无线传感器网络拥塞控制研究*

介绍了无线传感器网络拥塞控制的内容和特点,仔细分析了在无线传感器网络中实施拥塞控制算法所涉及的技术难点及不足,并对现有工作进行了归纳和总结.最后,探讨了发展初期该研究领域的未来发展方向.     

小缓存高速网络的拥塞控制算法

传统高带宽拥塞控制算法不适用于小缓存高速网络。针对该问题提出端算法与中间节点结合的拥塞控制算法,根据缓存区占用大小调整调节因子a、保障因子c,自适应增加或减少窗口大小。实验结果表明,该算法可以在小缓存高速网络中实现高带宽利用率、快速收敛和不同RTT流的公平性。     

网络仿真及其在网络拥塞控制研究中的应用

网络仿真是一种专门对实际网络进行模拟与分析的工具,是网络研究者研究新理论新算法经济而有效的手段.本文研究网络仿真软件NS2的功能扩展及网络仿真实现过程,并将其应用于网络拥塞控制的研究中,研究了模糊自适应PID网络拥塞控制算法,取得了较好的效果.     

TCP网络拥塞控制研究

在互联网中TCP（TransmissionControlProtoc01）是使用最为广泛的传输控制协议,因此对TCP网络拥塞控制的研究也成为了一个热点问题,并且一直在不断地改进与完善。文中在对网络拥塞控制与TCP网络拥塞控制原理进行分析的基础上,重点阐述了TCP网络拥塞控制算法。列举了现有的TCP网络拥塞控制算法,并对其进行分析,对这些算法的优缺点进行了比较,总结了TCP拥塞控制目前的研究成果,指明了未来的研究热点和发展方向。     

一种实用的传感器网络拥塞控制算法*

传感器网络的拥塞不仅导致丢包率增加,影响传输性能,还浪费宝贵的能量资源,因此,有效控制拥塞是传感器网络中需要解决的一个关键问题。提出了一种拥塞控制机制（CMCS）。与现有工作不同,CMCS采用基于节点的缓存队列长度并结合拥塞增长系数来判断拥塞的变化趋势,以拥塞节点为中心的共享信道区域内进行拥塞反馈和速率控制,并采用基于剩余价值的丢包策略。仿真结果表明,CMCS明显降低了通信能耗,提高了网络的价值吞吐量。     

基于闭环的网络拥塞控制策略研究

本文从拥塞控制的概念,拥塞控制策略和拥塞预防的方法等几个方面对计算机网络的拥塞控制进行了概述,着重阐述了闭环控制策略。     

基于主动网络的拥塞控制策略

本文讨论了拥塞发生的原因,建立主动网络拥塞控制的模型,提出一种基于主动网络的拥塞控制策略。通过模型分析,本文所提出的主动网络拥塞控制策略能够较快的对拥塞做出反应,及时调整发送速率,达到缓解拥塞状况的目的。     

基于排队论模型的网络拥塞率研究

分析了目前拥塞控制存在的问题,以排队论模型为基础对网络拥塞率进行了研究,从一个路由器的角度出发研究网络拥塞问题,提出了基本模型,给出了求解瞬时拥塞率的算法,并得到了稳态拥塞率的解析表达式.通过数值结果指出,路由器缓存的适当增加可以降低拥塞率,但过渡增加反而会增加拥塞率;增加路由器的CPU处理速度可以降低拥塞率.     

改进的网络拥塞控制策略算法研究

研究网络拥塞优化控制问题.针对网络承载量的不断增加,使得网络传输效率降低.传统网络拥塞控制算法要求系统根据无线网络的容量实时编号,动态调整TCP拥塞窗口的大小,难于建立准确的数学模型,从而导致网络带宽利用率低,网络拥塞严重.为了降低网络拥塞的概率,提出了一种改进的无线TCP拥塞控制算法.算法主要是集中解决在TCP拥塞窗口的大小调整问题上,首先利用BP神经网络对参数进行训练,有效地解决了TCP拥塞窗口大小的调整,从而实现了拥塞避免、快速重传和快速恢复机制,改善网络性能.实验结果表明改进的算法提高了网络平均吞吐量,带宽利用率更高,有效避免了网络拥塞.     

一种网络拥塞控制体系的设计

网络技术的不断发展,传统的网络拥塞控制体系已经不能适用于当前的高性能网络拥塞控制的需求。本文在总结现有拥塞控制机制的基础上提出了一种基于当前高性能网络的拥塞控制体系,通过对已有研究成果的分析,验证了本文所提出的网络拥塞控制体系的有效性。     

网络拥塞控制的滑模控制策略

针对动态网络的拥塞问题,对TCP网络的动态不确定性进行定量分析,探讨了网络参数的摄动范围,给出TCP网络的不确定线性化系统模型。在此基础上,设计了一种基于滑模控制的主动队列管理算法,并分别在Matlab和NS2两种仿真平台上验证了算法的有效性,实验结果表明队列长度可以很好地稳定在期望值附近。     

拥塞窗口自适应的TCP拥塞避免算法

针对TCP Reno拥塞避免阶段拥塞窗口增长不够平滑的缺陷,在研究分析TCP Reno拥塞控制算法的基础上,提出一种基于拥塞窗口自适应调整增长因子的拥塞避免新算法——在拥塞避免阶段采用压缩特性的对数增长因子函数。在网络情况良好阶段,该因子增长速率大,以充分利用网络资源;而在逼近网络拥塞阶段,该因子以较小的速率增长,以避免过激的拥塞丢包。数学分析说明了新算法的可行性,并通过NS仿真对其吞吐量、公平性、友好性进行评估。仿真结果表明该改进的TCP拥塞避免算法的有效性。     

TCP拥塞控制算法

针对广泛应用的TCP Reno慢启动算法与拥塞避免算法的问题,在研究分析TCP Reno拥塞控制算法的基础上,提出一种新的拥塞控制算法——在慢启动阶段采用线性增长算法,而在拥塞避免阶段采用基于拥塞窗口的对数增长算法,从而一定程度上解决了TCPReno慢启动不公平问题与拥塞避免阶段拥塞窗口增长过于激进的问题。通过NS仿真实验说明了新算法的可行性,并对其吞吐量、公平性、友好性进行评估,仿真结果表明了该改进的TCP拥塞控制算法的有效性。     

基于遗传粒群路径优化的网络拥塞控制方法

将粒群和遗传算法相融合,提出了基于遗传粒群路径优化的网络拥塞控制方法,该方法在满足带宽、时延、费用多项QoS指标的条件下对负载进行路径优化,以负载均衡分布函数和资源消耗函数作为优化目标,旨在消耗尽可能少的网络资源的同时,也使网络负载的分布尽量均衡,从而避免网络拥塞。仿真结果表明该方法的有效性和可靠性。     

基于TCP Reno和TCP Vegas拥塞控制性能研究

介绍了传输控制协议(TCP)的拥塞控制技术,对两种典型的TCP拥塞控制算法TCP Reno和TCP Vegas进行了详尽的分析,对其性能进行了比较。同时对TCP Reno和TCP Vegas在混存网络环境下的性能进行分析,并针对TCP Vegas中的和参数进行修改,提出了Vegas-A+算法使它们能并存于网络中。在NS2仿真环境下对改进的控制算法进行了仿真,仿真结果表明了改进算法的有效性。     

控制理论在 I n ternet拥塞控制中的应用

随着Internet技术的持续发展，Internet发生严重拥塞的危险性更加令人关注，而有效的拥塞控制机制是保证Internet稳定运行的关键因素之一。为此，介绍了现有的Internet拥塞控制机制，综述了在利用控制与优化理论分析与设计拥塞控制算法方面的主要工作，并指出了一些存在的问题，以期引起广大控制理论研究人员的广泛关注。     

基于Smith的自适应模糊网络拥塞控制算法

针对网络拥塞控制系统中因网络时滞对主动队列管理算法产生的不利影响, 提出了一种基于Smith预估的自适应模糊主动队列管理算法。该算法将Smith预估控制与自适应模糊控制相结合, 利用Smith预估器补偿网络时滞, 同时运用模糊控制在一定程度上克服了传统Smith预估器对模型结构与参数的精确性过于敏感、鲁棒性差等缺点。仿真结果表明, 该方法可以使队列长度快速收敛到设定值, 同时维持较小的队列振荡, 尤其是在网络条件变化的情况下, 该算法优于传统PI控制、模糊控制和传统的滑模控制。     

基于参数不敏感设计的网络拥塞控制算法

本文提出了一种新颖的主动队列管理(active queue management,AQM)策略一间隔随机早期检测(interval random earlv detection,IRED).与传统的RED机制不同,IRED的参数设计中,平均队长的门限值一最小阈值和最大阈值从固定不变的单值,变为了一个阈值区间.相对于RED的单值固定阈值的设计,IRED的适应能力和鲁棒性得到增强,在大多数的网络环境下能够保持良好的性能,特别是在网络状态出现波动和突变时,其性能比传统的AQM算法更佳.本文进一步采用了TCP-AQM的动态模型分析了使用IRED控制器的拥塞控制系统的稳定性,分析了系统的稳定裕度,并给出了稳定裕度与控制增益的关系式,从而提出了一种根据期望稳定裕度来设计阈值区间的系统化方法.最后.在NS-2仿真平台上,通过与RED和Gentle-RED种算法比较,证明IRED优越性,特别是在变负载的网络环境下的良好性能.     

速率自适应的无线Mesh 网拥塞控制

在IEEE 802.11s 标准草案基础上,结合TCP 协议中的AIMD算法,提出一种针对无线Mesh 网的速率自适应拥塞控制策略。该策略与IEEE 802.11e EDCA相比,在有效缓解网络拥塞的同时,保证了高优先级业务与低优先级业务之间的公平性。试验结果表明该拥塞控制策略是有效可行的。