基于消息优先级的 OppIoV拥塞控制策略

针对机会车联网的网络拥塞问题,提出了一种基于所传输消息优先级的车辆节点拥塞控制策略。当车辆节点存储空间不足而又需要存储新的消息时,该车辆节点内的所有消息按照其优先级由高到低排列,丢弃优先级最低的消息,直至有存储空间来接收新的消息。通过大量的仿真实验与传统的丢弃策略对比,该拥塞控制策略能显著提高消息的递交率,减小开销,并对网络拥塞状况有更好的自适应能力。     

基于控制论的ATM拥塞控制算法

ATM网络的多业务复用特性及其对QoS的承诺,使得其流量和拥塞控制变得非常复杂。控制论是分析和设计复杂系统的强有力工具,文章运用控制理论闭环反馈理论,设计了PI调节器,实现了基于PI调节器的ATM拥塞控制算法,实验及理论分析结果表明,该算法具有较强的稳定性与鲁棒性。     

B－ISDN中的拥塞控制技术

Ｂ－ＩＳＤＮ是现代电信网的发展方向，拥塞控制技术则是其中的一个重要问题。由于Ｂ－ＩＳＤＮ采用新的信息传递方式──ＡＴＭ，使传统的拥塞控制方法不再适用。本文依据ＩＴＵ－Ｔ有关建议的最新内容对Ｂ－ＩＳＤＮ拥塞控制的基本思想、工作机制以及其中的主要功能作了较为详细的分析讨论，并提出了一些Ｂ－ＩＳＤＮ拥塞控制技术中尚需进一步研究的问题。     

ATM网络的拥塞控制

ＡＴＭ网络的拥塞控制是ＡＴＭ网络技术一个重要的组成部分，由于ＡＴＭ网络高速的传输和交换，使得传统的网络拥塞控制方法不再适合于ＡＴＭ网络。本文对ＡＴＭ网络拥塞控制的基本方法进行了分析，并就存在的一些问题和解决途径进行了讨论。     

基于MPLS流量工程的拥塞控制机制

提出了一种闭环的基于MPLS流量工程的拥塞控制协议-TECC,它能在MPLS网络中检测拥塞,根据拥塞状况动态地重新分配资源,以达到消除拥塞,优化利用网络资源的目的。为实现这一机制,首先对IETF提出的受限路由消息分发协议CR-LDP作了改进和扩充,定义了一些新的信令消息,用来通告拥塞,重新协商资源,以及统计网络状态。并通过仿真器OPNET对TECC进行了仿真和验证。     

基于改进的神经元PID战术网络拥塞控制

未来信息化的网络中心战中,网络拥塞问题成为制约战争信息有效传输的瓶颈。单神经元PID拥塞控制算法中,系统的稳定性和超调量等性能对于神经元的增益系数K的依赖性很大,结合无需辨识的自适应控制算法,动态地调整增益系数K;另外,为了进一步提高控制器品质,加入调整因子在线调整神经元权值的学习率;最后将改进后的算法应用到战术网络拥塞控制中。仿真结果验证了所提算法的有效性。     

一种平滑的基于AIMD的TCP拥塞控制算法------SISD

提出一种基于AMID(Additive Increase Multiplicative Decrease)的双平滑TCP拥塞控制算法,即SISD(Smooth Increase Smooth Decrease)。SISD算法在数据包发送方面采用一个单调递减函数作为提升速度的增量函数。当检测到网络拥塞时,依据历史拥塞窗口的大小调整发送窗口大小,避免了不必要的网络抖动。仿真结果显示,当UDP、TCP协议并存时,SISD可以为UDP协议提供稳定、平滑的服务,且具备较好的稳定性、公平性,同时提高网络带宽的利用率。     

基于显式速率的TCP友好的UDP拥塞控制策略

本文提出了一种基于显式速率的UDP拥塞控制策略：通过源端和网络中的路由器相互配合，使得实时UDP应用能够根据网络的反馈以瓶颈链路的公平带宽为速率发送数据。此种控制策略对TCP应用是友好的，并且提高了网络的吞吐量和利用率。仿真结果表明：基于显式速率的UDP拥塞控制策略与采用TFRC(TCP—Friendly Rate Control)的UDP拥塞控制策略相比，在吞吐量、TCP友好性等方面性能有较大提高。     

基于比例因子的TCP拥塞控制策略

基于自动控制原理的思想,提出了一种基于比例因子的TCP拥塞控制策略。NS2仿真表明,此策略能够减轻网络拥塞,增加网络的吞吐量,提高网络资源的利用率。     

ATM网中ABR业务的拥塞控制机制

描述了ＡＴＭ网络的拥塞控制机制，解释了选择这些机制的理由。特别阐述了在基于速率和基于信用的方法进行选择时应采用的选择时应采用的选择则和两种则和两种方法的争论焦点。描述了ＡＴＭ论坛最终选择的基于速率的方法的几个曾经考虑过的其他策略。     

基于同构型环境的认知无线网络拥塞控制算法

针对认知网络的学习环节和行动环节,提出了一种新的接入模型。根据同构型环境下的主节点存在区域,通过构造次级节点接入以获得主网络节点最大化吞吐量的目的。在此基础上,对同构型的认知网络建立了拥塞控制算法TCP-Vegas 。最后,以实际数据对网络性能进行仿真评估,结果表明该算法能够较好地指导认知网络的决策与行动。     

基于改进网络模型的大时滞网络拥塞控制算法

随着对网络拥塞控制的深入研究,出现了许多有关网络流量的控制理论及网络模型.Misra等人于2000年基于流体流(fluid flow)理论提出的模型被研究人员广为采用.但模型在推导过程中的一些近似却使得模型对网络行为描述不精确.本文对此从理论和实验结果两方面进行了详细分析,并对原模型进行了改进.基于改进的模型,把一种PID(Proportional Integral Differential)及类PID设计方法用于AQM(Active Queue Management)控制器的设计.对比仿真结果表明,该算法具有更好的性能.     

基于BFGS方法的拥塞速率控制算法

针对TCP/AQM对偶性模型采用梯度投影方法调整链路价格收敛速度慢的问题,使用具有更快收敛速度的BFGS方法来进行链路价格的计算,提出一种基于BFGS方法的拥塞速率控制算法。仿真结果证明,利用BFGS方法所设计拥塞速率控制算法具有更快的收敛速度,算法性能优于其它算法。     

基于排队时延和丢包率的拥塞控制

作为拥塞度量,排队时延具有很多优点,但仅利用排队时延并不能完全避免丢包,而在链路缓存不足出现丢包时,排队时延已不能有效反应网络拥塞情况。该文提出了一种基于排队时延和丢包率的拥塞控制模型,该模型采用双模控制的方法。在瓶颈链路上有足够缓存时,模型利用排队时延作为拥塞度量,使各流获得稳定的动态性和成比例公平性。当瓶颈路由器上没有足够缓存不可避免要丢包时,模型利用丢包率作为拥塞度量,使各流仍能获得与不丢包情况下相近的流特性。模型在两种模式的切换中保持稳定,实现平滑过渡。     

一种流媒体拥塞控制算法在NS-2中仿真实现及结果分析

NS(Network Simulator)是一个面向对象的离散事件模拟器,它可以对复杂网络环境中数据传输、拓扑结构设计以及新的路由协议和算法等进行有效模拟和分析。该文首先阐述了NS的体系结构特点及利用NS进行网络仿真的一般方法和步骤,并实现了一种基于流媒体应用的自适应拥塞控制算法的实例,并对其仿真结果进行了分析。实验结果表明,当网络中产生拥塞时,其延迟、时延抖动和吞吐量会发生相应变化的客观现象。     

一种基于网络行为分析的移动通信网络拥塞控制方法

文章提出了一种基于非线性动力学的移动．熬母网拥塞控制方法,通过对数据业务的模型进行分析,讨论数据队列长度在平衡点位置的运动情况,从而得出非线性动力学拥塞控制的相关结果,为提高移动网络对数据业务的适应度具有参考价值。     

无线网络中TCP拥塞控制算法的性能分析

根据无线网络中存在随机数据包丢失的特定情况,对TCP拥塞控制算法在无线网络中的性能进行了分析。理论分析和仿真结果表明,随着无线链路中随机数据包丢失概率的增加,TCP拥塞控制算法将导致无线网络性能的严重下降。     

一种基于链路传输延迟的MPTCP拥塞控制算法*

由于传统TCP拥塞控制算法直接应用到MPTCP(Multipath Transport Control Protocol)中存在公平性问题,以及不能有效地发挥多路径传输的优势,因而从公平性方面对MPTCP现有拥塞控制算法进行研究.研究发现,现有的MPTCP拥塞控制算法均受到相同的回路时间限制.提出一种基于链路延迟的RTT补偿算法(Compensating for RTT mismatch,C-RTT ).该算法通过设置网络带宽占用比参数以及对MPTCP连接的子流设置侵略因子,从而保证瓶颈链路处MPTCP数据流和TCP数据流公平地共享可用带宽.最后通过NS3仿真实验证明,该算法能够有效地补偿链路中因RTT不等引起的公平性问题,并避免链路之间数据的非周期抖动,且保证了多路径传输的优越性.     

ATM网络中ABR业务的流量控制

本文讨论了ＡＴＭ网络中ＡＢＲ业务的特性及基于ＡＢＲ业务的拥塞控制机制，了拥塞控制技术的最新发展情况，并比较了各种控制机制的优缺点。