随机早期检测算法的研究与改进

主动队列管理是实现网络拥塞控制的重要技术,随机早期检测算法作为一个重要的主动队列管理机制,在一定程度上能够缓解网络拥塞。针对该算法的稳定性不足、平均队列长度不能完全反映网络拥塞状况等问题,给出一种改进算法,使它更有效地对网络拥塞进行控制。并通过仿真进行性能分析,以此证实该改进算法的有效性。     

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.     

模糊随机早期检测在组播拥塞控制中的应用

现有的组播拥塞控制算法大都基于端系统进行拥塞控制,而较少讨论中间路由器的主动队列管理机制。基于模糊逻辑对网络状态的动态适应性特点,提出了基于模糊逻辑的RED算法(FuzzyLogic-based RED,FLRED)。该算法运用于组播拥塞控制中,网络能够及时对拥塞做出准确反应,更有效地分配和利用资源。仿真结果表明,该算法比普通RED算法具有更好的TCP-友好性,并且能够将队列长度维持在一个较小值,具有更小的传输时延。     

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。     

基于路由器技术的队列管理算法

随着网络规模的不断扩大,网络拥塞问题日益严重。拥塞将会导致吞吐量下降,实时性变差,网络性能降低等问题。本文通过分析端到端拥塞控制存在的局限性,说明基于路由器技术的队列管理算法在改善端到端拥塞控制中所发挥的重要作用,并对当前拥塞控制中基于路由器技术的队列管理算法(RED、WRED、WRR、FQ、WFQ、DRR)进行分析与总结。     

主动队列管理算法性能分析通用仿真模型

主动队列管理算法提供因特网中网络拥塞规避和控制机制,是因特网中分组转发设备的重要功能模块。文章提出在网络仿真工具OPNET Modeler下搭建一种通用的网络仿真模型,通过该模型来对不同的主动队列管理算法进行性能评估和分析。通过对RED和LQD算法的仿真,表明了该模型的有效性和通用性。文章也给出了在该模型下实现新的队列管理算法的步骤。该模型为评估不同的主动队列管理算法提供了重要的平台,有助于下一代因特网路由器中缓存队列管理模块的设计。     

单神经元自适应PID控制器在AQM中的应用

主动队列管理(AQM)对于保持TCP网络高性能是一种有效的策略。AQM的基本机制是调节数据包进入路由器缓冲区的速率,从而避免网络拥塞。针对传统PID控制器在拥塞控制过程中参数固定的缺点,将神经网络理论引入AQM的研究中,设计了一种改进的单神经元自适应PID主动队列管理器。基于NS2平台的仿真结果表明,与PID控制器及传统的单神经元自适应PID控制器相比,改进的控制器对网络环境的变化有更强的适应能力和更好的稳定性。     

基于Smith预估的模糊PID主动队列管理算法研究

为解决网络拥塞控制系统中由于网络大时滞对主动队列管理算法产生不利影响的问题,提出了一种基于Smith预估的模糊PID主动队列管理算法.该算法将Smith预估控制与模糊控制相结合,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、鲁棒性差的缺点,使主动队列管理算法控制性能有明显提高.仿真实验结果表明,该算法在大时滞的网络环境下能很好地将路由器队列长度收敛于期望值,并能适应突发流和非弹性业务流的干扰,适用于动态变化的网络环境.     

IP网络中的显式拥塞指示算法研究*

显式拥塞指示( ECN) 是指在主动队列管理技术中, 借助路由器的标记功能给出显式的拥塞反馈信息, 它能有效提高网络的吞吐量, 在网络的传输控制中将起到至关重要的作用。下一代网络使用的传输控制协议必然是基于ECN 机制的, 目前ECN 算法的研究主要集中在公平性和效率性上的。介绍并分析了ECN 算法及其典型的改进算法并给出了今后的研究方向。     

基于RED的无线传感器网络的拥塞控制

拥塞控制问题是影响无线传感器网络性能的一个重要因素。针对无线传感器网络中的拥塞控制问题,提出了一种基于RED的拥塞避免策略。RED算法目前比较常用于路由器队列管理中,以实现对缓存空间队列长度的管理。将其引入到无线传感器网络中,采用拥塞度门限值作为拥塞调节的依据,以matlab软件作为仿真工具,通过建立简单网络拓扑结构进行模拟实验,综合比对各个实验参数下的不同实验结果,从而得到适当参数值下,较好的无线传感器网络传输性能。     

主动队列管理机制在突发流下的性能比较与分析

主动队列管理机制(AQM)是目前拥塞控制领域研究的热点。本文研究了几种具有代表性的AQM机制在突发流下的性能。研究结果表明，具有相位滞后特征的控制器能够减小对突发流的偏见。本文的分析和研究有助于深入理解AQM机制的性能，并且对新的AQM算法的设计具有重要的指导意义。     

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。     

基于自相似聚合业务流量的AQM算法性能评价

现有TCP/AQM忽略了非响应业务流量对AQM算法性能的影响,但非响应业务流量约占Internet业务流量的70%～80%.因此,评价非响应业务流量对AQM算法性能的影响具有重要意义.借助于在标准GI/M/1/N排队系统中嵌入AQM算法随机丢包机制的手段,提出了一种利用"扩充的GI/M/1/N排队系统"评价AQM算法在非响应业务流量下的性能的分析方法.最后评价了TD,RED和GRED这3种经典的AQM算法,评价结果与NS-2模拟结果一致,表明该分析方法可能用于评价AQM算法在非响应业务流量下的性能.     

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。     

具有输入和状态延时网络系统的鲁棒拥塞控制

研究基于状态空间的主动队列管理算法,以状态变量的形式描述具有状态延时和输入延时的TCP／AQM模型,设计基于观测器的状态反馈控制器,观测器在线测量控制器的输出。应用线性矩阵不等式和Lyapunov—Krasovskii定理,给出AQM控制器的控制率和不依赖于延时的稳定条件。NS2仿真表明该控制算法在延时变化和突发业务流情况下,能够快速收敛于期望队列长度,动静态性能优于已有的P1控制算法。     

Internet路由器的AQM策略的研究与分析

分析了几种典型及最新提出的AQM策略算法，并比较了各种策略算法的优缺点，同时对AQM的拥塞指示方式进行了分析，最后给出了几种AQM策略的实验分析结果。     

Comparison of PI controllers designed for the delay model of TCP/AQM networks

One of the major problems of communication networks is congestion. In order to address this problem in TCP/IP networks, Active Queue Management (AQM) scheme is recommended. AQM aims to minimize the congestion by regulating the average queue size at the routers. To improve upon AQM, recently, several feedback control approaches were proposed. Among these approaches, PI controllers are gaining attention because of their simplicity and ease of implementation. In this paper, by utilizing the fluid-flow model of TCP networks, we study the PI controllers designed for TCP/AQM. We compare these controllers by first analyzing their robustness and fragility. Then, we implement these controllers in ns-2 platform and conduct simulation experiments to compare their performances in terms of queue length. Taken together, our results provide a guideline for choosing a PI controller for AQM given specific performance requirements.     

基于扩充的GIX/M/1/N排队系统的主动队列管理算法性能评价模型

为了评价主动队列管理(AQM Active Queue Management)算法的性能,通过在标准的排队系统GIX/M/1/N中嵌入主动队列管理(AQM)算法的方法,建立了一个扩充的GIX/M/1/N排队系统。利用该扩充的GIX/M/1/N排队系统和Internet业务流量自相似性的特征,提出了一种评价AQM算法在非响应业务流量下的性能的分析方法,并据此评价了TD,RED,GRED和Adaptive RED等4个经典的AQM算法。为了验证该分析方法的合理性,利用NS2进行了一系列的仿真实验。结果表明,该分析方法所得结果与仿真实验所得结果一致,因此该分析方法能用于评价AQM算法的性能。     

TCP/AQM系统大时间尺度模型

网络传输连接的往返时延(round-trip times,RTT)大小各不相同,因此TCP/AQM系统本质为一多时滞回路耦合系统.由于RTT分布范围远大于控制量调节周期,这给准确评估控制效果带来很大困难.已有基于控制理论的主动队列管理(active queue management,AQM)算法多以流体流模型为基础进行设计,没有充分考虑RTT和采样周期对系统性能的影响.对于TCP/AQM系统,合理的评价方法是对调节过程进行评价,而非仅评价单个采样周期内的控制量是否合适.本文结合数据驱动控制思想和系统自身特征,统一从路由视角对TCP与AQM之间的交互进行抽象,通过时间扩展从更大的时间尺度去评价控制量调节过程,然后基于此模型设计自适应AQM算法–—大时间尺度AQM算法(large time scale AQM,LTSAQM).仿真结果表明,该算法收敛速度快,排队时延抖动小,特别是在长时滞网络环境下,性能明显改善.     

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．