主动队列管理算法比较研究

本文对FRED、CHOKe、CSFQ、AFD等几个主动队列管理算法进行了对比研究，并且结合实验结果对算法中存在的问题及其原因进行了深入的分析，并对算法的改进提出了一些建议，希望能为今后的工作提供一定的支持。     

主动队列管理算法比较研究

本文对FRED、CHOKe、CSFQ、AFD等几个主动队列管理算法进行了对比研究,并且结合实验结果对算法中存在的问题及其原因进行了深入的分析,并对算法的改进提出了一些建议,希望能为今后的工作提供一定的支持。     

一种改进的主动队列管理算法

从是否维护数据流状态信息的角度出发,提出一种改进的主动队列管理算法——SF-AQM。SF-AQM算法只维护发送速率大的数据流状态信息以降低路由器的开销,通过比较不同数据流的包到达时间间隔衡量流到达速率,识别出非适应性数据流,提高算法公平性,并使队列长度控制在目标值附近,保证算法稳定性。仿真结果表明,SF-AQM算法具有较好的公平性和稳定性,且对抑制网络拥塞有明显效果。     

HCHOKe：改进的公平主动队列管理算法

HCHOKe算法控制和惩罚网络中的非适应流,保护适应流稳定地分享网络带宽。HCHOKe结合CHOKe击中思想,利用拥塞程度自适应取包,提出一种丢包策略。在网络仿真器NS-2上对HCHOKe等其他主流相关算法进行分析,结果显示HCHOKe在维护网络带宽的公平分配上性能优于CHOKe等其他几种算法。     

主动队列管理算法的研究

队列管理机制是实现网络拥塞控制的一项重要技术,以往采用的大多都是被动的队列管理机制,而主动队列的管理是根据网络结点的队列长度的变化进行提前丢包,对网络的拥塞进行预先通知,从而减少和避免网络拥塞,提高服务质量.为了对主动队列管理机制进行研究,对IEFT推荐的RED算法作介绍,与传统的被动管理机制Droptail作比较,并且通过网络仿真器NS2对算法进行模拟与分析,指出算法的优缺点,为进一步研究AQM算法提供依据.     

基于模型算法控制的主动队列管理算法

通过深入分析TCP/AQM系统的动态特性,提出一个新的预测模型。基于该模型,结合模型算法控制(MAC)提出一种新的主动队列管理算法(MACAQM),并给出了MACAQM的详细设计过程和参数选取的原则。大量不同网络环境的仿真实验表明了MACAQM算法的有效性。与PI, RaQ和REM等算法相比较, MACAQM具有收敛速度快、队列抖动小的优点。同时, MACAQM的采样间隔相对较大,算法实现简单,所以计算量较小,占用的路由器资源也较少。     

动态矩阵主动队列管理算法

针对Internet网络这种大延迟,变化复杂,存在严重干扰的系统,基于约束模型预测控制理论,提出了一种新的主动队列管理算法(DMAQM算法).首先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,它是确定丢包率的基础;然后将拥塞控制的控制要求转化为优化目标函数,在线求解优化问题得到丢包率.DMAQM算法通过滚动优化来适应网络环境的变化,提高了算法鲁棒性;同时在求取丢包率时显式地考虑了网络中存在的约束.仿真结果显示DMAQM算法控制性能优于RED算法,在满足约束的前提下,具有较强的抗干扰能力,同时具有较好的稳定性和鲁棒性.     

基于智能预测控制的网络拥塞主动队列管理算法研究

路由队列管理是保证网络性能、避免网络拥塞的重要手段,目前采用的主要队列管理方法为被动式队列管理,同时主动式队列管理已经成为近来的主要研究热点. 随机早侦测(RED)作为最早提出的主动队列管理方法,更获得了普遍的关注. 使用严格的数学模型来描述由端系统和网关组成的系统,并进行队列管理性能分析. 提出一种采用快速广义预测控制的RED控制器( FGPC2RED控制器) ,进行网络拥塞控制的研究. 介绍了系统的结构及系统的辨识, 并通过仿真证明了FGPC算法在路由队列管理中应用的可行性,可以有效控制队列长度,避免路由拥塞及减小往返延迟.     

模糊自适应算法在网络主动队列管理中的研究

为了改善由于RED算法控制的主动队列管理策略(AQM)系统引起网络响应时间过长,许多文献提出了基于P/PI控制器的AQM策略。但是,由于网络具有非线性特点,论文设计了一种模糊自适应PID控制器的主动队列管理系统,根据队列长度和队列长度变化通过模糊控制规则在线调整PID控制器参数,并用Matlab进行了仿真,验证了当网络出现突发分组时,该算法能够较快的使分组稳定在队列阀值附近,同时不产生队列震荡。     

改进的CHOKe公平性主动队列管理算法

针对主动队列管理算法中的CHOKe算法对非响应流的惩罚力度不够、精确度不高的问题,提出一种新的惩罚非响应流算法——LRU-CHOKe。该算法以最近最少使用(LRU)击中取代CHOKe击中,提高CHOKe击中的有效性;利用路由器队列击中,自适应丢包,并结合新的丢包策略来加强对非响应流的惩罚,从而提高网络带宽公平性。仿真结果表明,LRU-CHOKe相比CHOKe和HCHOKe算法能更加有效地惩罚非响应流,实现更为公平的带宽分配。     

一种基于Bloom filter的加强队列公平性改进算法*

随着Internet基于非TCP的应用不断涌现,基于异质流网络拥塞控制公平性研究越来越重要。针对流与流之间传输的公平性问题,基于BLUE算法,结合Bloom filter,提出了一种改进的AQM算法EFBLUE。通过仿真实验对新算法从分组丢失率、吞吐量、延时等方面的性能进行了测试并与RED算法进行了性能对比。NS2仿真实验结果表明,该算法只需使用极少量的状态位和很小的缓存空间就能较好地鉴别出非响应流,并限制其速率,保护TCP流免受非响应流影响,实现了流量传输的公平性。最后对EFBLUE的性能优化问题作了进一步的分析。     

不同服务类型的队列管理及性能比较

为提高网络利用率和数据包处理速度,针对不同应用的网络流量,在网络拓扑结构的参数设置相同的情况下,使用NS2模拟器对瓶颈链路分别采用7种主动队列管理机制进行仿真,通过分析跟踪文件并计算各种算法的QoS性能,得出每种流量对应的最优队列管理机制,并将队列管理系统在网络处理器IXP2400上进行实现。实验结果表明,FTP流量、CBR流量、HTTP流量分别在SRED算法、BLUE算法、FRED算法下QoS性能达到最优。     

PRED:一种配合队列调度的RED算法

论文讨论了队列管理和队列调度的关系,提出了一种新的基于势的RED机制:PRED,以增强SPFQ调度机制的公平性,来达到整个报文处理系统的性能改善。通过严格的仿真验证,同其他的队列管理机制相比,PRED同SPFQ的结合能够最大限度地利用系统资源,提高服务的公平性。     

传输控制协议拥塞控制中往返时间公平性分析的新结论

通过平面图形和建模的方法,分析了传输控制协议(TCP)拥塞控制中的网络往返时间(RTT)公平性.对于瓶颈链路,如果采用主动队列管理(AQM),两个竞争的TCP数据流流量比值近似为RTT比的倒数,存在RTT不公平性;如果采用弃尾队列管理,只有在不发生数据包超时的情况下,才出现明显的RTT不公平性,如果出现数据包发送超时,则情况较为复杂,频繁出现RTT大的TCP数据流多占用网络带宽的现象,因此很难得到一般性的结论.最后通过NS2仿真来验证所建模型和分析方法的正确性.     

一种DiffServ模型的主动队列管理算法FPRIO

面向QoS的DiffServ模型,在改进RIO-C算法的基础上,提出了一种新的主动队列管理算法——FPRIO。通过理论分析和仿真实验验证,证明该算法是一种适合于DiffServ模型的主动队列管理算法。     

PbRED:基于优先级的RED改进算法

随机早期检测算法RED作为一种重要的主动队列管理算法,通过有效地控制队列长度,取得较好的吞吐量性能。然而,当多个业务流存在不同优先级时,不能很好地区分服务质量。提出一种新的RED改进算法—PbRED,基于业务的优先级调整丢弃概率,通过减小高优先级的丢弃概率、增大低优先级的丢弃概率,为不同优先级的业务进行区分服务。仿真实验结果表明,在获得较高吞吐量的同时,PbRED可以使不同优先级业务流的服务质量存在合理区分度,保证高优先级业务流获得更好的吞吐量性能。     

基于事件的主动队列管理研究

针对随机早期检测RED存在的对参数过于敏感、时延抖动、队长不稳定等问题,采用特殊事件标记法,通过调整丢弃概率的增减幅度,对RED算法进行了改进。实验表明,改进的算法在稳定性、链路利用率方面有了较好的改善。     

互联网拥塞控制算法研究

随着Internet的迅速发展,网络规模、用户数量及业务量呈现爆炸式增长,由此引发的网络拥塞已经成为制约网络发展和应用的瓶颈问题。有效解决拥塞对于提高网络性能具有重要意义,如何更好的预防和控制拥塞成为近年来网络研究领域的重要问题。该文介绍了现有的拥塞控制算法,并分析了进一步的研究方向。