基于NS2的主动队列管理仿真研究

主动式队列管理技术是IETF为了解决Internet 拥塞控制问题而提出的一种路由器缓存管理技术。该文介绍了目前应用较为广泛的网络仿真器NS-2，对几种主要AQM算法Drop Tail、RED和ARED的性能在基于NS2仿真实验的基础上进行了比较研究，研究的性能包括队列长度、TCP 全局同步问题、连接数对系统稳定性和鲁棒性的影响等；仿真结果表明ARED性能优于Drop Tail和RED算法。     

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.     

随机早期检测主动队列管理算法的改进研究

主动队列管理（Active Queue Management）算法是近几年网络研究的重点。为了改进和完善现有的AQM算法和设计更好的新算法,需要对主动队列管理机制的实现方法和性能特性进行深入研究,详细讨论了随机早期检测（Random Early Detection）主动队列管理机制的关键技术问题,研究了近年来对RED算法的主要改进算法,总结了这几种算法的优缺点及其有待改进之处,并应用网络仿真器（Network Simulator）对实际网络模型进行了仿真实验,检验了改进算法对网络性能的影响。     

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。     

几种主动队列管理算法的比较研究

本文对几种主要的主动队列管理算法Drop Tail、RED和ARED的性能在基于NS2仿真实验的基础上进行了比较研究,研究的性能分组括队列长度、TCP全局同步问题、连接数对系统稳定性和鲁棒性的影响等;仿真结果表明ARED性能优于Drop Tail和RED算法。     

主动队列管理RED算法改进与实验仿真研究

分析了RED及其改进算法的原理和局限性,提出了一种非线性高阶RED拥塞控制机制。该算法利用一个高阶分组丢弃函数,在下限阈值附近以较低的概率标记丢弃分组,在上限阈值附近迅速提高分组的标记丢弃概率。并对网络仿真器NS2进行扩展,通过系列仿真实验验证了改进算法有效提高了网络性能。     

Internet主动队列管理算法研究

路由器的拥塞控制策略是采用主动队列管理算法(AQM)，最广泛被采用的主动队列管理算法是随机早期检测(RED)算法。文中详细讨论了RED算法，并剖析了基于RED算法的几种改进策略，经比较它们的优点及其存在的主要缺陷后，提出了进一步研究主动队列管理算法的方向。     

基于NS2的RED和BLUE算法仿真及结果分析

随着因特网的迅速发展,网络拥塞日益严重,近年来提出了许多基于路队列管理的拥塞机制,本文分析了RED和BLUE的设计思想和算法实现。通过NS2网络仿真平台,在相同的数据流的情况下对两种算法的性能和原理进行对比,对仿真结果进行丢包率、吞吐量、平均时延等指标的分析和比较,给出结论。     

基于NS2的RED算法研究与仿真分析

主动队列管理（Active Queue Management）算法是近几年网络研究的重点。详细讨论了RED主动队列管理算法的关键问题,研究了近年来对RED算法的几种改进算法,采用NS2对其改进算法仿真分析,通过大量仿真实验,结论表明其自适应ARED和改进的ARED（NewARED）算法减少了排队时延,提高系统稳定性和可靠性。     

基于控制理论的主动队列RED稳态分析

针对RED算法的参数设置对算法性能具有较大影响的问题,基于自动控制理论,将期望队列长度作为系统输入,将瞬时队列长度作为系统输出,构建了在系统输入和扰动作用下的RED单位反馈控制系统．提出了较传统条件更为精确的稳定条件。并分析计算了稳态误差．仿真结果表明。在稳定条件下。随着分组丢弃函数斜率的增加,RED队列波动增加,在稳定条件边界附近队列波动急剧增加．     

几种主动队列管理算法的仿真及性能评估

采用仿真分析的方法,系统地研究了当前提出的用于Internet路由器缓冲管理的一系列主动队列管理(AQM)算法的性能。根据AQM的设计原理,将当前的AQM算法划分为3类：基于队列长度,基于网络负载和同时基于队列长度和网络负载的AQM算法。仿真研究和分析表明,现有的AQM算法不能适应网络流量的动态变化。     

虚拟输入队列与队列管理算法的公平性

提出了具有不同接入带宽用户共享上行链路时的公平性问题——基于用户的公平性,根据队列管理算法(如早期随机检测和队尾丢弃等)在这种应用场合的公平性缺陷中引入了虚拟输入队列的概念——在路由器的上行输出接口上为每一个输入接口维护一个逻辑队列,以逻辑队列为主体应用队列管理算法。对虚拟输入队列的结构和实现进行了详细描述,并给出了针对虚拟输入队列的调度算法。仿真结果表明,在队列管理策略上引入虚拟输入队列,不仅能够达到原有的拥塞控制效果,解决基于流的公平性问题,同时能够提供较好的基于用户的公平性。     

主动队列管理中PI与PID算法的仿真研究

主动队列管理机制是一个非常活跃的研究领域.在Hollot论文里用线性控制理论模型化TCP的基础上,采用NS仿真平台设置网络仿真场景,对主动队列管理机制中的PI和PID这两种典型算法进行了仿真研究.还介绍了NS模拟器的结构和利用模拟器进行网络仿真的一般步骤.文中的仿真实验设置了不同的实验条件,采用了异质流来模拟真实的网络场景,验证和比较了PI及PID控制算法在主动队列管理机制中的性能.通过NS-2模拟器模拟表明,PID算法的快速性优于PI算法,而PI算法的鲁棒性则比PID更好.     

基于ARED的主动队列管理改进算法

随机早期检测（Random Early Detection,RED）是IETF推荐部署的主动队列管理（Active Queue Management,AQM）算法。 RED存在参数难以配置、无法适应动态网络环境的缺点。 ARED（ Adaptive RED）是RED的自适应版本,通过平均队列长度来动态调整最大丢弃概率,从而达到稳定平均队列长度的目的,但是存在瞬时队列长度振荡的问题。文中研究了拥塞控制中的主动队列管理,对ARED算法进行了改进,优化丢弃概率计算函数,提出TTS-ARED算法,实现在动态网络环境下队列长度的稳定以及丢包率降低。 NS2的仿真结果表明,TTS-ARED算法显著地降低了丢包率,队列长度稳定性比ARED算法更优越。     

一种链路负载自适应的主动队列管理算法

随机早检测(random early detection,简称RED)是IETF推荐部署的主动队列管理(active queue management,简称AQM)算法.RED存在参数难以配置、无法得到与流量无关的平均队长等问题.ARED(adaptive RED)是RED的自适应版本,它根据平均队长动态调节最大标记概率参数,从而得到稳定的平均队长.但ARED没有克服瞬时队列长度振荡问题,且在动态流量环境下性能明显降低.分析了ARED性能问题的原因,并提出了一种链路负载自适应的主动队列管理算法LARED(load adaptiveRED).LARED具有两个特点:自适应链路负载、快速响应队长变化.分析和仿真实验表明,与ARED等其他AQM算法相比,LARED在保持高链路利用率和低时延的同时可以得到稳定的瞬时队长,并且具有良好的响应性和鲁棒性.