基于NS2的随机指数标记算法仿真研究

REM算法是一种典型的AQM算法.本文利用NS2网络仿真软件研究了REM的网络性能.仿真实验表明,拥塞度量与静态网络性能解耦,各种网络环境中的队列长度均能稳定至目标值处;而拥塞加剧时,队列收敛性变差,暂态网络性能降低.调节算法参数γ和φ能有效地减小队列长度的过渡时间以改善网络性能,增强算法的环境适应性.     

一种基于卡尔曼滤波的队列长度自适应算法

传统主动队列管理(AQM)算法在处理传感器网络突发流时具有响应速度慢、抗网络突变性能弱的缺点.针对此问题,提出了一种新的AQM算法,算法首先将队列长度作为早期拥塞检测参量,运用卡尔曼滤波理论预测队列长度;其次根据队列长度在缓冲区的占用比来划分网络状态;最后根据不同占用比采取相应的丢包策略,自适应地调整丢包率,当出现网络突变时,加大调整幅度,使队列长度保持在理想区间.仿真实验表明:新算法能够较好地适应网络波动,提高网络服务质量(QoS),算法综合性能优于主流AQM算法.     

一种改进的RED主动队列管理算法

主动队列管理(ActiveQueueManagement,AQM)算法是网络拥塞控制中非常重要的研究领域之一。为了使RED算法丢包概率的计算更加平滑,文中在RED-r的基础上对其丢包概率的计算进行了改进,提出了一个名为IMRED-r的新算法,采用分段二次圆函数计算丢包概率,实现了动态网络环境中队列长度的稳定,并且减少了参数的设置。基于NS2的仿真结果表明,IMRED-r算法在复杂的网络环境里具有更好的鲁棒性和稳定性,比RED、RED-r主动队列管理算法优越。     

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。     

Ad Hoc网络PI主动队列稳定区域研究

主动队列管理(AQM)的比例积分(PI)算法可以有效控制Ad hoc网络的瓶颈节点队列长度,其稳定性是实现拥塞控制的基础。针对目前PI-AQM设计大多缺乏稳定区域的理论分析问题,该文根据Ad hoc网络的多跳、时延特点,分析PI算法在时延无线网络中的稳定性,给出无时延和大时延下PI算法的稳定区域,以便进一步优化设计PI控制器。通过Matlab和NS2仿真验证了稳定区域结论的正确性。     

一种改进的RED主动队列管理算法

主动队列管理（Active Queue Management, AQM）算法是网络拥塞控制中非常重要的研究领域之一。为了使RED算法丢包概率的计算更加平滑,本文在RED-r的基础上对其丢包概率的计算进行了改进,提出了一个名为IMRED-r的新算法,采用分段二次圆函数计算丢包概率,实现了动态网络环境中队列长度的稳定,并且减少了参数的设置。基于NS2的仿真结果表明,IMRED-r算法在复杂的网络环境里具有更好的鲁棒性和稳定性,比RED、RED-r主动队列管理算法优越。     

主动式队列管理(AQM)算法研究

AQM是指根据队列长度的变化进行提前丢包,对网络拥塞进行早期通告,从而达到减少和避免网络拥塞,提高服务质量。本文对常用的AQM算法作了介绍,并通过NS2模拟器对各算法进行了模拟和分析,指出各算法的优缺点,为进一步研究AQM算法提供了依据。     

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。     

一种基于负载和队列的模糊主动队列管理算法

针对目前已有的模糊主动队列管理算法(AQM)大多只考虑队列长度及其变化率作为模糊输入,很少同时考虑包到达速率的影响,结合队列长度和包到达速率,提出一种更为有效的模糊主动队列管理算法(FQL-AQM)。FQL-AQM以瞬时队列长度和网络平均负载因子作为模糊输入来调整包丢弃概率,并采用参数自校正技术,将队列长度维持在期望的队列水平上、包到达速率维持在队列服务速率附近,使算法对网络状态的变化具有很好的适应能力,从而提高网络的鲁棒性。仿真结果表明,FQL-AQM算法具有比FQ-AQM算法更快的响应速度、更高的链路利用率和更好的队列稳定性,从而减少了分组延时抖动和分组丢弃率。     

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。     

随机早期检测主动队列管理算法的改进研究

主动队列管理（Active Queue Management）算法是近几年网络研究的重点。为了改进和完善现有的AQM算法和设计更好的新算法,需要对主动队列管理机制的实现方法和性能特性进行深入研究,详细讨论了随机早期检测（Random Early Detection）主动队列管理机制的关键技术问题,研究了近年来对RED算法的主要改进算法,总结了这几种算法的优缺点及其有待改进之处,并应用网络仿真器（Network Simulator）对实际网络模型进行了仿真实验,检验了改进算法对网络性能的影响。     

NS2中新协议的实现

深入分析了网络仿真器NS2的组成和结构,以及NS2中队列管理算法的实现机制,在此基础上,通过一个新的主动队列管理算法的设计与实现阐述了在NS2中实现新协议、新算法的方法。新算法主要通过更为准确的拥塞检测和更为合理的分组丢弃概率计算来提高主动队列管理算法的稳定性,最后通过仿真实验对新算法的性能进行了测试,实验结果表明新算法的性能要由于RED算法。     

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。     

基于模糊推理的鲁棒主动队列管理算法

基于常规控制理论的主动队列管理(AQM)算法在复杂动态网络环境下对参数变化比较敏感,难以保证队列稳定性且缺乏鲁棒性。针对上述问题提出基于队列长度和链路速率相对变化率的模糊AQM算法,以队列长度与期望队列长度以及链路速率与链路容量的相对误差量作为网络拥塞指示,采用模糊推理得出中间节点的丢包概率。仿真实验表明,该算法具有良好的队列稳定性和较小的队列延时,对网络的非线性和负载波动等不确定因素具有鲁棒性。     

基于NS2的几种公平带宽分配算法的比较

为了解决网络IP化时代网络用户对网络服务质量的要求,合理向用户提供带宽。文章对几个典型的解决带宽分配问题的主动队列管理算法（AQM）在进行理论分析的基础上,利用NS2来比较它们的性能。并且通过仿真实验得出了一系列数据,然后根据实验结果对算法中存在的问题进行了深入的分析。文章最后根据分析比较的结果对这几种算法的优缺点进行了综合的评价。并对如何改进公平带宽分配算法使带宽分配更加合理提出了建议。     

基于Dahlin算法的主动队列管理控制机制研究

主动队列管理 (AQM)是网络中间节点通过一定的分组丢弃策略来达到较低排队时延和较高吞吐量的一种机制。已有多种AQM算法被提出，但绝大多数没有考虑较大的RTT(往返时间)对算法性能的影响。该文针对大RTT的网络环境，实现了一种基于控制理论中Dahlin算法的AQM机制并分析了系统的稳定性和参数选择的准则。仿真实验结果表明，该算法在RTT较大的情况下稳定性、响应速度和鲁棒性都优于随机早期检测(RED)算法和比例－积分(PI)算法。     

基于模型有效性评价的主动队列管理算法

TCP/AQM系统是一多时滞回路耦合时变系统,源端传输控制协议(TCP)的拥塞控制机制也各不相同,因此其机理模型复杂.设计控制器所采用动态近似模型的参数变化范围很大,这对辨识算法提出了很高要求.本文先从模型误差分配方式这一新的角度对经典辨识算法进行了分析.然后运用新分析框架,结合TCP/AQM系统特征和控制要求,设计了一种基于模型有效性评价机制的辨识算法.该辨识算法能够对控制系数进行自适应调节,满足了主动队列管理(AQM)算法的设计需求.仿真结果表明,基于模型有效性评价机制的AQM算法,能有效应对时滞和不确定性带来的负面影响.与潜在标准化AQM算法相比,新算法在保持低排队时延和高效链路利用率方面取得了更好的平衡.     

On the use of a full information feedback to stabilize RED

RED and most of its family algorithms use only the average queue length as a congestion meter. Since the average queue length considers only long-term behavior of the queue, these algorithms fail to see instantaneous changes of the queue length and hence their reaction to the congestion is not fast enough. In other words the feedback generated by using only the average queue length does not reflect the network congestion precisely and hence leads to a poor performance and stability. This paper solves this problem by designing a RED-based active queue management (AQM) algorithm, called FUF-RED that provides a Full Information Feedback. This algorithm not only considers the average queue length but also it takes into account growth rate of the instantaneous queue length to calculate its congestion feedback. The proposed algorithm is supported by a theoretical stability analysis which gives those feedback gains that guarantees the network stability. Extensive packet level simulations, done by using ns-2 simulator, show that the proposed algorithm outperforms existing AQM algorithms in terms of stability, average queue length, number of dropped packets and bottleneck utilization.     

随机指数标记算法的性能分析与控制模型

主动队列管理机制（AQM）是为了改进传统的端到端拥塞控制而提出的。现有AQM算法的设计在很大程度上依赖于直觉,没有全面、系统地运用理论工具,而算法的参数配置以及算法的稳定性分析需要借助于适当的理论。随机指数标记算法REM、比例积分控制器PI都在这方面作了探索性的研究。本文通过对REM算法的性能分析得到其性能与PI非常相相似,进而通过控制论的分析指出二者具有相似的控制模型。最后,文章认为拥塞控制是一个比较典型的控制问题,控制论是解决问题的有力工具,并指出了今后的研究方向 。