基于ARED排队算法的定性探讨

队列管理和拥塞避免机制是实现网络IP服务质量(QoS)的保证。ARED是一种拥塞避免技术，它在平均队列长度超过最小闽值时，以非零几率丢弃数据分组，尽量不使网络到达拥塞状态，从而克服了全局同步现象，提高了网络性能。本文对ARED算法及参数进行了定性分析，这对组建未来通信网路由器具有参考的作用。     

主动队列管理下大时滞网络路径拥塞控制算法

与传统的无线网络相比,大时滞网络对路径拥塞环境下的无线通道交换具有较高的要求.为此提出主动队列管理下大时滞网络路径拥塞控制算法.首先利用主动队列管理算法对相邻路由节点网络路径的拥塞情况展开预测,进而分析网络路由节点的队列状态;然后以优化后续节点队列、传输距离以及传输方向为目的,从路径概率选择、分组丢弃函数、WSN蚁群路由选取三个角度优化网络路径,从而实现路径拥塞控制.实验结果表明,上述算法能够有效缩短网络的传输时滞,且能耗和丢包率较低,具有较高的应用价值.     

基于强化学习算法的网络拥塞控制

论文将强化学习算法应用于网络的拥塞控制中,该网络拥塞控制器可以调节源端发送数据的速率,使网络中可能发生拥塞的节点的缓冲区队列长度逼近给定值,从而避免了拥塞的发生,保证了网络的稳定运行。仿真实验验证了算法的有效性。     

无线传感器网络能源有效的拥塞控制算法

提出了一种能源有效的无线传感器网络拥塞控制算法。该算法基于缓冲队列使用情况进行拥塞检测,通过扩大拥塞反馈消息的覆盖范围来提高拥塞的缓解速度,使用倍数降低、线性增加的速率调节策略来保证网络吞吐量的稳定,并且在节点拥塞时根据一定策略丢弃数据包以提高网络传输的公平性。仿真实验表明,提出的算法不仅能有效地缓解网络拥塞、降低网络丢包率,还具有较好的能源有效性和网络传输的公平性。     

无线传感器网络节点的公平缓冲队列管理

在无线传感器网络中,存在拥塞的现象,而拥塞造成的延迟或报文丢弃在某些关键应用中是不允许发生的。从节点缓冲管理的角度,分析了基于优先级的VPRED缓冲管理算法,经过计算简化,应用到无线传感器节点的缓冲队列管理中,保证了关键数据较少丢包的传输。     

基于NS-2的Drop-Tail与RED算法仿真研究

队列管理是网络拥塞控制和服务质量保证的基石,Drop-Tail和RED算法是两种典型的队列管理算法。本文分析了两种队列管理算法的原理及优缺点,基于NS-2仿真模拟器对两种算法进行了模拟,从队列长度、TCP拥塞数据窗口、吞吐量、丢包率四个指标对两种算法进行了分析比较。     

浅析计算机网络拥塞的高效控制方法

计算机网络拥塞会造成数据丢失、网络资源分配率低、吞吐率减小等问题,严重影响计算机网络服务质量。传统TCP拥塞控制机制无法满足飞速发展的计算机网络,本文以传输控制层网络拥塞机制为基础,配制网络资源队列管理策略对传统计算机网络拥塞控制机制进行了改进,仿真实验表明,改进之后的控制机制能够有效解决网络拥塞问题,还提高了其服务质量。     

主动队列管理算法的研究

队列管理机制是实现网络拥塞控制的一项重要技术,以往采用的大多都是被动的队列管理机制,而主动队列的管理是根据网络结点的队列长度的变化进行提前丢包,对网络的拥塞进行预先通知,从而减少和避免网络拥塞,提高服务质量.为了对主动队列管理机制进行研究,对IEFT推荐的RED算法作介绍,与传统的被动管理机制Droptail作比较,并且通过网络仿真器NS2对算法进行模拟与分析,指出算法的优缺点,为进一步研究AQM算法提供依据.     

基于RED的无线传感器网络的拥塞控制

拥塞控制问题是影响无线传感器网络性能的一个重要因素。针对无线传感器网络中的拥塞控制问题,提出了一种基于RED的拥塞避免策略。RED算法目前比较常用于路由器队列管理中,以实现对缓存空间队列长度的管理。将其引入到无线传感器网络中,采用拥塞度门限值作为拥塞调节的依据,以matlab软件作为仿真工具,通过建立简单网络拓扑结构进行模拟实验,综合比对各个实验参数下的不同实验结果,从而得到适当参数值下,较好的无线传感器网络传输性能。     

基于累积时延的流媒体传输模糊拥塞控制

为保证网络流媒体传输质量,在流媒体的传输中需要采用有效的拥塞控制策略.结合流媒体数据对时延敏感的特点,提出了一种基于累积时延的模糊拥塞控制算法,该算法在流媒体数据流传输过程中检测和跟踪其时延,在转发分组数据前,根据容忍时延阈值,丢弃超时数据包,减少不必要的带宽浪费,并且对所到达的数据流按照累积时延进行优先级分类,把全局性缓冲区和各队列的局部性缓冲区按照正常、拥塞避免和拥塞的规则划分为3个具有交叉过渡域的阶段,然后采用整体和局部相结合的拥塞控制方法,实现队列调度过程中的模糊处理,从而对网络拥塞进行有效的控制.理论分析和实验结果表明,使用基于累积时延的模糊拥塞控制算法,能有效改善流媒体的传输性能,是解决流媒体传输拥塞控制的有效途径,并能对提高网络性能起到重要作用.     

基于多队列切换的SDN拥塞控制

由于传统网络缺乏对转发队列的直接控制,并且难以保证链路利用率和服务质量(QoS),针对这一问题,本文提出基于多队列的SDN拥塞控制算法。该算法对链路数据流量设置多个阈值,当某一链路流量突增达到设定阈值时,控制器立即启动相应的拥塞控制机制。根据数据流的优先级,自适应增加高优先级队列的带宽,适当减小低优先级数据队列的带宽,保障高优先级数据顺利传送。实验结果表明,该方法能有效减少网络拥塞,优化数据流的QoS。     

Performance evaluation for DRED discrete-time queueing network analytical model

Due to the rapid development in computer networks, congestion becomes a critical issue. Congestion usually occurs when the connection demands on network resources, i.e. buffer spaces, exceed the available ones. We propose in this paper a new discrete-time queueing network analytical model based on dynamic random early drop (DRED) algorithm to control the congestion in early stages. We apply our analytical model on two-queue nodes queueing network. Furthermore, we compare between the proposed analytical model and three known active queue management (AQM) algorithms, including DRED, random early detection (RED) and adaptive RED, in order to figure out which of them offers better quality of service (QoS). We also experimentally compare the queue nodes of the proposed analytical model and the three AQM methods in terms of different performance measures, including, average queue length, average queueing delay, throughput, packet loss probability, etc., aiming to determine the queue node that offers better performance.     

非强占有限优先权M/G/1排队系统

针对部分数据帧有完全优先权发送的计算机网络数据服务系统存在的网络拥塞风险问题,提出了一种非强占有限优先权M/G/1排队系统模型的方法。该系统模型引入控制完全优先权的参数n,使得数据帧的完全优先权变成有限优先权,考虑了不同优先级队伍之间的公平性,降低了计算机网络数据服务系统拥塞的风险,使得网络系统在有限优先权下有较好的稳定性。在模型研究中,运用全概率拆解方法获得各级队伍平均等待时间、平均逗留时间和平均队长的理论结果。对模型采用Matlab 2010a软件实验仿真,实验得到的各级队伍平均等待时间和理论平均等待时间的平均绝对误差为0.951%。实验中,有限优先权条件下各级顾客的平均等待时间比值显著小于完全优先权条件下各级顾客的平均等待时间比值。实验结果表明对非强占有限优先权M/G/1排队系统模型研究的理论结果是正确的,该模型具有更稳定的系统特性。     

EasiCC:一种保证带宽公平性的传感器网络拥塞控制机制

实用的传感器网络拥塞控制方案不仅需要满足多项网络性能指标,而且必须控制开销很小,提出了一种满足上述要求的拥塞控制机制EasiCC(EasiNet congestion control mechanism).在EasiCC中,数据流源节点将数据报文按比例划分到各优先等级中,各网络节点根据网络拥塞程度动态地、同步地调整报文过滤标准,结合报文过滤标准和报文优先级来调节网络流量,保证了无线信道带宽分配上的公平性;将网络准入控制和队列丢包手段相结合来调整网络流量,保证了网络综合性能指标.EasiCC控制开销很少,已在实际传感器网络平台中实现.模拟验证和实验测试结果显示,EasiCC能够公平地为各数据流分配发报速度和网络带宽,并且在报文传输成功率、传输延迟等性能指标上均有良好的表现.     

优先级队列的缓存管理机制的性能分析

为了解决好计算机网络中的多媒体通信以及对服务质量的要求,提出了一种基于优先级队列的缓存管理机制。详细研究了该机制的实现原理和方法,并给出了相关的性能分析,并建立端对端多媒体通信系统环境,进行了实验,证明了该缓存管理机制能很好地解决多媒体通信的拥塞控制,满足多媒体通信服务质量的要求。     

LTE中基于协作AODV协议的拥塞控制机制研究

针对LTE网络已有的拥塞控制算法无法适应分布式网络拓扑和复杂的网络环境以及自身效率低、开销大等问题,分析了LTE网络无线信道质量对AODV协议性能的影响,建立了基于路径损耗门限值的协同合作方式下的AODV路由机制,在此基础上,提出了一种基于队列长度和跳数的拥塞控制策略,分别通过LTE网络链路级仿真实验验证了改进后的基于协作路由协议的无线TCP拥塞控制机制的性能。数学分析和仿真结果表明,所提协作拥塞控制机制与传统的TCP拥塞控制机制相比,在平均丢包数、队列长度抖动、时延、时延抖动和吞吐率等方面均具有良好的性能。     

一种改进的主动队列管理算法

主动队列管理是实现网络拥塞控制的重要技术,但是多数主动队列管理算法如随机早期检(RED)都存在对参数依赖性强的问题。针对RED算法中平均队列长度不能完全反映网络拥塞状况的问题,该文结合平均队列长度和网络的负载,提出一种改进的RED算法。该算法能根据网络负载的变化,自适应地调整丢包的概率,使它更符合网络的实际状况。通过仿真进行了性能分析,证明了算法的有效性。     

利用多维统计方法预测网络拥塞状态

为在具有优先级调度网络环境下较准确地预估平均队列长度和队列等待时间这两个拥塞控制核心指标值,通过综合帕雷托分布、泊松随机过程和平均加权三种统计方法,设计一个包括数据到达过程、数据离开过程、数据优先级调度的计算模型,同时利用矩阵方法推导曲线性参数计算方程。通过仿真,实验结果与模型计算结果比较,两者偏差度小,验证了模型能准确预测网络状态。     

Managing Internet routers congested links with a Kohonen-RED queue

The behaviour of the TCP AIMD algorithm is known to cause queue length oscillations when congestion occurs at a router output link. Indeed, due to these queueing variations, end-to-end applications experience large delay jitter. Many studies have proposed efficient active queue management (AQM) mechanisms in order to reduce queue oscillations and stabilize the queue length. These AQM attempt to improve the random early detection (RED) model. Unfortunately, these enhancements do not react in a similar manner for various network conditions and are strongly sensitive to their initial setting parameters. Although this paper proposes a solution to overcome the difficulties of configuring the RED parameters by using a Kohonen neural network model; another goal of this study is to investigate whether cognitive intelligence could be placed in the core network to solve such stability problem. In our context, we use results from the neural network area to demonstrate that our proposal, named Kohonen-RED (KRED), enables a stable queue length without complex parameters setting or passive measurements to obtain a correct configuration.