基于多优先级缓存队列的远程数据传输技术

为了实现多信道支持数据传输技术和混合通信模式的通信协议,从两优先级队列模型入手,分析、设计和实现一个具有多优先级处理能力的发送缓存队列数据传输机制,由面向上层的输入队列和面向不同信道的输出队列构成。为满足实际应用的要求,在队列模型的基础上增加数据包复用、发送状态反馈和换信道重发等机制。通过在一个远程监控系统中的实际应用和一系列实例测试,论证该队列机制具有一定的可行性和可靠性。     

主动队列管理机制的性能分析

主动队列管理(AQM)是拥塞控制中一个热点。通过NS仿真器,深入研究了几个AQM算法的性能。仿真结果显示,没有一个AQM算法在所有网络条件下是最好的。它们存在响应速度、链路利用率等性能不足。分析了性能局限性的原因,指出了今后的研究方向。     

一种支持优先级标记处理的主动队列管理机制

随着Internet流量的日益增加,依赖平均队列长度管理拥塞控制的RED(random early detection)队列管理算法有其内在的缺点,即使结合IETF(Internet engineering task force)明确的拥塞通知ECN(explicit congestion notification)也不能有效地阻止包丢失.在分析比较RED算法和BLUE算法的基础上,提出了一种加强的主动队列管理机制--EBLUE(enhanced BLUE),然后结合EBLUE研究了TCP的拥塞控制机制,     

一种基于流量预测的多优先级队列缓存管理算法

在引入优先级因素的流量预测模型基础上,提出了一种多优先级队列的缓存管理算法,该算法通过固定时刻的缓存预分配,结合时划间隔中的缓存竞争,使缓存的分配更加合理而有预见性,仿真实输表明它能够明最降低高优先级数据包的丢包率,同时兼顾低优先级数据包的转发,并且不产生额外的延迟,表明该算法有很好的应用价值。     

SSG中基于优先级自适应队列管理机制研究

为了保证业务选择网关个性化的服务性能,需要相应的队列管理机制具有多优先级等支持QoS控制的特性.通过分析WRR鲁棒性差、不能有效处理突发流的缺点,设计了自适应的加权轮循算法,并利用网络仿真软件NS2分析了算法性能.该算法基于动态部分缓冲共享和成比例轮询进行分组调度的思想,能够根据网络中的实际流量动态分配缓存和调整调度次数,提高了缓存利用率和算法鲁棒性.将其应用于业务选择网关中体现了有差别地服务要求.     

基于灰色预测模型的优先级队列缓存管理策略

为解决企业服务总线( ESB)集成平台中的服务队列管理问题,在考虑队列优先级因素的基础上,提出一种优先级消息服务队列缓存管理策略。将不同优先级的业务数据封装为消息服务放入不同队列中,按照消息优先级顺序对其进行服务管理,在下一次业务消息到达前,使用灰色预测模型实时预测优先级队列的缓存分配情况,使得队列缓存分配更合理。实验结果表明,该策略能保障ESB集成平台中高优先级业务和低优先级业务的正常运行,并降低高优先级业务的平均等待时间、平均停留时间及消息队列拥塞的风险。     

主动队列管理机制研究

1.引言随着Internet的日益发展,它己不再是一个单纯的数据通信网络,诸如IP电话、视频会议、VoD等应用己开始在Internet上运行,而这些多媒体应用导致业务容量和活跃流数目戏剧性地增长,也使得路由器的拥塞控制和公平性机制显得越来越重要。多媒体应用有自己的特点,对延迟界限和延迟变化相当敏感,路由器机制如何有效地同时支持多媒体数据流、TCP流以及其它业务流成为目前业界一个研究热点。图1给出了目前主要的路由器队列机制。     

有门限的动态双队列缓存管理策略性能分析

对共享缓存分组交换机提出了按需分配缓存的具有门限的动态双队列缓存管理策略.具有门限的动态双队列特性,在提高不同优先级业务服务公平性以提供服务质量保证的同时,也提高了缓存的整体有效利用率.据此对该系统建立了M1 M2/M/1/K (K)的排队模型,给出了相应的Q矩阵,利用矩阵几何解方法对模型求解得到了稳态概率分布.最后做了相应的性能分析,定量给出了不同优先级分组的队长分布、丢失概率等的计算公式.     

路由器队列管理机制

端端服务质量的提供涉及端主机和路由器,主要讨论路由器的队列管理机制,包括缓冲管理,分组缓冲管理、分组调度、标记技巧等,讨论了主动队列机制及当前的研究动态,分析了支持区分服务的队列机制。     

基于EDF的多优先级队列管理方案研究

提供服务质量保证是目前Internet的重要研究课题之一,其核心问题是实现不同业务流的分类转发和缓冲队列管理。分析了基于EDF的优先级队列（PQBEDF）,由于PQBEDF方案中动态优先级随时间片变化过快从而降低了高优先级队列服务质量,针对这个不足引入一组概率序列Pi来控制计数器一个时间片以后是否加1,从而为每类业务的信元保证一个最小的服务速率。     

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。     

基于多优先级的动态阈值RED算法

提出一种基于多优先级的动态阈值RED算法(PDT-RED)。根据分组优先级和未使用的缓存空间动态调节平均队列阈值,实现对不同类型的分组采取不同的标记/丢弃概率的区分服务。为了提高缓存利用率,在该算法基础上提出优化算法(OPDT-RED)。模拟实验证明,与同类算法相比,OPDT-RED使高优先级的分组丢失率降低了56%~62%,平均分组丢失率降低了33%~41%,并且简单、易于实现,能提高缓存的利用率。     

一种自适应的主动网络拥塞控制机制研究

传统的端到端的拥塞控制机制不适应主动网络,针对主动网络面临的拥塞问题,提出了一种自适应的主动网络拥塞控制解决方案.在中间节点为转发到相邻节点的主动信包建立缓冲队列,以缓冲区中队列长度来表明节点的拥塞程度,通过对前向节点计算单元进行控制来改变当前节点拥塞状况,网络中相关节点通过协作对网络进行拥塞控制.理论分析和模拟试验结果表明,不管网络初始状态如何,该方案均能使各节点迅速达到动态平衡,快速消除主动网络拥塞.     

网络拥塞控制策略的研究与发展

随着网络规模的不断扩展,网络上的用户和应用都在快速地增长,拥塞已经成为网络研究的一个十分重要的问题。为了适应实时数据流在网络中的高效传输,研究者提出了多种拥塞控制和队列管理算法,并不断改进。通过比较几种算法的优缺点来说明拥塞控制算法的发展与改进,并分析了和提出了进一步的研究方向。     

基于强化学习算法的网络拥塞控制

论文将强化学习算法应用于网络的拥塞控制中,该网络拥塞控制器可以调节源端发送数据的速率,使网络中可能发生拥塞的节点的缓冲区队列长度逼近给定值,从而避免了拥塞的发生,保证了网络的稳定运行。仿真实验验证了算法的有效性。     

多信道有限缓存下混合业务接入控制的排队性能研究

基于无线通信网的运行机制和实时性、非实时性混合业务对无线通信网络的不同服务质量（QoS）要求,设计了有限缓存下实时性业务优先接入控制策略,并建立了无线通信网络在有限缓存下混合业务带有优先接入控制的多服务台离散时间排队模型Geom₁±Geom₂/Geom₁, Geom₂/s, s（PP）/n+s, s.精确划分了系统的状态组成,分析了系统性能和状态转移概率,获得了系统的稳态分布、平均队长、损失率、以及信道的平均利用率.最后,对所建模型进行数值模拟,得到各业务到达率、服务率、信道个数、缓冲器容量与各业务损失率的关系.针对网络拥塞控制,本文提出通过增加信道个数、提高优先级业务的服务率能有效地降低两类业务的损失率.     

一种抑制高带宽流的主动队列管理研究

针对随机早期检测RED存在的网络带宽分配不公平现象,提出了一种主动队列管理算法,该算法是基于对高带宽流的抑制而实现网络带宽分配公平性的;通过对路由器丢包历史的分析,检测出高带宽流,采用提前丢弃高带宽流的方法保证网络的公平性能;该算法仅需保留被鉴别出的高带宽流的状态,因此路由器额外增加开销较少,易于实现;仿真实验表明,这种基于抑制高带宽流的主动队列管理,是一种较好的网络拥塞避免机制,改进了RED的性能,减少了回路响应时间,提高了网络的公平性能。     

一种基于多优先级队列和QoS的服务调度策略

针对网格服务流程的特点,在多维调度策略分析基础之上,提出基于多优先级队列和QoS的服务调度模型,并给出划分逻辑子网的思想,为具有不同需求的不同服务分配到最佳资源并得到最优处理.实验对资源调度公平性、服务请求响应时间等指标进行了测试,充分表明该调度模型的有效性.     

一种提高TCP与UDP数据流公平性的拥塞控制机制

在UDP业务流逐步占据大部分网络带宽的情况下,如何在网络层对UDP包进行拥塞控制显得尤为重要。在网络拥塞时,由于UDP包本身缺乏反馈机制,将会产生严重的丢包或者UDP抢占TCP带宽的现象。文中提出了基于网络层的发送端缓冲队列管理的拥塞控制机制,可以均衡TCP和UDP的带宽使用,同时通过对路由器ICMP网络拥塞报文的处理,建立了高效的流量调节策略,并进行了网络仿真实验。实验结果表明,基于该机制的拥塞控制可以有效改善网络不同业务流带宽使用的不公平性。