无线Mesh网中时延约束抖动优化的多路径流量分配算法

针对无线mesh网中多媒体应用的特点,研究多路径传输中路径时延满足约束且路径间抖动最小化的路径流量分配问题。首先,基于网络演算理论分析了数据分组在无线mesh网单路径传输中产生的队列时延,推导出单路径传输的时延上界以及多路径传输中的路径间时延抖动上界,并得到满足时延约束的路径最大容许流入速率;然后,基于时延及其抖动上界,提出满足时延约束抖动优化的路径流量分配算法DCJOTA,该算法根据路径最大容许流入速率按比例分配各路径流量,同时尽可能减小路径间的时延抖动;最后,分析了算法DCJOTA的可行性及其实现方法,并在NS2网络模拟器中验证了该算法的有效性。仿真实验表明,与AOMDV协议相比,集成了DCJOTA算法的多路径路由协议DCJO-AOMDV协议在时延及其抖动方面具有更好的表现:端到端平均时延降低3.9%,端到端平均时延抖动减小24.5%。另外,DCJOTA算法带来协议复杂性略微增加,DCJO-AOMDV协议下的网络吞吐量下降1.7%。     

有线网络PSO-PID主动队列管理算法稳定性分析

主动队列管理算法的稳定性是实现拥塞控制的基础,针对目前PID-AQM控制器控制参数大多基于经验、缺乏稳定性分析的问题,提出了粒子群优化PID参数的整定策略,同时运用稳定分析论分析PSO-PID队列管理算法的稳定性.考虑TCP/AQM系统的时滞性,将时延系统利用泰勒展开转化为非时延系统进行稳定性判定.通过NS2仿真,结果表明,PSO-PID算法稳定性明显优于PID算法.     

流量管理中队列调度算法研究

介绍了包交换芯片流量管理中队列调度的算法,分析DWRR(Deficit Weighted Round-Robin)算法的优缺点,并提出了一种基于DWRR改进的调度算法.该算法能够根据网络中实时的数据包帧长,来调节每次轮询中向各个队列添加的信用度,能够减少各个队列的时延,同时又增强带宽分配的相对公平性,改善了DWRR算法不能很好满足业务的时延特性.使用NS-2仿真器来对改进的算法进行网络仿真,最终的仿真结果表明改进后的DWRR算法能够有效地降低时延,可以在一定程度上提高QoS.     

5G网络切片场景中基于预测的虚拟网络功能动态部署算法

针对无线虚拟化网络在时间域上业务请求的动态变化和信息反馈时延导致虚拟资源分配的不合理,该文提出一种基于长短时记忆(LSTM)网络的流量感知算法,该算法通过服务功能链(SFC)的历史队列信息来预测未来负载状态。基于预测的结果,联合考虑虚拟网络功能(VNF)的调度问题和相应的计算资源分配问题,提出一种基于最大最小蚁群算法(MMACA)的虚拟网络功能动态部署方法,在满足未来队列不溢出的最低资源需求的前提下,采用按需分配的方式最大化计算资源利用率。仿真结果表明,该文提出的基于LSTM神经网络预测模型能够获得很好的预测效果,实现了网络的在线监测;基于MMACA的VNF部署方法有效降低了比特丢失率的同时也降低了整体VNF调度产生的平均端到端时延。     

基于迁移演员-评论家学习的服务功能链部署算法

针对5G网络切片环境下由于业务请求的随机性和未知性导致的资源分配不合理从而引起的系统高时延问题,该文提出了一种基于迁移演员-评论家(A-C)学习的服务功能链(SFC)部署算法(TACA)。首先,该算法建立基于虚拟网络功能放置、计算资源、链路带宽资源和前传网络资源联合分配的端到端时延最小化模型,并将其转化为离散时间马尔可夫决策过程(MDP)。而后,在该MDP中采用A-C学习算法与环境进行不断交互动态调整SFC部署策略,优化端到端时延。进一步,为了实现并加速该A-C算法在其他相似目标任务中(如业务请求到达率普遍更高)的收敛过程,采用迁移A-C学习算法实现利用源任务学习的SFC部署知识快速寻找目标任务中的部署策略。仿真结果表明,该文所提算法能够减小且稳定SFC业务数据包的队列积压,优化系统端到端时延,并提高资源利用率。     

无线视频通信中基于队列预测的自适应缓存管理算法

无线网络中实时视频业务对网络环境的变化非常敏感,因此通常需要在接收端采用合理的缓存管理策略来缓解网络波动对用户观看视频造成的影响。提出一种基于队列预测的自适应缓存播放管理机制,该方法通过判断当前缓存队列的状态,并根据实时视频到达率和端到端时延对缓存长度以及播放速率进行综合调整。实验结果表明,所提算法可以随着网络环境的波动自适应地调整缓存大小和播放速率,有效降低视频业务的中断频率和丢帧率。     

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。     

基于队列长度和时延约束的异步OPS权重调度

分组调度在异步光分组交换(OPS)节点中起着重要作用,一种智能的调度算法能减小分组的丢失率,增加节点的吞吐量,从而提高服务质量.文章提出了一种基于队列长度和时延约束的解决队列中分组"饿死"和时延问题的权重调度算法.算法通过计算队列长度和分组在队列中等待时间确定调度的权重值,以减小分组在核心节点处的资源竞争和等待时延,调度器计算每个输入端口的N×K个虚拟输出队列的权重值并调度最大权重值队列到可用的输出信道上.分析和仿真结果表明所提的权重调度算法具有高吞吐量和低分组丢失率特点.     

多延迟多瓶颈网络拥塞鲁棒控制研究

研究了具有多延迟用户源端和多瓶颈链路端的复杂网络的主动队列管理控制器的设计和稳定性分析.建立了具有非线性、输入带有时滞和不确定参数扰动的通用网络TCP/AQM动态模型.在平衡点线性化后,采用还原算法进行延迟补偿和预估,将该模型转化为无时滞的线性模型.在系统状态矩阵和输入矩阵参数扰动不满足匹配但有界的条件下,采用积分滑模变结构控制算法,基于Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式方法给出了滑模可到达和渐进稳定的可行条件,根据该条件设计鲁棒主动队列管理算法.理论证明了该算法的稳定性.     

具有优先服务机制的嵌套式DRR算法

针对DRR算法在保证业务时延性能上的固有不足,该文提出了具有优先服务策略的嵌套式DRR算法,该算法对需要保证延时的业务类实施专门的服务策略,利用漏桶控制和虚令牌的分配机制,并改善服务队列的调度策略,在不增加算法复杂度的情况下,有效地减小了时延敏感业务队列中包的延迟。文章证明了算法在获得延时保证的同时,选择合适的参数,仍然能够维持调度算法的公平性。仿真结果表明算法对时延性能的改善是明显的。     

Enhanced distributed explicit rate allocation for ABR services inATM networks

Rate allocation for available bit-rate (ABR) services in ATM networks has received a considerable amount of attention, but important issues such as bandwidth fairness, MCR rate guarantees, and queue control still require further investigation. In light of these concerns, an enhanced rate allocation algorithm is proposed for congestion management using explicit rate feedback control. The algorithm uses fast, exact rate computations and is capable of achieving a variety of MCR-related fairness criteria. The scheme handles transient effects and can function in heterogeneous networks carrying higher priority real-time traffic. Simulation results for a wide range of network scenarios demonstrate that the algorithm effectively controls queue buildups and achieves good fairness. Performance scalability to large networks under challenging conditions is also shown for a given control parameter set     

携带虚拟队列长度信息的ABR业务流量控制算法

本文提出了一种新的基于速率检测拥塞的ABR流量控制算法--E-EFCI，它的基本思想是在基于速率检测拥塞的基础上扩展EFCI的功能，使其不仅反映网络阻塞状况，而且还反映网络排队状况。在交换机中通过虚拟队列的长度设置EFCI来传递网络的排队信息。仿真结果表明，本文提出的算法比基本EFCI算法具有更好的控制行为，减小了ACR和排队长度的振荡幅度，提高了链路、缓存利用率，加快拥塞解除，并具有较高的性能价格比。     

PRED:一种具有优先级自适应的队列管理新算法

现有的拥塞控制采用以TCP为核心的基于窗口技术的端到端控制,具有丢包、响应速度慢等缺陷.本文提出的基于优先级的队列管理算法(PRED),使路由器更加精确地管理队列,算法的主要参数能够适应网络负载的动态变化,有效地克服了现有拥塞控制的缺陷.实验结果表明,在相同的配置下,采用PRED的网络在降低丢包率、减少队列抖动等性能上均优于端到端拥塞控制.     

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。     

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 .     

基于优先级的分组公平调度算法研究

为了在光突发交换网络中支持区分服务,提出了一种新颖的控制分组调度算法,即基于优先级权重的公平队列调度算法.近似的调度分析模型用来简化对不同级别的调度权重的求解.:同时定义了一种参数来评估分析模型的有效性和调度算法的公平性.仿真试验结果证实了该分析模型在负载较高时是非常有效的,而且调度算法能提供很好的公平性.     

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。     

QPID-AVQ：一种基于队列的PID控制的AVQ算法

本文针对AVQ算法存在的不足,在PD-AVQ算法基础上,为进一步提高系统的稳定性,引入积分选项,构成PID-AVQ算法,运用控制理论推导出了满足系统稳定条件的取值范围.利用PID-AVQ算法更新虚拟带宽,综合考虑平均队列长度和包到达速率,提出了一种新的基于队列的PID控制自适应虚拟队列管理算法QPID-AVQ,可根据网络实际情况调节参数,保持队列长度稳定.仿真结果表明,当控制参数在稳定范围内取值时,QPID-AVQ算法能较好地适应网络状态变化,使队列长度始终维持在期望值附近,而不受用户数量的影响,具有较好的稳定性、抗干扰能力和较高的带宽利用率,综合性能优于PD-AVQ和RED算法.     

按队长周期性设置EFCI的ABR流量控制算法

本文提出了一种新的基于EFCI的ABR流量控制算法,它的基本思想是扩展EFCI的功能,使其不仅反映网络阻塞状况,而且还反映网络排队状况,在交换机中通过周期性设置EFCI来传递网络的排队信息。仿真结果表明,本文提出的算法比基本EFCI算法具有更好的控制行为,减小了ACR和排队长度的振荡幅度,提高了链路利用率,并具有较高的性能价格比。     

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.