公平队列算法对链路QoS的影响

本文以NS2仿真工具模拟了公平队列算法对多元QoS的影响．并对QoS的各个因子进行了分析。     

AQM算法在NS2中的实现及其性能评价

为了评价一种新的主动队列管理(active queue management,简称AQM)算法而改变运行在成千上万个路由器上的软件是不现实的.研究人员被迫在模拟网络或私用网络上测试新算法.分析了网络模拟器NS2的模块组成,并以PSO-PID(Particle Swarm Optimization-Proportional Integral Differential)算法为例,重点描述新AQM算法如何在NS2中实现,详细介绍如何获取AQM算法的评价指标,如平均队列长度、队列抖动、丢包率、链路利用率等定量指标,并结合队列长度变化曲线对AQM算法性能进行评价.     

NS2中新协议的实现

深入分析了网络仿真器NS2的组成和结构,以及NS2中队列管理算法的实现机制,在此基础上,通过一个新的主动队列管理算法的设计与实现阐述了在NS2中实现新协议、新算法的方法。新算法主要通过更为准确的拥塞检测和更为合理的分组丢弃概率计算来提高主动队列管理算法的稳定性,最后通过仿真实验对新算法的性能进行了测试,实验结果表明新算法的性能要由于RED算法。     

区分服务网络队列调度策略的研究与仿真

针对目前几种DiffServ(Differentiated Service)网络队列调度算法进行研究,提出一种动态队列调度策略来提高队列转发效率。通过动态调整队列权值实现队列的动态管理,从而改进网络资源的利用效率,改善DiffServ网络QoS。利用NS2模拟动态队列调度算法,实验表明动态队列调度算法有效地提高了区分服务网络的队列转发效率。     

一种模糊自适应虚拟队列管理算法

随着网络流量的剧增,主动队列管理是近来端到端拥塞控制研究中的一个研究热点。为了解决队列拥塞、高效利用队列资源和减少队列抖动等队列管理问题,采用模糊控制模块计算分组丢弃概率,减少了由于"硬判断"所造成的队列抖动问题;同时在算法中引入期望队列长度来显式控制并稳定队列长度,提高了队列资源利用率。最后通过在NS2平台上仿真三种不同的业务流量对该算法进行实验测试,结果表明,算法在一定程度上解决了PI算法队列抖动大和AVQ算法队列资源使用率低的问题,具有一定的可行性和应用价值。     

弃头和随机结合的被动队列管理*

主动队列管理算法存在诸多缺陷,并没有在实际网络上推广使用。为了对目前使用最多的弃尾被动队列管理进行改进,提出了随机和弃头相结合的被动队列管理算法。在队列满时,先从队列头部丢弃一个数据包,然后再在队列中随机丢弃一个数据包。NS2仿真表明该算法能有效改善RTT公平性和速度公平性,避免弃尾队列管理的缺陷,提高了网络传输性能。该算法计算量小,适合在Internet上使用。     

一种基于标记的改进RED算法

随机早期检测RED算法是主动式队列管理算法(AQM)的代表算法,本文着重分析RED算法的参数配置缺陷,并利用NS2模拟器进行了实验论证.根据实验分析,本文结合标记思想和参数动态设置,提出新的RED改进算法,并通过仿真实验进行验证.实验结果表明,改进算法在一系列性能指标方面有了一定的提高.     

改进的随机早期检测非线性算法

主动队列管理是目前的研究热点,随机早期检测(RED)算法是一种经典的队列管理算法。线性RED算法虽然简单且容易计算,但队列位于最小阈值和最大阈值附近时的丢包概率都不太合理。在论证了平均队列长度和丢包概率间为非线性性质后,提出了一种改进非线性RED算法——JRED。利用NS2对改进的算法进行仿真,结果表明,JRED算法提高了平均吞吐量,降低了丢包概率,增强了网络稳定性和可靠性。     

基于NS2的几种公平带宽分配算法的比较

为了解决网络IP化时代网络用户对网络服务质量的要求,合理向用户提供带宽。文章对几个典型的解决带宽分配问题的主动队列管理算法（AQM）在进行理论分析的基础上,利用NS2来比较它们的性能。并且通过仿真实验得出了一系列数据,然后根据实验结果对算法中存在的问题进行了深入的分析。文章最后根据分析比较的结果对这几种算法的优缺点进行了综合的评价。并对如何改进公平带宽分配算法使带宽分配更加合理提出了建议。     

队列管理算法DropTail和RED研究与仿真

队列管理主要负责路由器内部队列的建立、维护和排队,以决定何时接收或者丢弃某个包。目前Internet普遍采用的拥塞控制机制是DropTail主动队列管理算法,而随机早期检测(RED,Random Early Detection)是IETF推荐使用的队列管理算法。本文利用NS2网络仿真器在队列监视角度对DropTail与RED进行仿真模拟,比较分析得出RED队列管理算法整体性能高于DropTail,为进一步研究RED算法提供了依据。     

基于NS2的网络仿真研究与应用

通信网络的日新月异，各种网络方案和协议日趋复杂、网络规模日趋庞大，对网络研究人员而言，掌握网络仿真的重要性是不言而喻的。该文主要介绍了免费网络仿真软件NS2软件包构成、工作原理及NS仿真环境的搭建，并详细介绍了该软件使用中的难点问题。在此基础上以NS2为平台对基于一种新的速率的组播拥塞控制算法IRBMCC性能进行了大量仿真实验，并以此为例介绍了仿真过程中代码层修改、拓扑构建，以及如何将感兴趣的数据转换成X、Y坐标图像，并对最终结果进行了分析。同时还介绍了一些必要的系统安装知识。     

基于FC的安全关键网络仿真

针对嵌入式安全关键网络设计了一种基于FC的简约信令通信协议,该信令协议采用层次队列调度策略来实现对不同数据流的区分服务,探讨了在NS2中建立仿真模型并实现新协议仿真的方法,从帧扩展、节点扩展、链路和Agent扩展4个方面叙述了模型的建立过程。仿真结果表明,新算法在区分服务方面的性能良好,通过扩展NS2验证了新的网络协议和算法能提高效率,降低成本,具有更好的灵活性。     

一种双参数拓扑推测方法

针对采用单一性能参数推测网络拓扑结构算法的问题, 如有效性与网络负载有关以及测量节点性能参数时大多需要节点间时钟的同步等, 在现有的测量方法基础上, 提出了一种不需要节点间时钟同步可以测量端到端时延抖动和丢包相关性的紧接分组对序列测量方法, 同时设计了一种综合端到端时延抖动和丢包相关性的双参数拓扑推测算法, 该算法能够适应不同的网络负载环境。最后通过NS-2仿真实验验证了该算法的有效性和准确性。     

NS2网络仿真器功能扩展方法及实现

NS2作为开源软件缺少对最新研究算法的模拟能力．在现有软件基础上对其进行功能扩展极其必要，是模拟研究新理论新算法的基础．本文着重探讨网络仿真软件NS2的功能扩展原理及设计实现，展示运用NS2仿真器对网络行为进行研究的过程．最后对该算法进行模拟实验，并与已有RED和PI算法进行性能对比分析。     

IEEE802.11基础型网络中隐藏站点检测

在IEEE802.11基础型网络中,站点通过侦听接入点的工作过程,可以实时获得足够信息来判定是否存在隐藏站点。利用这一特性,提出了一种在IEEE802.11基础型网络中检测隐藏站点的算法,并通过NS2仿真对多种场景下该算法的性能进行验证。仿真结果表明,该算法可显著提高网络的性能。     

一种基于LEACH的无线传感器网络路由改进算法

在低功耗自适应分层路由算法(LEACH)研究的基础上,针对它簇首负担过重的问题,提出了一种基于双簇首机制的改进算法。该改进算法通过在簇内选择次簇首传输数据,在一定程度上平衡了网络内能量损耗。在NS2上的仿真实验表明,与LEACH相比,它能延长网络生存周期。     

能量均衡的动态间隔分层路由协议*

针对无线传感器网络中分簇多跳通信方式产生的能量负载不均衡问题,提出一种能量均衡的动态间隔分层路由协议（EHRD）。它通过层次间隔动态调整算法动态调整层次间隔,使得层次的能量消耗不均匀状况得到缓解,从而达到整个网络能量负载均衡。用NS2仿真测试结果显示：能量均衡的动态间隔分层路由协议在网络能量负载、网络生存时间、缓解网络“热区”问题上有所提高。