几种主动队列管理拥塞控制算法的比较研究

主动队列管理是近年来端到端拥塞控制研究的热点，50多种AQM算法已经被提出，但路由器中采用哪种算法没有统一认识。通过仿真实验，对ARED、AVQ、PI和REM4种主动队列管理拥塞控制算法在相同的仿真网络环境中进行了比较研究。实验研究表明，这4种AQM算法都能使队列稳定在目标值，PI算法使队列最稳定，AVQ算法维持一个较小的队列长度；4种AQM算法都能经过一定时间适应网络变化的要求，PI和AVQ算法有较好的性能，短流对ARED和REM算法有较大影响；4种算法都没有根本解决对UDP流的公平性问题。     

几种主动队列管理拥塞控制算法的比较研究

主动队列管理是近年来端到端拥塞控制研究的热点,50多种AQM算法已经被提出,但路由器中采用哪种算法没有统一认识。通过仿真实验,对ARED、AVQ、PI和REM 4种主动队列管理拥塞控制算法在相同的仿真网络环境中进行了比较研究。实验研究表明,这4种AQM算法都能使队列稳定在目标值,PI算法使队列最稳定,AVQ算法维持一个较小的队列长度;4种AQM算法都能经过一定时间适应网络变化的要求,PI和AVQ算法有较好的性能,短流对ARED和REM算法有较大影响;4种算法都没有根本解决对UDP流的公平性问题。     

自适应模糊BLUE主动队列管理算法

针对随机早期检测算法（RED）存在的参数不易配置等问题，设计了一种自适应模糊BLUE算法（Adaptive Fuzzy BLUE AFBLUE），用配置好的模糊逻辑规则来计算包丢弃概率，并设计了自适应调整机制来调整模糊控制规则以更好地匹配网络环境地变化。仿真结果表明，在网络环境动态变化环境下，自适应模糊BLUE算法能有效将队列长度控制在期望值附近，运行性能良好．     

典型的主动队列管理算法性能分析

介绍了主动队列管理(AQM)算法与网络服务质量(QoS)的密切关系,通过NS2仿真,对几种具有代表性的AQM算法(RED、SRED、BLUE)的性能进行分析与总结.结果表明AQM算法通过保持较小的平均队列长度,提供更大的容量吸收突发数据包来减小丢包率,提高了平均带宽的利用率,保证了较高的吞吐量,有效地改善了网络服务质量.     

基于滑模控制的主动队列管理算法

针对TCP模型的非线性本质以及网络中存在的不确定性因素如TCP连接数、回路时延、链路带宽,提出了基于滑模控制(SMC)的主动队列管理(AQM)算法,该算法对不确定性具有很强的鲁棒性,而对滑模控制中普遍存在的抖振现象,采用了指数趋近律方法,并对状态轨线接近切换面时的控制信号进行柔化以削弱由于控制切换而引起的抖动.所提出的基于SMC的AQM算法可以使队列快速收敛到期望队列长度及保证输入受限TCP非线性闭环系统渐近稳定.仿真结果表明该算法有效.     

基于BLUE的主动队列管理算法分析

对BLUE及其改进算法BLUE 、EBLUE、FBLUE进行分析,NS2仿真结果表明,其改进算法保持了BLUE算法丢包率低的优点,并在队列长度、带宽利用率上明显优于BIUE算法;给出了性能评价表,并指出采用遗传算法对性能指标进行取舍是提高算法效率的有效方法.     

IP网络中主动队列管理算法研究

影响IP网络服务质量的因素很多,但最基本、最核心的是拥塞控制机制,主动队列管理是端到端拥塞控制研究中的热点.本文分析比较了这一领域中有代表性的拥塞控制算法,指出了其中存在的问题,并通过仿真实验对几种算法的性能进行了比较分析,最后给出了IP网络中主动队列管理的研究方向.     

基于主动队列管理的互联网拥塞控制研究

针对现有AQM算法所遇到的问题,将神经网络理论和控制理论的思想相结合,采取了RED、P/PI和PID的AQM控制策略,设计了单神经元自适应PID控制器的AQM算法.仿真结果表明,该算法控制的路由器队列长度具有良好的性能.     

基于队列和负载因子的动态参数随机指数标记算法

为了解决随机指数标记算法(REM)队列抖动大,对动态数据流响应慢,以及环境适应性差等问题,分析了算法的控制属性,并提出了一种参数动态调整的随机指数标记算法(DREM).基于控制理论的分析表明,REM算法具有比例积分(PI)控制属性.通过引入队列因子和负载因子的概念,对队列调整状态进行实时划分,能够有效地判断当前网络的拥塞状况.同时,利用队列和负载因子设计了关键参数的调整率,以协助基于"和式增加积式减少(AIMD)"规则的TCP拥塞控制策略,有效增强了REM算法的控制性能.NS2平台中的仿真实验表明,相对于标准REM算法,DREM提高了队列长度的响应能力,减小了丢包率,增强了主动队列管理算法的适应性和鲁棒性.     

基于预测控制的时滞网络主动队列管理

针对Internet网络这种典型的延迟系统,基于模型预测控制理论,提出了一种新的主动队列管理算法——MPAQM算法。首先考虑时滞系统的因果性定义预测输出,根据预测模型和状态估计器,预测瓶颈链路队列的未来动态特性;然后将拥塞控制的控制要求转化为优化目标函数,求解优化问题得到丢包率。在单瓶颈和多瓶颈网络拓扑中进行仿真验证,结果显示MPAQM算法能快速平稳地收敛于队列长度的期望值,丢包率小且具有较好的稳定性和鲁棒性。     

基于NLMS算法的自适应AQM控制机制的研究

针对RED算法在网络拥塞控制中使得队列波动较大的缺点,提出了一种归一化最小均方（NLMS）算法,并研究了NLMS算法在主动队列管理中的具体实现。仿真实验通过对NLMS算法、RED算法、REM算法、LRC-RED算法性能的比较,表明NLMS算法具有较好的动静态性能,且能够提高队列稳定性,降低丢包率。     

基于分组丢失的高带宽流鉴别算法

提出了一种在网络发生拥塞时对高带宽流量加以鉴别的BDH-RED算法。该算法对发生分组丢弃的数据流的状态信息进行缓存,根据一个流量被丢弃的分组数正比于此流量的到达速率,在路由器计算丢弃历史记录中的分组丢弃数目,并使用组合丢弃比率,在标准TCP流量和高带宽流量共存的环境下,能有效地鉴别出高带宽流量。在仿真实验中将已有的丢弃比率与组合丢弃比率进行了比较,验证了BDH-RED算法的有效性。     

路由器中的拥塞控制技术研究

由于网络规模的快速增长和各种应用的不断产生,导致网络拥塞问题日益加剧,拥塞控制技术的研究已引起了人们的普遍关注.拥塞会降低网络性能并可能造成网络拥塞崩溃,因而对网络进行拥塞控制是非常必要的,也是当前网络研究的重点之一.综述了目前路由器中队列调度算法和队列管理算法的研究概况,并探讨了下一步的研究趋势,为拥塞控制技术的进一步研究提供参考.     

路由器中的拥塞控制技术研究

由于网络规模的快速增长和各种应用的不断产生，导致网络拥塞问题日益加剧，拥塞控制技术的研究已引起了人们的普遍关注．拥塞会降低网络性能并可能造成网络拥塞崩溃，因而对网络进行拥塞控制是非常必要的，也是当前网络研究的重点之一．综述了目前路由器中队列调度算法和队列管理算法的研究概况，并探讨了下一步的研究趋势，为拥塞控制技术的进一步研究提供参考．     

主动队列管理算法的现场可编程门阵列硬件实现方案

提出了主动队列管理(AQM)算法的现场可编程门阵列(FPGA)硬件实现方案,以提高算法的执行速度和实时性,降低路由器的资源占用。编写了串口通信程序来实现FPGA与软路由器(IPCop)的数据传输,并将该实现方案应用于随机早期检验(RED)算法。实验结果表明,在硬件层面上实现了FPGA与路由器的通用通信接口以及RED算法快速、有效的拥塞控制功能,为FPGA实现其他AQM算法提供了一种有效可行的方案。     

RF-RED:一种速率公平的RED改进算法

为了提高响应流和非响应流之间的公平性，提出了一种基于速率公平的RED改进算法--RF-RED (rate fairness random early detection).该算法在路由器端计算UDP流的平均速率并与TCP友好流速率进行比较，根据比较结果动态调整UDP流和TCP流的最大丢包率，最后使用RED算法分别更新UDP流和TCP流的实际丢包率.通过使用RF-RED算法，UDP流在瓶颈链路上成为TCP友好流，同时瓶颈带宽得到了公平利用.仿真结果验证了该算法的有效性.     

一种基于不完全微分PID的随机早期检测算法

针对网络中普遍存在的参数实时变化、难以调节的问题,将不完全微分PID控制器用于主动队列管理,利用控制理论中的不完全微分PID控制器来实时调整RED算法的最大丢弃概率,使AQM系统能自适应地调节自身参数来改善控制性能。仿真结果显示:小负载情况下,不完全微分PID-RED较PI和RED算法的响应速度更快,很快就能达到期望值;当改变网络负载时,不完全微分PID-RED算法可以迅速地调节瞬时队列至期望值,响应时间较短,表现了很好的鲁棒性。