基于TCP协议的网络拥塞控制改进算法的研究

针对多媒体信息在 Internet上传输易出现拥塞的问题 ,分析了 TCP拥塞控制的机制 ,根据 RTT、TCP/ UPD的相互作用是影响拥塞控制和带宽保证的主要原因 ,提出了一种改进 TCP拥塞控制机制的解决方案 ,新的 RTT估计方法经 NS2仿真表明改进后的 RTT估计方法具有更强的抑制扰动能力和更好的鲁棒性     

利用时延特性的模糊TCP拥塞控制算法

提出了一种基于时延的模糊控制TCP拥塞控制算法(DFCC),采用当前RTT变化和历史变化相结合的方法,通过一个模糊控制器调节CWND,从而对网络拥塞情况有了更好的估计和反应,有效解决了突发拥塞降低吞吐量的问题。仿真试验表明,改进的算法更加准确地监测到网络拥塞,提高了网络的吞吐量。     

基于建模的TCP拥塞控制机制的研究

为了对以往TCP拥塞控制机制的发展和完善,提出一种基于建模的TCP拥塞控制机制的半马尔可夫新模型,并做了进一步的研究,能够有效地加深理解TCP拥塞控制机制,对探索改进空间具有指导意义。     

无线Ad hoc网络中MAC层拥塞测度的研究

与传统的有线网络不同,无线多跳Ad hoc网络的拥塞主要表现在MAC层的介质竞争,MAC层与TCP层的跨层设计是提高网络性能的一个重要方法.因此,提出了一种基于MAC层拥塞测度的TCP跨层设计方案,当拥塞指示信号超过设置的拥塞门限,对转发的数据包打上标记并通过ECN机制把拥塞信息经ACK捎回给发送端,发送端据此来调节TCP数据流的发送速率.仿真结果表明了RTS重传次数、帧服务延时和信道忙碌比这些MAC层拥塞测度的可行性和有效性,且网络性能得到较大提高.     

一种适用于宽带卫星网络的TCP增强方案

提出了在RTT内均匀发送TCP分组流的改进方案TCP-regular．通过仿真可看出TCP-regular避免TCP分组流突发传输给宽带卫星网络整体造成冲击,减少了中间结点进入拥塞状态的可能性,有效提高了宽带卫星网络整体性能和顽健性．     

高速TCP拥塞控制算法的公平性改进

系统地研究了高速TCP拥塞控制算法,分析了高速TCP与普通TCP共存时的公平性。根据瓶颈链路的带宽利用率来动态调整高速TCP拥塞窗口的增加速度,将拥塞窗的增长细分为高速TCP模式和普通TCP模式,根据RTT的改变趋势,作为在两种模式间切换的依据。仿真实验证明该高速TCP拥塞控制算法能有效地改进高速TCP与普通TCP (以Reno TCP为例)共存时的公平性。     

新的彩色图像去噪与增强模型

为了在对彩色图像进行去噪、增强的过程中保护原彩色图像的色彩信息，提出了一个具有稳定性算
法的新的泛函模型.该模型将彩色数据分离为色彩和亮度两部分.将每个像素的三个色彩通道看成是一个三
维矢量，则矢量的单位方向向量和亮度分别表示像素的色彩和亮度.亮度部分用常见的发展已较完善的各
向异性扩散流来处理，针对色彩部分的处理，新模型基于求解有约束泛函的惩罚函数方法，将对色彩的单
位模约束移至能量泛函中.用Leray Schauder不动点定理证明了该泛函的梯度下降流方程组解的存在性和
唯一性，并与相关的彩色图像去噪模型进行了比较.数值实验结果表明，新的模型在去噪的同时保护了原
图的彩色特征，且算法稳定.     

对二甲苯氧化反应器网络的合成

为了获得对二甲苯氧化反应器的最大生产能力，采用反应器合成的方法对多个氧化反应器组成的网
络进行了优化研究.在不改变现有装置及工艺条件情况下，考察了两类具有重要工业应用价值的反应器网
络形式： 主反应器串联预反应器网络和三釜混联反应器网络.运用混合逻辑非线性（MLNLP）方法对上述
两类网络模型进行了求解，得到了优化的反应器组合形式和工艺条件.计算结果表明，在原有的主反应器
前串联体积为主反应器体积8.4%的平推流反应器，可提高28.9%的生产能力；将现有的三釜并联反应器调
整为互联形式，可提高14.7%的生产能力.     

河网水闸智能调度辅助决策模型研究

为了充分发挥水闸的运用效益，针对河网水闸综合管理中的水闸智能群控关键问题，借助人工神
经网络和河网非恒定流数学模型技术，构建了一种河网水闸智能调度辅助决策模型.它的基本框架由水闸
神经网络调度模型和河网非恒定流数值仿真模型组成，其中，水闸调度模型用来输出调度方案，数学模
型用来提供调度预案和对输出调度方案进行模拟检验.河网水闸智能调度辅助决策模型在上海市浦东新区
河网上的运用结果表明，该模型可以较好地满足群闸智能调度需求，能解决浦东新区这样大型复杂河网
的水闸智能控制问题,从而为内陆河网水闸综合管理提供有效的决策支持.     

基于图像处理的气液两相流流型识别

提出了一种计算机自动准确识别流型的新方法。该方法利用高速电荷耦合器件（CCD）获取
管道内气液两相流的流动图像,经过图像处理后,提取二值化图像中气泡的面积、宽度、高度和中心坐标
,结合模糊推理方法对流动图像进行流型识别。实验结果表明,该方法能够自动有效地识别水平管道内的
多种基本流型,识别准确率分别为：气泡流93.3％,塞状流85.3％,分层流97.3％,弹状流98.6％,雾环
状流92.7％,识别图像速度约为22帧/s.     

TCP端到端等效噪声模型及拥塞控制方法研究

针对传统TCP拥塞控制协议在有线/无线混合网络中存在的问题,采用通信系统加性噪声分析方法和信道容量理论,将端到端链路背景流量等效为加性噪声,建立了链路等效噪声模型。研究了基于等效噪声模型的端到端链路带宽估计方法,并提出了一种基于等效噪声模型的TCP拥塞控制算法(N-TCP)。理论分析和仿真结果表明所提出的带宽估计方法准确有效,新的拥塞控制算法和传统的TCP协议兼容性好,具有良好的抗随机丢失能力和公平性,适宜于存在随机丢失的无线/有线混合网络。     

BBR拥塞控制算法的RTT公平性优化

Google提出了一种基于瓶颈带宽和往返传播时间的拥塞控制算法(bottleneck bandwidth and round-trip propagation time,BBR),可以在网络链路中保持最大传输速率和最小延时。然而一些评估实验表明,BBR算法会导致不同往返时间(round trip time,RTT)的数据流之间存在严重的公平性问题。为了优化这一问题,研究分析了BBR算法探测机制所导致的发送速率与瓶颈带宽不匹配对RTT公平性的影响,提出了一种基于起搏增益模型的优化算法BBR-adaptive（BBR-A）。BBR-A算法不再采用原BBR算法中固定的起搏增益,而是利用RTT与起搏增益的关系,构造一个基于反比例函数的起搏增益调节模型,通过让向上和向下的起搏增益系数相互交错来平衡发送速率,使每个BBR流可以公平地竞争带宽资源。网络模拟器3(network simulator 3,NS3)仿真实验结果表明:BBR-A算法的信道利用率比BBR算法有了小幅提升;在RTT公平性的方面,BBR-A缩小了不同RTT流之间的吞吐量差异,在不同缓冲区和RTT差异下,Jain公平指数至少提高了1.5倍;BBR-A算法明显降低了重传率。因此通过自适应调整起搏增益系数,可以平衡不同数据流之间的发送速率,有效提升BBR算法的RTT公平性。     

一种被动式RTT测量算法

提出了一种应用于宽带网络环境的被动式环回时间(RTT)测量算法,用于对传输控制协议(TCP)的报文环回时间进行估计。该算法通过估计同一轮次报文的发送间隔来挑选相邻2个发送轮次之间的间隙,进而估算出TCP的报文环回时间。此算法解决了传统的RTT测量算法无法应用于被动测量的问题,使得被动式TCP性能测量成为可能。基于NS2的仿真检验和基于实际网络的测试都验证了该算法的有效性。     

QDB-AQM:基于排队延时的网关拥塞控制设计

提出了一种基于排队延时的主动队列管理(AQM)算法,该算法力求达到高吞吐量、低排队延时、短队列长度、低丢失率和较好的公平性能,相对于其他AQM算法具有实现简单的特点. 通过排队延时代替Drop Tail网关中分组丢弃的方法监测拥塞,并设置往返时间(RTT)估值作为拥塞探测的单门限,如果某分组排队延时超过该门限,则根据显式拥塞指示(ECN)机制标记该分组以通知TCP源端采取相应措施以响应拥塞.在ns-2下仿真表明该算法能达到预期的性能.     

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。     

基于DFSE的Ad Hoc网络拥塞控制算法研究

对Ad Hoc网络中的拥塞控制问题进行了研究,分析了网络拥塞状况,结合Ad Hoc网络自身的特点建立了Ad Hoc网络数据流量状态方程(DFSE),提出了基于DFSE的网络拥塞控制算法.通过对寻找路由路径中搜寻到的数据流量信息进行处理,控制流量的变化,从而有效地解决Ad Hoc网络的拥塞控制问题.实验结果表明,基于DFSE的网络拥塞控制算法能够较好地解决拥塞控制问题,提高了网络吞吐量.     

混合网络中基于带宽估计的拥塞控制

针对目前带宽估计技术被引入到网络拥塞解决方案中的情况,分析了带宽估计方法和影响带宽估计的因素,总结了现有基于带宽估计的拥塞控制算法及其存在的问题,最后展望了未来的研究方向.