一种精确度加强的主动队列管理算法BLUE+

主动队列管理是IP拥塞控制的一种重要机制,BLUE算法作为一种典型的主动队列管理算法,使用丢包和连接空闲事件来控制拥塞,但是其性能还不稳定。对BLUE算法进行了改进,提出了一种精确度加强的主动队列管理算法BLUE+,并将其应用于区分服务(DiffServ)模型。仿真表明BLUE+能够进一步提高对队列的控制精确度,改善BLUE算法的性能,并且能有效地支持区分服务。     

DiffServ模型中的多级主动缓冲管理算法

根据DiffServ模型实现的需要，在分析现有缓冲管理算法的基础上，提出了QPRED和VPRED多级主动缓冲管理算法，这两种算法在分组分类的粒度上提供了分级的缓冲管理能力，并将每一类分组的缓冲状态（缓冲字节数或缓冲平均队列长度）引入到了分组丢弃概率的计算中，同时结合优先级因子实现了类和类之间在优先级意义上的公平性，与现有的缓冲管理算法相比，QPRED和VPRED多级主动缓冲管理算法更适合于DiffServ模型的要求。     

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。     

基于DiffServ模型的调度算法

区分服务(DiffServ)模型中不同队列调度算法对网络性能有不同的影响。该文介绍了DiffServ实现模型,分析比较了目前4种典型队列调度算法的基本原理及性能特点。基于OPNET Modeler构建了采用不同调度算法的DiffServ仿真实现模型,通过对各仿真结果的比较研究,进一步验证了几种算法各自的优劣特性。     

DiffServ网络的拥塞控制策略

本文首先分析了区分服务网络体系结构模型,然后讨论了基于队列长度的各种拥塞控制算法,并分析了一种新的主动队列管理算法BLUE,同时为区分服务网络的拥塞控制指出了进一步研究的方向,即:在DiffServ域的入口和出口节点之间增加控制分组,并选择合适的QoS参数来标记控制分组.     

区分服务中每跳行为的一种实现方案

区分服务体系结构 (简称DiffServ) ,作为一种互联网服务质量的解决方案 ,具有较好的可扩展性和健壮性。DiffServ中 ,其每跳行为 (PHB)的实现是关键。该文提出的PHB实现方案主要包括 :①采用类似最大队长和最小分配共享的DiffServ缓冲分配策略 ,进行队列间的缓冲区分配 ;②选用交错方式的RIOC策略进行队列管理 ;③使用一种新的调度算法———PRI/FWRR ,来进行队列调度。并通过计算机仿真说明 ,该方案能够满足DiffServ中各类PHB的特性要求     

基于主动队列管理的Linux并发服务器模型及负载均衡算法的研究

提出了一种基于主动队列管理的并发服务器模型,在主动队列管理的并发服务器模型下,研究了服务器对各队列、各线程运用负载均衡的策略和算法。     

主动队列管理算法性能分析通用仿真模型

主动队列管理算法提供因特网中网络拥塞规避和控制机制,是因特网中分组转发设备的重要功能模块。文章提出在网络仿真工具OPNET Modeler下搭建一种通用的网络仿真模型,通过该模型来对不同的主动队列管理算法进行性能评估和分析。通过对RED和LQD算法的仿真,表明了该模型的有效性和通用性。文章也给出了在该模型下实现新的队列管理算法的步骤。该模型为评估不同的主动队列管理算法提供了重要的平台,有助于下一代因特网路由器中缓存队列管理模块的设计。     

一种新的主动队列管理算法

提出一种新的主动队列管理（AQM）算法。本算法以V. Misra的TCP流量随机微分方程模型为基础,在计入窗口限制的约束条件下,由局部线性化方法导出本文主动队列管理模型的传递函数,并以其作为受控对象,利用比例积分微分（PID）调节器控制该传递函数输出与理想队列长度之差。仿真分析表明,本算法性能优于RED和ARED算法。     

QPRED:一种公平多级主动缓冲管理算法

DiffServ模型是当前实现IP QoS的体系结构之一，在其实现中，缓冲管理技术是很重要的一个方面．根据：DiffServ模型实现的需要，在分析现有缓冲管理算法的基础上，提出了QPRED多级主动缓冲管理算法，这种算法在分组分类的粒度上提供了分级的缓冲管理能力，并将每一类分组的缓冲状态引入到了分组丢弃概率的计算中，同时结合优先级因子实现了类和类之间在优先级意义上的公平性．通过分析和仿真，证明了QPRED算法的性能．与现有的缓冲管理算法相比，QPRED多级主动缓冲管理算法更适合于DiffServ模型的要求．     

PIPIO：一个新的面向区分服务确保转发的主动队列管理算法

RIO是用于支持区分服务确保转发逐跳行为的主动队列管理算法，该算法是对RED算法的简单扩充。由于RED算法的性能对配置参数敏感，因此基于RED算法的RIO算法必然具有配置参数敏感的特点。PI算法是基于控制论的主动队列管理算法，具有队列长度抖动小的特点。PIP算法是PI算法的改进，比PI具有更快的收敛速度。本文基于PIP算法设计了一个新的主动队列管理算法PIPIO。该算法队列长度抖动小，同时能保护高优先级报文。     

基于加权公平的DiffServ服务质量模型的研究

针对在核心节点实现的主动队列管理（AQM）以预见和防止拥塞,并且能够较公平地分配带宽,介绍了一种加权公平的主动队列管理算法,提出一个基于公平性的拥塞控制机制,即将这种AQM算法部署在可提供QoS服务的区分服务模型中,最后介绍仿真过程并分析该模型的性能．     

面向无线视频传输的内容感知AQM算法研究

区分服务（DiffServ,Differentiated Services）在各种保障技术中能更好地满足视频流对服务的要求。在区分服务网络中,常用的主动队列管理算法由于对视频重要数据保护强度的不足,不能很好地满足用户的QoS的需求。针对H.264/MPEG-4视频编码的特性,在现有算法WRED的基础上,通过改变平均队长的计算方法,进一步加强对重要数据的保护能力,以提高视频传输的质量,同时,还考虑了延时对视频传输的影响,提出了超时早检测机制,避免了无效视频数据传输占用宝贵的网络资源。仿真结果显示该算法在原有算法的基础上进一步提高了视频传输质量。     

基于DiffServ的高效调度算法的研究

区分服务(DiffServ)体系是未来IP QoS研究的主要发展方向,在区分服务的体系下,队列调度是实现IP QoS的核心技术。在深入研究区分服务体系下的基本分组调度算法优缺点的基础上,提出一种改进算法,以队列分组的延迟特性,保证实时业务的实时特性。对改进算法进行了仿真,在多约束下,对性能进行了评价。     

基于反馈的区分服务网络拥塞管理方案研究

为了有效解决RED算法拥塞响应滞后以及在聚集类之间公平性不足的问题,提出建立一种基于早期拥塞指示反馈的区分服务网络模型,并在该模型上采用优先级早期随机检测算法。在网络入口节点对分组进行分类、聚集与监测,各队列按优先级设置不同队列长度阈值,当平均队列长度或各队列长度达到相应阈值范围时,立即触发不同程度拥塞指示包向源端反馈。使用改进的NS进行了仿真实验,实验结果表明该算法使得拥塞指示能尽可能快地到达TCP源,有效地降低路由器中的丢包率。提高网络利用率,并且为不同的聚集类提供不同优先级服务,保障了聚集类的公平性。     

一种新的支持区分服务的动态队列管理方案

首先简述Intemet的服务质量保证能力的不足,分析了区分服务的网络系统模型和实现机制,然后提出一种边界结点采用基于TSW的三色标记算法和核心结点采用自适应RIO算法相结合的支持区分服务的路由队列调度和管理方案。最后对该方案的带宽资源使用效率进行分析,能够保证各个流聚集在共享带宽资源的公平性。