置困难的问题,提出了一种参数自适应的随机早期检测算法.该算法能够根据网络负荷的变化动态的调节 RED 算法的参数,从而能够在突发业务下对拥塞做出及时有效的反应.通过仿真表明该算法能够有效地降低丢包率,降低数据包排队延时,提高了 RED 算法的网络适应性.     

一种新的主动队列管理算法

提出一种新的主动队列管理（AQM）算法。本算法以V. Misra的TCP流量随机微分方程模型为基础,在计入窗口限制的约束条件下,由局部线性化方法导出本文主动队列管理模型的传递函数,并以其作为受控对象,利用比例积分微分（PID）调节器控制该传递函数输出与理想队列长度之差。仿真分析表明,本算法性能优于RED和ARED算法。     

基于灰色预测可变裕度PID网络自适应算法

为了综合控制拥塞链路的队列长度,提高AQM系统对动态网络环境的自适应能力,提出了一种基于灰色预测和考虑可变裕度PID控制的自适应TCP网络主动队列管理。首先,建立相角和幅值裕度与网络参数相关的PID自适应主动队列(TCP/AQM)控制论模型,该模型可以根据网络参数的变化而动态改变控制参数,以提高AQM网络动态自适应能力,及系统的鲁棒性;其次,将灰色预测引入该模型,实现路由器队列长度的超前预测,补偿带有PID反馈模块的AQM算法给队列造成的时滞影响。与其他算法的仿真结果相比较,该设计算法能够使信息流在较短的时间内稳定在期望队列长度阈值附近。     

参数动态调节的随机早期检测算法

RED算法对参数的设置很敏感,不同的参数设置对RED的性能影响很大。本文在自适应RED算法的基础上,提出了一种以流量变化趋势为依据,以平均队列长度的变化幅度大小为调节参数的RED算法。本算法通过动态参数调节方式,提高了RED算法的自适应性。模拟实验结果表明,算法在丢包率、平均队列长度及链路利用率等方面都有很好的表现。     

多优先级主动队列管理算法研究

主动队列管理算法是区分服务模型能够实现IP服务质量的重要技术之一.针对区分服务现有主动队列算法中参数设置、时延抖动等不足之处,结合自适应RED算法(Adaptive RED),基于优先级和公平性的PFRIO算法(RIO based on Priority and Fair)和Gentle-RED三种算法的优点,提出了一种适合区分服务模型的自适应多优先级主动队列管理算法(Active Queue Management, AQM)-APRED-G.仿真结果表明,该算法不但保护了高优先级数据分组同时兼顾了低优先级数据分组,而且解决了参数设置敏感和时延稳定问题,也降低了平均分组丢失率.     

基于NS2的主动队列管理仿真研究

主动式队列管理技术是IETF为了解决Internet 拥塞控制问题而提出的一种路由器缓存管理技术。该文介绍了目前应用较为广泛的网络仿真器NS-2，对几种主要AQM算法Drop Tail、RED和ARED的性能在基于NS2仿真实验的基础上进行了比较研究，研究的性能包括队列长度、TCP 全局同步问题、连接数对系统稳定性和鲁棒性的影响等；仿真结果表明ARED性能优于Drop Tail和RED算法。     

Design and analysis of a self-tuning feedback controller for the Internet

Active queue management (AQM) is an effective method used in Internet routers for congestion avoidance, and to achieve a tradeoff between link 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. This paper proposes a novel packet dropping scheme, called self-tuning proportional and integral RED (SPI-RED), as an extension of RED. SPI-RED is based on a self-tuning proportional and Integral feedback controller, which considers not only the average queue length at the current time point, but also the past queue lengths during a round-trip time to smooth the impact caused by short-lived traffic dynamics. Furthermore, we give theoretical analysis of the system stability and give guidelines for selection of feedback gains for the TCP/RED system to stabilize the average queue length at a desirable level. The proposed method can also be applied to the other variants of RED. Extensive simulations have been conducted with ns2. The simulation results have demonstrated that the proposed SPI-RED algorithm outperforms the existing AQM schemes in terms of drop probability and stability.     

二阶差分的自适应RED算法研究

在现有的AQM算法的基础上,使用经典控制理论中的时域分析方法对ARED算法的内部结构进行分析研究,根据分析的结果设计了新的基于二阶差分的离散控制器,并将其应用到AQM算法中。在NS-2仿真平台上进行 了大量的仿真,结果表明:基于二阶差分的ARED算法使得队列长度变得更加稳定,对队列具有更好的控制能力。     

自适应的PIP主动队列管理机制

近年来AQM的研究者提出了多种主动队列管理机制,包括RED,PI,REM,AVQ,PD,SMVS,PIP等,它们之间的主要区别在于丢弃概率的计算方法不同,其中基于反馈校正的PIP是综合性能更为突出的一种算法,但是遗憾的是其参数不能实现自动配置 .结合单神经元自适应PID控制器,为PIP算法建立了自适应的模型,提出一种参数自适应的PIP算法 .通过NS2仿真实验,验证了该算法能提高链路利用率和降低报文丢失率,有效缓解了根据特定网络条件配置算法参数的问题 .结合PI,REM,AVQ,PD等AQM算法,讨论了该自适应模型在其他AQM机制中的推广 .     

自相似网络流量可预测性及其在AQM中的应用

从网络流量的自相似性带来的可预测性入手，小结了两类常用的预测方法，并对其进行了比较；然后根据已有预测算法，将预测结果引入经典主动队列管理机制——RED算法中，提出了基于流量预测的RED算法；最后通过仿真实验表明，该算法能较好地控制平均队列长度，提高主动队列管理的性能。     

Nonlinear RED: A simple yet efficient active queue management scheme

Among various active queue management schemes (AQM), random early detection (RED) is probably the most extensively studied. Unlike the existing RED enhancement schemes, we replace the linear packet dropping function in RED by a judicially designed nonlinear quadratic function. The rest of the original RED remains unchanged. We call this new scheme Nonlinear RED, or NLRED. The underlying idea is that, with the proposed nonlinear packet dropping function, packet dropping becomes gentler than RED at light traffic load but more aggressive at heavy load. As a result, at light traffic load, NLRED encourages the router to operate in a range of average queue sizes rather than a fixed one. When the load is heavy and the average queue size approaches the pre-determined maximum threshold (i.e. the queue size may soon get out of control), NLRED allows more aggressive packet dropping to back off from it. Simulations demonstrate that NLRED achieves a higher and more stable throughput than RED and REM, another efficient variant of RED. Since NLRED is fully compatible with RED, we can easily upgrade/replace the existing RED implementations by NLRED.     

Stability of TCP/RED systems in AQM routers

By applying the time-delay control theory to a TCP/RED dynamic model, this note establishes some explicit conditions under which the TCP/RED system is stable in terms of the average queue length. Then, the stability region is discussed. Finally, the results are illustrated by using ns2 simulations, which demonstrates that it is able to choose an appropriate control parameter max/sub p/ of RED based on the stability conditions derived in this note, to achieve satisfactory network performance. It is found, by comparison, that this improved performance is better than that of three other typical active queue management (AQM) schemes-the random exponential marking (REM), proportional-integral (PI) controller, and adaptive virtual queue (AVQ) schemes.