几种主动队列管理拥塞控制算法的比较研究

主动队列管理是近年来端到端拥塞控制研究的热点，50多种AQM算法已经被提出，但路由器中采用哪种算法没有统一认识。通过仿真实验，对ARED、AVQ、PI和REM4种主动队列管理拥塞控制算法在相同的仿真网络环境中进行了比较研究。实验研究表明，这4种AQM算法都能使队列稳定在目标值，PI算法使队列最稳定，AVQ算法维持一个较小的队列长度；4种AQM算法都能经过一定时间适应网络变化的要求，PI和AVQ算法有较好的性能，短流对ARED和REM算法有较大影响；4种算法都没有根本解决对UDP流的公平性问题。     

几种主动队列管理拥塞控制算法的比较研究

主动队列管理是近年来端到端拥塞控制研究的热点,50多种AQM算法已经被提出,但路由器中采用哪种算法没有统一认识。通过仿真实验,对ARED、AVQ、PI和REM 4种主动队列管理拥塞控制算法在相同的仿真网络环境中进行了比较研究。实验研究表明,这4种AQM算法都能使队列稳定在目标值,PI算法使队列最稳定,AVQ算法维持一个较小的队列长度;4种AQM算法都能经过一定时间适应网络变化的要求,PI和AVQ算法有较好的性能,短流对ARED和REM算法有较大影响;4种算法都没有根本解决对UDP流的公平性问题。     

IP网络拥塞控制算法简介

本文首先回顾了IP网络中已有的拥塞控制技术，总结了TCP端到端流量控制和中间节点增强机制等各研究子方向中需要解决的问题；重点分析了主动队列管理这一热点领域中已有策略和算法的优缺点，归纳和阐述了大多数算法所采用的启发式设计加仿真试验验证的模式存在的不足；提出了未来研究网络拥塞控制算法的思路和方向。     

混合式的网络拥塞控制算法

在对端到端拥塞控制算法的研究和改进的基础上,结合当前网络层拥塞控制算法,提出了一种把运输层和网络层拥塞控制算法结合起来的混合式网络拥塞控制算法TCP-M,并通过NS2软件的仿真,证实了该混合式网络拥塞控制算法TCP-M比单一拥塞控制算法有效。     

一种基于优化思想的网络拥塞控制算法

分析了现有网络优化框架的基本模型,研究了更一般的条件,将静态模型扩展到了动态模型,使模型的应用范围更广.运用子梯度方法求解新模型的对偶问题,得到了一种新的基于对偶问题的分布式算法框架,并证明了这种新算法的收敛性.同时,又证明了已有的算法只是新算法的一个特例.因而本文给出了一类具有更一般意义的分布式算法框架,推广了已有的网络模型算法.     

基于DFSE的Ad Hoc网络拥塞控制算法研究

对Ad Hoc网络中的拥塞控制问题进行了研究,分析了网络拥塞状况,结合Ad Hoc网络自身的特点建立了Ad Hoc网络数据流量状态方程(DFSE),提出了基于DFSE的网络拥塞控制算法.通过对寻找路由路径中搜寻到的数据流量信息进行处理,控制流量的变化,从而有效地解决Ad Hoc网络的拥塞控制问题.实验结果表明,基于DFSE的网络拥塞控制算法能够较好地解决拥塞控制问题,提高了网络吞吐量.     

一种基于优化思想的网络拥塞控制算法

分析了现有网络优化框架的基本模型,研究了更一般的条件,将静态模型扩展到了动态模型,使模型的应用范围更广。运用子梯度方法求解新模型的对偶问题,得到了一种新的基于对偶问题的分布式算法框架,并证明了这种新算法的收敛性。同时,又证明了已有的算法只是新算法的一个特例。因而本文给出了一类具有更一般意义的分布式算法框架,推广了已有的网络模型算法。     

延迟容忍网络中基于复制率的拥塞控制算法

为了解决延迟容忍网络中现有Drop Front（DF）、Drop Oldest（DO）等拥塞控制算法吞 吐量较低的问题,提出了一种在传统的传染路由协议下基于复制率的拥塞控制算法. 当节点 接收新数据包缓存发生拥塞时,节点根据数据包的复制次数和已经过的生命周期估算各数据 包的复制率,并丢弃复制率最大的数据包,从而缓解拥塞. 仿真结果表明,该算法较DF和DO 算法降低了网络的丢包率,提高了网络的吞吐量,有效地缓解了拥塞.     

WSN中基于多路径路由的拥塞控制算法

针对WSN多路径路由的拥塞问题,根据快速转发数据和节能的原则,提出了基于多路径路由的拥塞控制算法（CCAMR）,CCAMR包含新路径建立、RBR与RER值获取及新路径撤销算法,通过建立新路径将拥塞区域的流量转移到负载较轻的区域,有利于避免和缓解重度拥塞．仿真结果表明,与CODA相比,CCAMR的丢包率和能耗更低,能够保证多路径路由下带宽分配的公平性,具有更高的拥塞解除效率．     

改进的前向主动网络拥塞控制算法及其性能分析

前向主动网络拥塞控制算法（ＦＡＣＣ）利用主动式网络（Ａｃｔｉｖｅ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ）技术使基于反馈的拥塞控制机制能够及时地对网络拥塞作出反应。文中提出了一种改进算法ＭＦＡＣＣ,在ＦＡＣＣ算法的基础上引入了探测数据包技术和ＲＥＤ队列管理算法,用于ＦＡＣＣ算法中存在的带宽利用率不高,公平性差,容易造成同步和结点对突发数据的适应性差等问题,文中还利用计算机仿真研究了ＭＦＡＣＣ算法在种种网络条件下的性能,     

基于神经网络预测算法的网络拥塞控制

论文将神经网络应用到网络的拥寨控制中，通过神经网络来预测网络拥塞的发生，从而有效避免网络拥寨，保证网络的稳定运行。仿真实验验证了算法的有效性。     

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。     

一种基于窗口的多速率组播拥塞控制算法

提出一种基于窗口的多速率组播拥塞控制协议WMCC，协议中各层的发送速率根据接收端的反馈进行动态自适应变化；各接收端在基层维护拥塞窗口．按照二项式算法对窗口值进行调整，并进而估计期望速率；根据期望速率订购合适的层，从而获得相应的吞吐量，仿真表明，协议具有有效提供多速率服务的能力，及良好的TCP公平性．速率平滑性和响应性。     

BBR拥塞控制算法的RTT公平性优化

Google提出了一种基于瓶颈带宽和往返传播时间的拥塞控制算法(bottleneck bandwidth and round-trip propagation time,BBR),可以在网络链路中保持最大传输速率和最小延时。然而一些评估实验表明,BBR算法会导致不同往返时间(round trip time,RTT)的数据流之间存在严重的公平性问题。为了优化这一问题,研究分析了BBR算法探测机制所导致的发送速率与瓶颈带宽不匹配对RTT公平性的影响,提出了一种基于起搏增益模型的优化算法BBR-adaptive（BBR-A）。BBR-A算法不再采用原BBR算法中固定的起搏增益,而是利用RTT与起搏增益的关系,构造一个基于反比例函数的起搏增益调节模型,通过让向上和向下的起搏增益系数相互交错来平衡发送速率,使每个BBR流可以公平地竞争带宽资源。网络模拟器3(network simulator 3,NS3)仿真实验结果表明:BBR-A算法的信道利用率比BBR算法有了小幅提升;在RTT公平性的方面,BBR-A缩小了不同RTT流之间的吞吐量差异,在不同缓冲区和RTT差异下,Jain公平指数至少提高了1.5倍;BBR-A算法明显降低了重传率。因此通过自适应调整起搏增益系数,可以平衡不同数据流之间的发送速率,有效提升BBR算法的RTT公平性。     

A rate based congestion control algorithm in networks with coexisting unicast and multicast sessions

The optimal rate control problem in networks with unicast and multirate multicast sessions is investigated. A penalty function approach is used to solve a convex program formulation of this problem, and then a heuristic rate control algorithm is derived. The algorithm is distributed, and suitable both for source-driven unicast sessions and receiver-driven multicast sessions. To obtain practical viability, the computational burden on core routers as well as end-hosts is kept very low, also is the overhead of network congestion feedback. Simulation results show that the algorithm guarantees TCP (Transmission Control Protocol)-based unicast sessions coexisting with multirate multicast sessions in a fair and friendly manner. It is also shown that various fairness criteria of resource allocation could be achieved by choosing appropriate utility functions, and resource-utilizing efficiencies would be likewise different.     

基于OpenFlow的网络拥塞控制机制研究

针对OpenFlow网络中的拥塞问题,基于SDN/OpenFlow网络架构,提出一种新的OpenFlow网络拥塞控制机制。该机制具有利用控制器对网络资源进行全局管理的优点,即当网络中有节点处于拥塞状态,控制器选择一条或者多条合适的数据流在拥塞节点的上一跳节点进行重路由传输。实验结果表明:该机制既能够有效地缓解网络的拥塞状况,保证用户的服务质量,同时又能够提高网络资源利用率。     

接收端驱动的流媒体组播拥塞控制协议

提出了一种适于流媒体业务的TCP公平的单速率组播拥塞控制协议——接收端驱动的二项式组播拥塞控制算法．该算法在各接收端独立维护拥塞窗口,采用二项式算法调整拥塞窗口,根据当前拥塞窗口值计算出期望接收速率,采用基于代表的策略实现反馈和反馈抑制．算法很好改善了丢失路径多样性问题,增强了可扩展性．仿真表明协议具有良好的TCP公平性、速率平滑性、可扩展性和较好的响应性．     

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.