一种基于模糊逻辑的主动队列管理算法

主动队列管理 (ActiveQueueManagement,AQM)技术作为Internet拥塞控制的一种有效方法 ,对于提高In ternet的服务质量具有十分重要的作用 .本文根据TCP拥塞控制算法基于数据包丢失的窗口变化机制 ,设计了一种基于模糊逻辑的主动队列管理算法 .该算法依据路由器中队列长度的变化情况 ,根据一定的模糊自校正原则来调整数据包的丢弃概率 ,从而使路由器中的队列长度稳定在参考值附近 .仿真结果表明该算法不但十分有效 ,而且对不同的网络状况具有很好的适应能力 .     

动态权重调整RED

IETF推荐RED(Random Early Detection)作为下一代Internet路由器的拥塞控制算法.但RED中平均队列长度对实际队列变化反应较慢,导致出现拥塞的时间增加,丢包增多,本文在现有RED算法的基础上通过改进RED算法的平均队列长度计算,使用平均队列长度的均值,判断拥塞的发生和结束,动态调整权重,提高RED对拥塞发生和拥塞结束的反应速度.仿真结果表明算法减少了拥塞时间,能够维持较低的实际队列长度,进而减少了数据包排队时间.     

基于模糊免疫PID的时滞网络自适应主动队列管理

提出了一种基于灰预测和模糊免疫PID控制的时滞网络自适应主动队列管理（AQM）算法FIGAPID，旨在增强AQM算法动态自适应能力，同时补偿网络时滞，综合提高AQM算法性能。该算法借助免疫反馈机理进行PID参数的在线自适应调整，采用模糊非线性逼近的方法进行免疫反馈函数的确定；采用等维新息滚动灰预测实现路由器队列长度的超前预测，补偿AQM控制的反馈滞后。对比传统PID算法，仿真验证了FIGAPID的有效性，表明算法能快速稳定地适应动态时滞网络环境变化，收敛于路由器队列长度期望值，同时具有较小的数据丢包率。     

基于速率的主动队列管理算法的性能分析

主动队列管理是解决网络拥塞的主要措施。针对基于队列的主动队列管理算法的不足,提出了一种基于速率的新算法RAQM,该算法以数据到达速率与路由器最大服务速率的差值为指标计算丢包概率,能够快速地对网络流量的变化做出反应,该算法计算简单,而且只需要设置一个参数K。通过现代控制理论分析了RAQM/TCP系统的稳定性。仿真结果表明,RAQM能够维持较低的队列长度并保持队列的稳定,从而减小了分组端到端时延和时延抖动。最后讨论了参数K对算法性能的影响。     

基于平均队列长度和滞留时间的RED算法

在无线通信网络环境下，提出了一种改进的基于平均队列长度和滞留时间的RED算法。这种算法根据平均队列长度和滞留时间计算数据包的丢弃概率，比传统的单纯基于平均队列长度的RED算法相比较，能更有效地实现无线网络中的拥塞控制。     

一种基于Markov及反馈机制的网络拥塞控制方法

在研究现有网络数据传递拥塞控制问题的基础上,提出了一种基于路由器缓冲区队列长度的网络拥塞预测机制,并以该预测机制为基础提出了一种计费策略(PPBC,Per-Packet Billing Control)来控制网络拥塞.在拥塞控制模式中,将路由器缓冲区队列长度作为拥塞指标,通过马尔可夫链建模预测网络拥塞度.在服务器终端和数据发送方之间建立反馈机制,利用网络拥塞度,通过数据包计费方式控制网络拥塞.最后采用NS2仿真软件对PPBC性能进行仿真测评,仿真结果表明:PPBC不仅能够有效缓解网络拥塞,还能够使网络保持较低的丢包率.     

基于模糊神经网络的拥塞控制算法研究

本文介绍一种基于模糊神经网络的主动队列管理(AQM)算法,实现网络拥塞控制。利用神经网络来实现模糊推理,可自适应修正隶属函数的参数和加权系数,优化模糊逻辑控制器,从而达到某种性能指标的最优化。仿真结果表明,采用模糊神经网络进行流量速率预测的拥塞控制策略能够使缓冲器队列长度快速收敛到目标值,并且维持小的队列震荡。结果也表明该方法与传统的PD控制器相比具有更好的性能和鲁棒性。     

互联网中的不确定时滞全局滑模AQM算法

为解决互联网中的拥塞现象,基于全局滑模理论,提出了一种主动队列管理算法.将互联网中的不确定因素等效为拥塞控制模型的参数摄动,并考虑到时变时滞因素,利用线性矩阵不等式设计了渐近稳定的全局滑模面,使系统运动的全程都是滑动模态,显著提高了系统的鲁棒性.并且所设计的控制器能够有效降低路由器中队列长度的稳态振荡.仿真对比表明,所提出的算法具有更高的稳定性和鲁棒性,能够适应复杂多变的互联网环境.     

基于非线性干扰观测器的主动队列管理

针对主动队列管理系统存在UDP流干扰的拥塞问题,本文基于非线性干扰观测器提出了一种主动队列管理算法。采用非线性干扰观测器对UDP流干扰进行估计,从而减小了主动队列管理系统的干扰。然后利用设计的非线性干扰观测器,使用反步滑模方法设计了一种主动队列管理算法。由于观测误差的界未知,设计了一种自适应律来避免必须事先知道观测误差的界。仿真结果表明,该算法对UDP流干扰具有较强的鲁棒性,能使队列长度较好地稳定在期望的队列长度附近。     

动态权重RED网关

随着网络流量的增加,拥塞控制的重要性日益突出,尤其是链路拥塞控制。IETF推荐RED(Random Early Detection)作为下一代Internet路由器的拥塞控制算法。该文在分析了RED的优点和缺点后,在现在RED算法的基础上通过改进RED算法的平均队列长度计算,使用平均队列长度的均值,判断拥塞的发生和结束,动态调整权重,提高RED对拥塞发生和拥塞结束的反应速度,缩短拥塞时间,维持较低的实际队列长度。最后用仿真验证了该方法。     

一种支持区分服务的模糊公平分组丢弃算法

随机早期检测(RED)算法是目前Internet中广泛使用的一种缓存管理算法,对RED算法进行改进以提高公平性以及对网络动态变化的适应性一直是主动队列管理的研究重点之一。该文引入新的变量分享指数,取代单个业务流缓存占用量来表征不同业务流对网络资源的占用情况,以克服缓存占用量表征公平性的缺陷。同时,在无线网络中对分享指数的定义进行推广,使其同时兼顾公平性和系统性能(信道条件)。通过对分享指数和队列长度共同制定规则,提出了一种基于模糊逻辑控制的缓存管理算法。算法在根据缓存队列长度计算丢弃概率时,根据不同流对网络资源的占用情况(即分享指数)进一步决定增加或减小相应的丢弃概率,从而可利用不同流之间的差异以加速缓解拥塞,具有更好的自适应性和公平性。仿真表明,采用该算法后,系统性能得到改善。     

一种新的基于网络丢包率的主动队列管理策略

提出了一种新的基于网络丢包率的动态自适应的主动队列管理的改进算法。该算法首先用早期网络的丢包率标记到达的数据包,并作为数据包的丢弃概率。这样使得到达数据包的丢弃概率逼近当前实际网络的丢包率,然后经过自适应调整丢弃概率使得缓冲队列长度保持在一定范围内。通过NS仿真实验表明了该算法可以很好的控制队列长度,降低延迟抖动。     

IBLUE：一种新的主动队列管理算法

针对日益严重的网络拥塞现象,在传统的BL U E算法的基础上建立了一种新的主动队列管理方法（Im-mune clonal simulated annealing-based BLUE ,IBLUE）。该方法重新定义队列长度变化范围以及丢包概率,并且利用免疫克隆模拟退火算法来刻画队列长度变化情况。其次,以实际数据进行仿真实验,深入分析了影响该方法的关键因素,同时通过对比BLUE和BLUE＋算法性能,结果表明IBLUE具有较好的适应性。     

QoS体系中的主动队列管理算法研究综述

随着Internet的迅速发展，服务质量(QoS)正成为当前研究的热点之一。为了达到QoS的性能指标，拥塞控制作为一个很重要的方面在发挥着作用。主动队列管理是实现拥塞控制的重要手段之一，长期以来一直受到广泛的关注，基于不同理论的各种主动队列管理的算法也随之涌现。这些队列管理算法在一定程度上完成网络拥塞控制的任务，但是也不同程度地在公平性、可扩展性以及算法的复杂度上存在缺陷。本文通过对目前几种主要队列管理算法的实现原理的分析，考察了这些队列管理算法的优点和其可能存在的一些问题，而这些可能存在的问题也是下一步研究的起点。     

FPI-PD-MCC：一种基于模糊PI-PD的组播拥塞控制算法

针对TFMCC算法速率振荡大的局限性,提出了一种基于模糊PI—PD的组播拥塞控制算法（FPI—PD—MCC：Fuzzy Logic—based Proportional Integral-proportional Derivatire Multicast Congestion Control Algorithm）。在FPI—PD—MCC中,对发送方的速率调整步长进行了平滑,在路由器中引入了PI控制,并利用模糊逻辑计算参数α,从而自动调节丢包概率以缓解拥塞。仿真结果表明,该算法能够使队列长度稳定在期望值附近,同时保证网络吞吐量的平缓变化。     

基于动态矩阵控制的主动队列管理算法

针对Internet系统,通过对流体流模型的分析,提出了一个新的预测模型.该模型形式简单,参数的计算相对容易,并且能根据当前的网络情况有效的预测拥塞窗口的变化.结合动态矩阵控制 (Dynamic Matrix Control,DMC) 理论,提出了一种新的主动队列管理算法——DMCAQM 算法,给出了DMCAQM 的详细设计过程,稳定性分析和参数选取原则.大量不同网络环境的仿真实验表明DMCAQM 算法是有效的.与PI、RaQ 和REM 等算法相比较,DMCAQM 有收敛速度快、队列抖动小的优点.同时,由于DMCAQM 的采样间隔相对较大,而算法实现简单,所以计算量小,占用的路由器资源更少.     

一种顽健的自校正主动队列管理机制

现有基于控制理论的主动队列管理机制（AQM）大多数是根据简化的线性被控对象模型设计的,或者根据特定的网络条件设置算法的参数,当网络条件大范围变化时算法的性能难以保证.为了解决这些问题,提出了一种自校正的主动队列管理机制STR,通过在线估计TCP/AQM闭环系统被控对象模型的参数,并相应地调节报文丢弃概率,使路由器的缓冲区队列长度与期望值之间的方差最小.通过仿真实验验证了当网络条件大范围变化时算法的队列长度、链路利用率、报文丢弃率等性能,实验结果表明该算法具有良好的顽健性.     

一种基于节点状态预测机制的高稳定性路由设计

该文旨在为拓扑动态变化的无线自组织网络设计一种稳定性路由机制。首先建模分析了动态变化网络中节点间通信路径存在的条件,以及数据包在该路径上可靠传输的条件,基于以上分析提出了保证路径有效的关键指标：链路持续时间、拥塞可能性因子。接下来提出基于节点当前运动情况计算链路持续时间,以及基于缓冲区队列长度与队列长度变化率计算节点拥塞可能性因子的算法。结合链路持续时间与节点拥塞可能性等信息,该文提出了一种面向路径可靠性及稳定性综合指标的按需路由机制(ODRP-DR),并利用NS2仿真平台对该机制性能进行分析,仿真结果表明,在网络拓扑结构动态变化的情况下能有效减小数据包丢包概率,路由重建次数。     

基于FREM的自适应AFREM算法

设计了一种基于模糊控制技术的自适应FREM（AFREM）算法。该方案用平均队列长度和丢包比例的变化速率作为拥塞指示,对FREM算法输出的丢弃概率进行动态调整。仿真分析结果表明在动态环境下AFREM算法也能有效地将队列长度钳制到固定TQL值附近,改善了FREM算法的控制性能。     

几种主动式队列管理算法的比较研究

主动式队列管理(Active Queue Management,AQM)技术是IETF为了解决Internet拥塞控制问题而提出的一种路由器缓存管理技术.本文对几种主要AQM算法RED、BLUE、ARED和SRED的性能在基于ns-2仿真实验的基础上进行了比较研究.研究的性能包括队列长度、丢包概率、丢包率、连接数对吞吐量的影响及缓冲区大小对链路利用率的影响等.仿真结果表明BLUE、ARED和SRED在这几方面的性能都要优于RED算法.