基于NS2的AQM算法仿真研究

AQM（主动队列管理）技术是为了解决TCP／IP拥塞控制问题而提出的一种路由器缓存管理技术。本文使用网络仿真软件NS2对三种主要的AQM算法（ARED、PI和REM算法）进行比较，仿真实验从稳定性、资源利用率和公平性几个角度出发，分析了各算法的队列长度变化，丢包率以及公平性等性能。     

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。     

主动队列管理中P I 字节模式和包模式

主动队列管理(AQM)是近年来TCP端到端拥塞控制的一个研究热点，其中PI拥塞控制机制是建立在RED拥塞控制基础上的一种控制机制．PI机制基于两种方法控制网络拥塞现象：跟踪实时队列长度及拥塞情况下以一定概率丢弃到达队列的数据包．以上方法的计算可以基于包数目或字节数，而方法选择的不同对网络会产生不同的影响．仿真量化性地测定使用不同队列计算和标注方法情况下对通信性能产生的影响．同时，PI控制器与RED控制器在相同模式和参数设置下进行比较，可显示出PI控制具有一定的优越性．     

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。     

基于混合流拥塞控制的Ad Hoc网络视频传输

基于TCP反馈的主动队列管理算法会无差别地丢弃UDP分组,导致视频质量下降.根据TCP/UDP发送特性和混合流排队机制,推导拥塞窗口、丢弃概率及混合流队列长度的微分方程,通过线性化获得Ad Hoc网络混合流AQM(active queue management)控制模型,提出了一种减少UDP丢弃率的PI-V主动队列管理算法.当视频画质下降时,算法依据视频帧权重与分组长度,动态地调整UDP视频流的丢弃概率.NS(network simulator)仿真表明,PI-V算法优于PI与去尾算法,提高了视频传输质量0.82 d B~2.22 d B的峰值信噪比(PSNR).     

几种主动队列管理算法的仿真及性能评估

采用仿真分析的方法，系统地研究了当前提出的用于Internet路由器缓冲管理的一系列主动队列管理(AQM)算法的性能。根据AQM的设计原理，将当前的AQM算法划分为3类：基于队列长度，基于网络负载和同时基于队列长度和网络负载的AQM算法。仿真研究和分析表明，现有的AQM算法不能适应网络流量的动态变化。     

Internet主动队列管理算法研究

路由器的拥塞控制策略是采用主动队列管理算法(AQM)，最广泛被采用的主动队列管理算法是随机早期检测(RED)算法。文中详细讨论了RED算法，并剖析了基于RED算法的几种改进策略，经比较它们的优点及其存在的主要缺陷后，提出了进一步研究主动队列管理算法的方向。     

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．     

基于时延抖动的主动队列管理算法

随着Internet的迅速发展,致使IP业务的快速增长和多样化,用户数量急剧增加,网络流量呈爆炸式增长,网络拥塞问题变得越来越严重,因此服务质量(QoS)成为了当今世界研究热点之一.为了能达到相对的QoS的性能指标,拥塞控制发挥着相当重要的作用,而主动式队列管理(Active Queue Management,AQM)机制又是实现拥塞控制的重要手段之一,AQM成为了IP网络拥塞控制研究领域中备受关注和深入研究的热点问题.文中在增强CHOKe算法的公平性上,提出一种新的基于时延抖动的AQM算法-CZ-CHOKe.路由器通过时延抖动和队列的平均队长检测网络拥塞,同时采用动态采样击中和自适应丢包技术.仿真结果表明,该算法能有效地保护响应流,提高非响应流的击中概率,提高其算法的公平性.     

基于灰预测的PID主动队列管理算法

提出一种基于灰色预测的智能 PID(GI-PID)主动队列管理(AQM)算法,该算法采用 GM(1,1)模型在线预测路由器队列长度,补偿滞后以解决网络状况反馈不及时的问题;同时根据队列误差的变化趋势,应用专家经验动态改变 PID 控制器的参数,使参数实时地随着网络环境变化而调整,实现智能控制.仿真试验表明,GI-PID 算法相比传统 PID 算法大幅度地抑制了队列长度的振荡,路由器队列收敛于期望值,同时具有较小的分组丢弃概率.     

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.     

基于加权公平的DiffServ服务质量模型的研究

针对在核心节点实现的主动队列管理（AQM）以预见和防止拥塞，并且能够较公平地分配带宽，介绍了一种加权公平的主动队列管理算法，提出一个基于公平性的拥塞控制机制，即将这种AQM算法部署在可提供QoS服务的区分服务模型中，最后介绍仿真过程并分析该模型的性能．     

基于积分分离PI的主动队列管理算法

在目前的网络拥塞算法研究中,在IP层实现的主动队列管理（AQM）已经成为一个研究的热点。简要介绍了AQM算法的研究现状,具体分析了AQM中的PI算法,并利用积分分离技术改进了PI算法。与常规的PI算法相比,仿真结果表明：在一定范围内积分分离PI算法不但可以消除队列误差,保持队列的稳定,而且可以明显加快队列的收敛速度。     

具有通信时延的AQM控制算法的稳定性

具有通信时延的AQM控制算法是一个复杂的动态非线性反馈系统．为了调查通信时延对Internet服务质量的影响，借助广义Nyquist判据研究了具有通信时延的AQM策略的稳定性．通过对网络系统的传递函数的分析，得到了各通信回路时延相同和时延不同条件下网络系统在平衡点的稳定性判据．这些结论表明，影响Internet性能的关键因素之一的通信时延在Internet通信过程中起着重要的作用．最后仿真验证了该判据的有效性．     

Performance evaluation for DRED discrete-time queueing network analytical model

Due to the rapid development in computer networks, congestion becomes a critical issue. Congestion usually occurs when the connection demands on network resources, i.e. buffer spaces, exceed the available ones. We propose in this paper a new discrete-time queueing network analytical model based on dynamic random early drop (DRED) algorithm to control the congestion in early stages. We apply our analytical model on two-queue nodes queueing network. Furthermore, we compare between the proposed analytical model and three known active queue management (AQM) algorithms, including DRED, random early detection (RED) and adaptive RED, in order to figure out which of them offers better quality of service (QoS). We also experimentally compare the queue nodes of the proposed analytical model and the three AQM methods in terms of different performance measures, including, average queue length, average queueing delay, throughput, packet loss probability, etc., aiming to determine the queue node that offers better performance.     

基于Smith的自适应模糊网络拥塞控制算法

针对网络拥塞控制系统中因网络时滞对主动队列管理算法产生的不利影响, 提出了一种基于Smith预估的自适应模糊主动队列管理算法。该算法将Smith预估控制与自适应模糊控制相结合, 利用Smith预估器补偿网络时滞, 同时运用模糊控制在一定程度上克服了传统Smith预估器对模型结构与参数的精确性过于敏感、鲁棒性差等缺点。仿真结果表明, 该方法可以使队列长度快速收敛到设定值, 同时维持较小的队列振荡, 尤其是在网络条件变化的情况下, 该算法优于传统PI控制、模糊控制和传统的滑模控制。     

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 .     

一种基于Smith预估器的主动队列管理(AQM)拥塞控制算法

有效的拥塞控制机制是保证Internet稳定运行的关键因素之一,网络拥塞控制系统本质上是一个时滞系统,传输时延是网络拥塞控制必须考虑的一个重要因素.本文应用Smith预估控制原理,在进行适当模型拟合处理的基础上,提出了一种基于Smith预估器的主动队列管理(AQM)算法(AQMAlgorithmbasedonsmithpredictor算法,简称Smith-PI),新算法结构简单,易于配置,具有良好的鲁棒性和网络控制性能,同时克服了大时滞给队列稳定性造成的不利影响。通过仿真表明,采用Smith-PI算法,对于限制系统振荡超调量的作用非常明显,同时能使网络具有更快的响应速度及更平稳的队列,而当网络时延增大时,算法能使网络的动态性能依然保持良好,使得缓存队列迅速收敛到稳定值。     

基于速率和队长的大时滞网络AQM算法

针对网络拥塞控制系统在大时滞网络中产生的不利影响,提出一种基于速率和队长的大时滞网络AQM算法。该算法采用缓冲区队列长度和包到达速率作为网络拥塞的判别依据,在结合Smith预估的模糊PID控制方法中加入速率控制项。仿真表明该算法在大时滞和网络动态变化的环境中拥塞响应较快、收敛时间短,并能较好地将队列长度稳定到期望值附近,提高缓冲区的利用率。