一种TCP友好的实时流单播拥塞控制算法*

通过分析TCP拥塞控制机制和已有的实时流拥塞控制算法,提出了一种利用RTP/RTCP协议收集QoS信息的基于模型的单播拥塞控制算法——基于拥塞率反传的拥塞控制算法。实验证明,该算法不但具有TCP友好性,而且能在速率恢复阶段减少拥塞再次出现的概率,使实时流速率变化平稳,并且丢包率比参考协议TFRC减小了2/3。     

一种新的拥塞控制算法-PVegas

针对源端算法TCP Vegas在持续拥塞和公平性等方面的不足，该文引入非线性最优化流控理论．把TCP Vegas和中间结点算法有效地结合起来，提出了一种新拥塞控制算：PVegas（价格Vegas算法）。仿真结果表明，该算法不但能很好地解决网络的持续拥塞，而且相对于TCPVegas有更好的公平性、稳定性以及低丢包率。     

一种改进的最优化流控模型

在前人提出的最优化流控模型的基础上,采用非线性优化理论中的DFP算法计算链路价格,提出了一种改进的最优化流控模型。     

基于全局端口状态感知的拥塞控制算法CAGPS

针对传统拥塞控制算法主要依据本地信息进行拥塞判断和丢弃决策的缺陷，本文提出了基于全局端口状态感知的拥塞控制算法CAGPS，更全面地考虑远程转发引擎的拥塞状态信息和远程转发引擎各端口的拥塞信息，以期获得更加合理的流控决策，从而提高路由器的整体吞吐率。本文最后描述了CAGPS在基于网络处理器的核心路由器上的实现方法。     

一种TCP友好的多媒体流分层组播拥塞控制算法

针对当前多媒体流分层组播拥塞控制方案的不足,提出一种改进的接收者驱动的分层组播拥塞控制算法,并给出了详细的设计方案。算法借助AIMD算法具有的良好TCP兼容性保证组播流与TCP流的友好性;利用基于历史记录动态调整接收端加入某层等待时间的策略解决因过多失败的“加入”尝试带来的网络拥塞和振荡问题。通过实验证实了算法的有效性。     

面向TCP友好性的IP网络实时流媒体流预测控制

为了解决IP网络实时流媒体流控中既要避免网络拥塞又要将接收端缓冲区长度控制在合理范围的难题, 本文提出了一种面向TCP友好性的IP网络实时流媒体流预测控制算法. 该算法将IP网络实时流媒体流控转化为具有TFRC约束时变不确定条件的预测控制问题, 使用改进的动态矩阵控制算法(DMC)进行优化求解. 仿真实验结果表明该方法能够适应IP网络的复杂环境, 满足了TCP友好性要求, 有效地消除了网络传输抖动对播放带来的不利影响, 具有良好的实用性.     

迭代学习在网络控制中的应用*

针对网络拥塞控制中网络拥塞本身无法建立精确的数学模型的问题,基于迭代学习控制具有结构简单及对系统精确模型不依赖等优点,首次提出了用迭代学习控制算法来解决网络拥塞,其主要目的是提高网络资源的利用率并提供给信源公平的资源分配份额。在提出算法前,首先通过分析网络模型建立了网络拥塞被控系统;然后提出了针对该被控系统的开闭环PID型迭代学习控制算法并证明了其收敛性;最后运用此算法建立了网络拥塞控制模型。通过实验和仿真表明,该算法对解决网络拥塞问题有很好的效果。     

小缓存高速网络的拥塞控制算法

传统高带宽拥塞控制算法不适用于小缓存高速网络。针对该问题提出端算法与中间节点结合的拥塞控制算法,根据缓存区占用大小调整调节因子a、保障因子c,自适应增加或减少窗口大小。实验结果表明,该算法可以在小缓存高速网络中实现高带宽利用率、快速收敛和不同RTT流的公平性。     

MANET中基于信号强度的TCP拥塞控制算法研究

针对MANET中较高比特误码率、路由故障等因素引起的大量数据丢包和重传提出跨层设计的TCP拥塞控制算法.算法根据接收到的信号强度预测路由断点并提前建立备份路由,拯救传输中的数据包,解决传统TCP的拥塞控制算法在MANET中存在的问题.实验结果表明,优化算法极大地提高了TCP流的平均吞吐量.     

一种基于模型的实时媒体流拥塞控制机制

随着因特网上实时媒体流应用的不断增多，采用AIMD算法的TCP拥塞控制已显出其不足，研究一种适合于实时媒体传输且具有有效拥塞控制机制的TCP友好的传输协议，已成为因特网传输领域的一个重要课题。本文在分析了已有实时媒体流拥塞控制算法的基础上，提出了一种基于模型的实时媒体流拥塞控制机制MBCC。该机制采用TCP吞吐量模型，根据丢包事件率和对未来往返时间RTT的预测值较为平滑地调节发送速率。实验证明，该机制不仅能准确跟踪可用带宽，具有平滑的发送速率，而且是TCP友好的。     

一种无线传感器网络的优化速率控制方法

拥塞控制是无线传感器网络中的一个关键性问题。从解决拥塞问题出发,提出了一个基于优化速率的拥塞控制算法ORCC。算法构建了一个分布式的分簇网络结构,利用缓冲的占用情况进行拥塞检测,并使用基于优化理论的速率调节策略来保证网络吞吐量的稳定,从而通过求解出的最优解来实现簇内节点效用的最大化。仿真实验表明,ORCC算法不仅能有效缓解网络拥塞,降低平均延迟,还具有较好的网络传输公平性。     

基于禁忌遗传优化的网络拥塞控制算法

为解决网络拥塞问题,提出一种基于禁忌遗传优化的网络拥塞控制算法TSGA。该算法将禁忌搜索和遗传算法相结合,以网络资源消耗最小化和网络负载均衡分布为目标,建立多约束QoS路由优化数学模型。仿真实验结果证明,该算法可实现网络拥塞控制,有效提高网络性能。     

一种基于蚁群优化的WSN拥塞控制算法*

针对无线传感器网络中由于拥塞引起的丢包和能量过度消耗等问题,提出了一种基于蚁群优化的拥塞控制算法以减轻WSN中的拥塞和改进网络性能。该算法充分考虑了给定时刻WSN的拥塞状况,分成三个阶段在源节点和sink节点间寻找一条最佳的路径,并及时地消除拥塞。仿真实验结果表明,该算法在网络吞吐量、丢包率、时延和能耗方面具有较好的综合网络性能。     

基于遗传粒群路径优化的网络拥塞控制方法

将粒群和遗传算法相融合,提出了基于遗传粒群路径优化的网络拥塞控制方法,该方法在满足带宽、时延、费用多项QoS指标的条件下对负载进行路径优化,以负载均衡分布函数和资源消耗函数作为优化目标,旨在消耗尽可能少的网络资源的同时,也使网络负载的分布尽量均衡,从而避免网络拥塞。仿真结果表明该方法的有效性和可靠性。     

Restrictive mechanism of flow control among non-cooperative Internet users

The flow and congestion control methods based on one-shot game model with non-cooperative game theory can explain the non-cooperative behavior of Internet users.However,the low effciency of equilibrium solutions affects their utility.Here the behavior of flow and congestion control based on infinitely repeated game models is addressed;the repeated and infinitely repeated flow and congestion control game model is presented; the existence and optimization of the Nash equilibrium point are proved;the discount ...     

Internet端到端拥塞控制的研究进展

从非线性动力学和控制与优化理论的角度总结、分析TCP层拥塞控制策略的最新进展,与新提出的算法进行对比并分析它们的优缺点,指出网络模型建立的精确性对分析拥塞控制产生的影响等问题及进一步的研究方向。     

Optimal flow control for utility-lifetime tradeoff in wireless sensor networks

In this paper, we study the utility-lifetime tradeoff in wireless sensor networks (WSNs) by optimal flow control. We consider the flow control in a more practical way by taking into account link congestion and energy efficiency in our network model, and formulate it as a constrained multi-objective optimization problem. Because of the variable coupling in the objective function, auxiliary variables are introduced to decouple it. We introduce the concept of inconsistent coordination price to balance the energy consumption of the sensor nodes. Based on the congestion price and inconsistent coordination prices, a distributed algorithm using gradient projection is proposed to solve the optimization problem. The convergence of the algorithm is also proved. Numerical results show the convergence of our algorithm, the tradeoff of utility and lifetime, as well as the necessity of considering link congestion in WSNs.     

控制理论在 I n ternet拥塞控制中的应用

随着Internet技术的持续发展，Internet发生严重拥塞的危险性更加令人关注，而有效的拥塞控制机制是保证Internet稳定运行的关键因素之一。为此，介绍了现有的Internet拥塞控制机制，综述了在利用控制与优化理论分析与设计拥塞控制算法方面的主要工作，并指出了一些存在的问题，以期引起广大控制理论研究人员的广泛关注。     

基于机会约束规划的无线Mesh网跨层优化算法

以无线Mesh网的联合拥塞控制与功率控制为优化目标,针对网络中的不可控数据流与无线传播环境的时变随机性两类随机性因素,结合随机网络效用最大化理论,建立了无线Mesh网的跨层联合优化模型。将无线Mesh网络中的不可控数据流和时变无线传播的干扰建模为随机变量,采用机会约束规划方法进行分析,最后利用遗传算法求解该随机优化问题,并进行了仿真验证。仿真结果反映了网络速率、节点发射功率与链路置信水平三者之间的定量制约关系。     

基于协作反馈控制算法的车联网行车安全动态强化模型

针对车联网（IoV）环境下,单车的信息采集和处理能力不足以满足时间敏感的行车安全应用需求,需要通过多车协作增强车间信息共享和信道接入能力等问题,提出一种基于协作反馈控制算法的行车安全动态强化模型。首先,提出虚拟车队协作模型,提升交通信息的采集精度,扩大采集范围,建立车间的稳定协作关系,在形成协作虚拟车队的同时降低信道拥塞;然后,实现一个针对消息传输和驾驶控制的联合优化模型,通过异构交通数据的深度融合最大化IoV的安全效用;最后,在对车流量时空变化进行预测的基础上,提出自适应的反馈控制模型实时调整驾驶安全策略。仿真结果表明,所提出的行车安全动态强化模型在各种车流分布模型下,均能够取得良好的性能指标,可以有效支持驾驶辅助控制系统,在保障行车安全的同时降低信道拥塞。