高QoE的低时延智能网络数据传输调度算法

面向低时延、稳定传输、高用户体验质量(quality of experience, QoE)的网络实时传输需求场景,提出一种低时延智能网络数据传输调度算法。该算法由数据块排队控制策略和拥塞控制策略两部分组成。数据排队控制策略提出了综合数据块的创建时间和有效时限(effective time)的性价比模型,有效地解决了传输时间约束下的信息传输不均衡问题;拥塞控制策略提出了基于使用耿贝尔分布(Gumbel distribution)采样重参数化与混合经验优先级模型改进后的深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient, DDPG)方法,解决了深度确定性策略梯度不适用于离散网络动作空间拥塞控制的问题,并通过学习自适应调整发送参数显著提升了网络拥塞控制质量。实验结果表明,实时传输场景下使用本文提出的排队算法能够有效提升QoE,采用改进后的DDPG进行拥塞控制能大幅降低传输时延。同样场景下,将提出的智能网络数据传输调度算法与排队策略及拥塞控制策略相结合,与传统的网络数据传输调度算法相比,能够更好地兼顾低时延和稳定传输,提供更高的数据传输质量。     

BBR拥塞控制算法在无线网络中的性能改进

传统的拥塞控制算法已经不能满足当前复杂的网络环境,谷歌提出的BBR算法(Bottleneck Bandwidth and Round-Trip)为拥塞控制提供了一种新思路,它可以在具有一定丢包率的网络链路上充分利用带宽,并保证较低的时延.但是该算法存在以下问题:首先,当无线网络的时延剧烈抖动时,BBR具有很低的传输速率,即便网络不丢包且此时未发生拥塞,这一问题在以往的论文中还没有人提出过;其次,BBR对网络带宽的降低不够敏感.本文详细分析以上问题出现的原因,进而提出改进BBR算法:通过比较RTT的均值和标准差判断网络时延的抖动程度,在时延抖动很剧烈时,使用RTT的均值取代最小RTT来计算拥塞窗口;在网络不稳定时,降低PROBE_BW状态中平稳阶段的时间长度.在实际网络中的实验表明,改进后的BBR算法几乎不受时延波动的影响,随着时延波动程度的提高,改进后算法的传输速率基本保持不变,在BBR几乎不能工作时仍能保持正常的传输速率;而且改进后的BBR算法在网络不稳定时能够更快地探测到网络带宽的降低并收敛.     

一种适用于无线网络流媒体传输的改进TFRC协议

大多数无线网络的TCP友好拥塞控制算法都是利用单向时延ROTT的值判断网络状态的,但这种方法ROTT抖动对算法的影响很大,并且无法区分无线误码丢包和拥塞丢包,使得网络吞吐量大大降低,造成发送速率极不稳定.为保证无线网络中多媒体数据的传输质量,本文提出了一种适用于无线网络的流媒体传输的改进TFRC机制,采用方差机制确定网...     

一种无线传感器网络拥塞控制方法

针对Zigbee网络树型拓扑模型,给出一种控制网络拥塞的改进方法。使用基于介数的Zigbee生成树模型和平均场理论对Zigbee网络传输临界值进行理论分析,得到导致网络拥塞的临界值的解析表示式,再利用数据融合算法,给出了降低网络拥塞的方法。仿真表明,在网络流量不变的情况下,改进算法与Zigbee协议相比,时延降低大约20%。     

基于MDP的群组时延约束的IEEE 802.15.4随机接入控制算法

为保证群组时延敏感业务的传输时间限制,提出了基于马尔可夫决策过程( MDP)的群组时延约束随机接入控制算法。与现有文献对保证单个数据包时延或平均包时延的研究不同,以分组的整体时延为研究对象,且首次将群组时延约束作为该类业务的服务质量指标。该算法动态估计介质访问控制层参数和MDP决策门限,权衡当前最大回报和未来可能更大的回报制定传输策略。终端选择性地参与信道资源竞争,缓解数据突发造成的信道拥塞。仿真结果表明在业务负荷较大时,所提算法更能有效保证群组时延敏感业务的服务质量需求。     

利用时延特性的模糊TCP拥塞控制算法

提出了一种基于时延的模糊控制TCP拥塞控制算法(DFCC),采用当前RTT变化和历史变化相结合的方法,通过一个模糊控制器调节CWND,从而对网络拥塞情况有了更好的估计和反应,有效解决了突发拥塞降低吞吐量的问题。仿真试验表明,改进的算法更加准确地监测到网络拥塞,提高了网络的吞吐量。     

基于节点拓扑感知-数据传输能力映射机制的无线传感网稳定传输算法

为解决当前无线传感网稳定传输算法过程中难以感知节点拓扑,且其数据传输能力易受路径抖动影响问题,提出了基于节点拓扑感知-数据传输能力映射机制的无线传感网稳定传输算法。仿真结果表明,与当前常用的WKSD,FDSR稳定传输算法相比,本文算法能够有效消除网络数据抖动,具有更高的数据投递成功率,以及更低的带宽拥塞率与网络最大时延。所提算法能够有效提高无线传感器网络的数据传输性能,具有较好的实际应用价值。     

基于曲线拟合的RED拥塞控制算法

针对TCP网络拥塞控制问题,首先介绍了网络拥塞现状和两类主流的拥塞控制算法,然后详细分析了主动管理队列(AQM)的主要拥塞控制算法随机早期检测(RED)的目标、原理和实现,最后给出了一种改进的拥塞控制算法(CF-RED),建立数学模型并实现了一个简单的实例.NS2环境下仿真实验数据表明:改进算法在丢包概率、延迟以及吞吐量等方面都明显优于原算法.     

一种改进的TCP拥塞控制算法

传统的TCP拥塞控制算法在遇到丢包时发送速率会有剧烈抖动,不适合传输实时多媒体数据流。本文在TCP拥塞控制算法加增乘减(AIMD)基础上提出一种改进算法慢增慢减(SISD)算法。仿真结果表明:该算法同传统TCP拥塞控制算法相比,有较好的发送速率平滑性,减小了数据延时抖动,加入了多媒体流的拥塞调整机制。本算法可作为实时多媒体数据传输研究的基础,同时也改善了TCP流的传输质量。     

基于帧服务时延的拥塞控制算法

针对无线传感器网络介质访问控制(MAC)层存在的拥塞问题,提出一种拥塞控制算法。利用IEEE802.15.4协议MAC层帧服务时延对拥塞指示的有效性,在IEEE802.15.4协议的CSMA/CA算法中增加以帧服务时延为阀值的计时器,并根据计时器的值调整传感器节点的发射速率,可达到对MAC层拥塞进行控制的目的。仿真结果表明,与传统算法相比,网络中有40个节点时,新算法对网络拥塞大约有60%的改善。     

认知无线网中基于队列博弈的频谱选择算法

针对认知无线网络中分布式分组数据自适应传输问题,提出了一种新的基于队列博弈的频谱选择算法.该算法将数据传输问题建模成频谱选择的潜在博弈,考虑主用户占用频谱的影响,利用排队理论分析并构建用户效用函数,通过自主调整频谱选择策略实现频谱分配及跨层优化传输时延、分组损失率.仿真对比表明,所提出的算法存在纳什均衡,更有效地降低了分组传输时延及数据损失率,更加快速地收敛到策略均衡点,且具有更小的复杂度.     

QDB-AQM:基于排队延时的网关拥塞控制设计

提出了一种基于排队延时的主动队列管理(AQM)算法,该算法力求达到高吞吐量、低排队延时、短队列长度、低丢失率和较好的公平性能,相对于其他AQM算法具有实现简单的特点. 通过排队延时代替Drop Tail网关中分组丢弃的方法监测拥塞,并设置往返时间(RTT)估值作为拥塞探测的单门限,如果某分组排队延时超过该门限,则根据显式拥塞指示(ECN)机制标记该分组以通知TCP源端采取相应措施以响应拥塞.在ns-2下仿真表明该算法能达到预期的性能.     

采用基于速率的缓存控制的CSFQ算法

在核心无状态公平队列调度(CSFQ)算法的基础上,提出了一种采用基于速率的随机早期检测(RED)机制的核心无状态公平队列调度(rr-CSFQ)算法.在路由器中根据网络拥塞状态和数据流到达速率,采用基于速率的随机早期检测机制进行缓存管理.该算法通过调节早期丢包概率,解决了CSFQ时延较长造成的缓存"丢尾"问题,提高了带宽在不同数据流之间分配的公平性.仿真实验证明,该算法在缓存较小的情况下仍能保证带宽在传输控制协议(TCP)数据流和用户数据报协议(UDP)数据流之间的公平分配.     

一种编码感知路由低时延数据传输算法

当前的编码感知路由算法在数据包编码时采用基于机会的网络编码策略,不会推迟数据包的转发来等待未来的编码机会,这样会降低网络编码对时延的贡献.为克服以上问题,提出了一种基于缓存管理的编码感知路由低时延数据传输算法.在编码节点,该算法采用基于队列长度的数据包决策策略来替代现有编码感知路由算法中的基于机会的网络编码策略.该算法在数据传输阶段之前引入了网络时延训练阶段,使编码节点获得了基于队列长度策略的最优阈值.仿真结果表明,在网络拥塞的情况下,此算法比传统的基于机会的网络编码策略具有更低的数据包传递时延和数据包丢失率,并且具有更高的吞吐量.     

无线传感器网络流量重分配拥塞控制算法

基于流量分配与重分配的算法,提出了一种改进的拥塞流量分配 (ECOTA) 和有效的拥塞检测和缓解 (ECODEM) 算法。在衡量了所有路径的能耗与传输延迟之后,选出若干条能耗低、延时短的路径,增加了数据传输的成功率。通过设定阈值与预测的方法对网络中的拥塞区域进行检测,一旦拥塞发生,采用合理重分配流量的方式,使节点能够更快地从拥塞状况中恢复出来,并保证拥塞区域的数据能尽快被转移到非拥塞区域。仿真结果表明,与其他算法相比,该算法能够提高分组成功递交率,降低端到端延时,提升网络的整体性能。     

十字交叉路口拥堵状态的公交优先控制策略

针对采用饱和度判定交叉路口交通拥堵存在滞后性问题,本文采用临界饱和排队长度和排队拥堵率判定路口交通拥堵状态,提出了单向拥堵与双向拥堵情况下的公交优先策略,并采用Vissim软件仿真公交优先策略的可行性。通过仿真结果可以看出,实施公交优先后,优先相位的车均延误与人均延误显著降低,而非优先相位的车均与人均延误略有增加,但整个相位周期的车均延误变化不大,而人均延误降低较多。研究结果表明,采用排队拥堵率判定交通拥堵,并在拥堵情况下实施公交优先具有可行性。     

基于fuzzy-adaptive-threshold的数据突发组装算法

在对光突发交换网络的数据拥塞模型进行理论分析的基础上,提出了一种新颖的模糊变长门限FAT突发组装算法.由于模糊逻辑控制的引入,使组装算法的灵活性与智能性得到进一步改善.仿真结果表明,与其他组装算法相比,FAT算法在获得低排队延迟、高带宽利用效率的同时,保证了网络的低突发丢弃率,进一步提高了网络的传输性能.     

基于TCP层拥塞避免算法的研究与实现

阐述了TCP利用滑动窗口技术进行数据包传输的机制,在拥塞控制方面详细讨论了拥塞避免的相关算法.指出在网络拥塞的情况下,由于超时引起的数据包重传机制对于提高网络的服务质量重要性,通过研究分析传统的快速重传机制和算法,提出了新的解决方案.结果表明,改进后的拥塞避免算法比传统上的算法不仅能够更好的解决拥塞问题,提高网络的传输质量,而且还能够更好的利用网络资源,提高网络的整体性能.