一种基于连接的增强拥塞控制机制

文中针对越来越多的网络应用不采用端拥塞控制机制而导致非公平占用网络带宽问题,介绍了在路由器内部实现基于连接调度的增强拥塞控制方法。路由器使用公平排队调度算法代替传统的先来服务调度算法,可隔离和保护基于漏桶控制的连接。但采用基于窗口反馈拥塞控制机制ＴＣＰ连接会对数据包丢失敏感,路由器使用公平排队调度算法还需要结合相应的缓冲管理方法,才能保证ＴＣＰ连接获取公平的吞吐量。文中还讨论了基于连接的排队数据包     

一种新的拥塞避免算法——SECN

RED算法与DECbit机制是具有代表性的两种拥塞控制算法,其共同的问题是在计算平均队列长度困难。提出一种新的基于中间节点的拥塞避免机制SECN,它通过输入队列长度和吞吐量在早期检测到拥塞,不需要计算平均队列长度。之后,选择占用资源最多的连接进行通告,让发送端缩小发送窗口。SECN算法容易实现,具有较好的公平性,不会发生许多连接同时缩小发送窗口导致吞吐量下降的全局同步现象。仿真结果也证明具有较高的吞吐量与小的响应时间。     

一种基于模糊理论的拥塞控制方法

路由器在处理拥塞时．一般采用尾部丢弃TD-FIFO算法和随机早期丢弃RED算法。通常把网络载荷分为正常、拥塞避免和拥塞三个阶段，并在拥塞避免阶段开始采取行动。但是网络上信息量是一个动态、非线性过程，在各个阶段有一定的不确定性，因此一些传统的方法很难取得更好的效果。文中充分利用模糊理论在处理不确定性问题上的优越性，用整体和局部相结合的方法，取得比传统方法更好的效果。模拟结果表明．模糊算法比传统的RED算法更合理，效果明显，更好地改善了路由器的拥塞控制性能。     

一种基于模糊理论的拥塞控制方法

路由器在处理拥塞时,一般采用尾部丢弃TD-FIFO算法和随机早期丢弃RED算法.通常把网络载荷分为正常、拥塞避免和拥塞三个阶段,并在拥塞避免阶段开始采取行动.但是网络上信息量是一个动态、非线性过程,在各个阶段有一定的不确定性,因此一些传统的方法很难取得更好的效果.文中充分利用模糊理论在处理不确定性问题上的优越性,用整体和局部相结合的方法,取得比传统方法更好的效果.模拟结果表明,模糊算法比传统的RED算法更合理,效果明显,更好地改善了路由器的拥塞控制性能.     

一种基于模糊理论的拥塞控制算法

路由器在处理拥塞时,通常把网络载荷分为正常、拥塞避免和拥塞三个阶段,并在拥塞避免阶段开始采取行动。由于各个阶段的描述存在一定的不确定性,因此一些传统的方法很难取得更好的效果。论文则充分利用模糊理论在处理不确定性问题上的优越性,采取整体和局部相结合的方法,从而在保证各TCP连接吞吐量的公平性方面,取得了比传统的方法更好的效果。实验仿真结果表明,模糊算法较传统方法更为合理,从而更好地改进了路由器的拥塞控制性能。     

一种基于带宽估计的MANET网络拥塞避免机制

针对MANET 网络提出了一种基于带宽估计的拥塞避免机制。该机制通过实时地监测无线节点链路的工作状态,来估计节点的可用带宽,从而获得节点的拥塞程度指标,根据包的类型进行拥塞控制。带宽估计不需要与其他节点进行状态信息交换,降低了系统开销。拥塞避免机制缓解了无线网络的拥塞状态,提高了网络性能。     

一种改进的基于延迟的TCP拥塞避免算法

基于延迟的TCP拥塞避免算法（DCA）提高了系统的吞吐量,但在某些情况DCA表现出较差的性能。通过对RTT的分析发现,变化的传输延迟和延迟ACK将对使用RTT指示拥塞引入明显误差,从而影响DCA算法的准确性。为此提出了一种改进的DCA算法,在判断网络是否拥塞时,先消除这些明显误差。仿真试验表明,该算法更加准确地监测到网络拥塞,改进了TCP性能,提高网络的吞吐量。     

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。     

一种无线传感器网络的拥塞避免机制

针对无线传感器网络(WSN)的拥塞问题,本文提出了一种WSN的拥塞避免机制API_DR.该机制将中间节点和源端相结合,中间节点引入自适应PI主动队列管理算法,以适应WSN的动态环境;源端采用区分丢包的速率调节策略,综合当前拥塞状况和WSN高误码特性调节发送速率,避免源端误启动拥塞控制机制带来的能量消耗和吞吐量的降低.NS2仿真表明,API_DR既能较好地控制队列长度,提高吞吐量和降低丢包率,又能有效地避免拥塞,使源节点发送速率相对稳定.     

一种快速拥塞指示算法及其性能分析

目前Internet采用的是TCP基于窗口的端到端的拥塞控制机制，但是端系统对拥塞的响应速度较慢，而且路由器在指示和控制拥塞方面不提供任何显式支持，基于上述考虑，本文提出了一种基于路由器的拥塞控制算法FECN，该算法在路由器处提供对拥塞的早期检测和指示机制，使源端具备快速响应拥塞的能力，同时通过自适应调整最大丢弃概率提高对网络状况的动态适应性，仿真实验表明，与RED／ECN算法相比，该算法降低了数据包的传输延迟，有效地提高了链路利用率，克服了现有算法的缺陷．     

基于SDN架构的高性能网络拥塞避免策略

拥塞管理是高性能网络领域的重要研究方向,网络拥塞会对网络的全局性能产生较大影响。现有的拥塞管理多采用分布式拥塞避免策略,能够在一定程度上解决网络的拥塞问题,但其处理过程基于局部信息,不能充分利用网络资源,处理效率偏低。近期,人们提出软件定义网络(SDN)架构,该架构采用集中控制器和多层网络技术,能够较好地获取网络的全局信息。在原有工作的基础上提出了一种基于SDN架构的全局拥塞避免策略OSCP,该策略在拥塞信息获取和控制信息的传输上,改进了原有的解决方案,并结合自适应传输进行网络路由。实验结果表明,该策略可以较好地避免和解决网络中存在的拥塞问题,降低网络延迟并提高饱和吞吐率。     

拥塞窗口自适应的TCP拥塞避免算法

针对TCP Reno拥塞避免阶段拥塞窗口增长不够平滑的缺陷,在研究分析TCP Reno拥塞控制算法的基础上,提出一种基于拥塞窗口自适应调整增长因子的拥塞避免新算法——在拥塞避免阶段采用压缩特性的对数增长因子函数。在网络情况良好阶段,该因子增长速率大,以充分利用网络资源;而在逼近网络拥塞阶段,该因子以较小的速率增长,以避免过激的拥塞丢包。数学分析说明了新算法的可行性,并通过NS仿真对其吞吐量、公平性、友好性进行评估。仿真结果表明该改进的TCP拥塞避免算法的有效性。     

一种基于神经元强化学习的网络拥塞控制方法

提出了一种基于神经元强化学习(Neuron-based Reinforcement Learning,NRL)的自适应AQM算法,采用链路速率和队列长度作为拥塞指示,可根据网络环境的变化在线自动调整神经元参数,从而保持良好的队列长度稳定性和对网络负载波动的鲁棒性.该算法结构简单、易于实现,且不依赖对象的模型.仿真结果表明,该算法尤其适合于解决复杂不确定性网络的拥塞控制问题,并具有更好的队列稳定性和鲁棒性.     

基于RTT的TCPW拥塞控制算法的改进

无线网络受传输介质的限制,传输过程中会受到较大干扰,产生抖动,这种抖动会产生零星丢失而被拥塞控制机制误认为拥塞发生.TCP Westwood 协议(简称TCPW)就是这样不能区分拥塞丢失和无线抖动丢失,导致拥塞机制过于敏感,降低了带宽利用率.基于此,根据RTT值的估计对TCPW协议进行修改--称之为TCPW BR.该算法以测得的平滑RTT值并依据加权平均思想划分拥塞等级,判断拥塞丢失和无线抖动丢失.仿真结果表明,TCPW BR算法增强了无线网络对拥塞和随机差错的判断处理能力,提高了带宽利用率和吞吐量,并保持良好的公平性与友好性.     

A novel constant degree and constant congestion DHT scheme for peer-to-peer networks

1 Introduction and related work In recent years, peer-to-peer computing has attracted significant attention from both industry field and academic field[1-3]. The core component of many proposed peer-to- peer systems is the distributed hash table (DHT) schemes[4,5] that use a hash table-like interface to publish and look up data objects. Many proposed DHT schemes[6-15] are based on some traditional interconnection to- pology: Chord[6], Tapestry[7,8], Pastry[9] are based on hypercube topolog…     

基于流分类的iTrace技术

通过对ICMP反向追踪技术的研究,提出了一种基于流分类的ICMP反向追踪方案。该方案依据目的位的值将接收流分成目的流和正常流,然后根据网络流量情况,分别对它们使用不同的概率执行ICMP反向追踪。相关分析表明,此方法在路由器的设置被篡改的情况下能获得完整的攻击路径;另外,本方法能更快地重构攻击路径。     

基于场景变化的传输控制协议拥塞控制切换方案

针对轻量级基于学习的拥塞控制算法在某些场景下性能表现会出现断崖式下滑的问题,提出了一种基于场景变化的传输控制协议拥塞控制切换方案。首先,该方案模拟实时的网络环境;然后,根据实时的环境参数来识别场景;最后,将当前的拥塞控制算法切换至该场景下相对最优的轻量级基于学习的拥塞控制算法。实验结果表明,所提方案相较于原来使用单个拥塞控制算法的方案,例如测量瓶颈链路带宽和时延的拥塞控制（BBR）方案、面向性能的拥塞控制（PCC）方案等,可以使不同场景下的网络性能得到显著提升,总吞吐量增幅达到5%以上,总时延降幅达到10%以上。     

TCP Vegas拥塞避免机制的改进算法

TCP Vegas协议在许多方面的性能比传统的TCP协议优越,但是TCP Vegas在拥塞避免机制上存在一些问题,包括与TCP Reno竞争时性能较差、对先前的连接不公平等问题。针对上述问题提出了一种改进的拥塞避免算法TCP Vegas-N,该算法不依赖于其他因素,可在端节点上运行。仿真实验结果表明,改进的算法在有线网络中能获得更好的性能,对解决上述Vegas存在的问题达到了良好的效果。     

基于YOLO的道路车辆拥堵分析模型

针对当前交通运行出现的拥堵问题，提出一种新型的道路状态判断模型。首先，模型基于YOLOv3目标检测算法，然后结合图片对应的特征值矩阵，通过相邻帧之间的特征矩阵作差并将差值逐项求和得到的结果与预设值进行比较来判断当前道路是处于拥堵状态还是正常通行状态，其次再将当前计算出的道路状态与前两次计算出的道路状态进行比较，最后运用模型里的状态统计法来统计道路某状态（拥堵或通畅）的持续时间。该模型能够同时对一条道路的三个车道进行状态统计分析，经过实验，模型对单条车道状态判断的平均准确率能达到80%以上，并且白天与夜晚的道路均适用。     

一种基于UDP的拥塞控制方案

实现UDP和TCP数据流的公平性以及在UDP中解决拥塞控制从而保证传输可靠性是提高服务质量所面临的两个迫切需要解决的问题。提出一种解决上述两个问题的方案——FFUDP(Friend and Fair UDP),即UDP根据丢包率来判断网络的拥塞情况,如果网络拥塞,接收方通知发送方调整发送速率从而有效解决公平性问题以及UDP的拥塞控制问题。仿真结果表明,FFUDP大幅度提高了数据吞吐量,降低了丢包率,实现了与TCP数据流的公平性。