基于RED算法的非线性拥塞控制

由于RED算法是采用丢包率随平均队列长度线性变化的方法,因此导致网络在拥塞并不严重的时候丢包率较大,在拥塞比较严重的时候丢包率较小,拥塞控制能力较低。该文提出非线性平滑算法通过对RED算法的丢包率函数进行非线性平滑,在最小阈值时丢包率增长速度比较小,在最大阈值时丢包率增长速度比较大,有效地控制了平均队列长度,具有较好的拥塞控制能力。NS2仿真结果表明该算法对丢包率、端到端时延、吞吐量以及时延抖动等性能均有较明显的提高。     

基于模糊控制的拥塞控制算法研究

路由器在处理拥塞时,一般采用尾部丢弃算法和随机早期丢弃算法,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,丢弃一些数据包.由于各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很好的效果.文章充分利用模糊理论在处理不确定性问题上的优越性,提出一种新的基于模糊控制理论的拥塞控制算法,使路由器在发生拥塞时智能地分清各连接的状态,并能正确地处理处于拥塞状态的数据包.该算法有较好的早期预测能力,提高了拥塞机制的自适应性,确保网络拥塞控制系统的性能更稳定.     

非线性自适应拥塞控制算法研究

研究丢弃概率的变化率与队列长度稳定性间的关系,分析ARED算法及REM算法的丢弃概率计算函数,采用非线性化函数计算丢弃概率,提出一种非线性自适应拥塞控制算法(NLACCA),根据队列长度与目标队列长度中值的偏离程度动态地调整丢弃概率的变化率,从而减小队列长度波动,提高算法稳定性。在NS-2上进行的大量实验结果表明,该算法具有队列长度抖动性小、平均时延低、丢包数少等特点。     

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。     

主动队列管理RED算法改进与实验仿真研究

分析了RED及其改进算法的原理和局限性,提出了一种非线性高阶RED拥塞控制机制。该算法利用一个高阶分组丢弃函数,在下限阈值附近以较低的概率标记丢弃分组,在上限阈值附近迅速提高分组的标记丢弃概率。并对网络仿真器NS2进行扩展,通过系列仿真实验验证了改进算法有效提高了网络性能。     

基于NS2的RED和BLUE算法仿真及结果分析

随着因特网的迅速发展,网络拥塞日益严重,近年来提出了许多基于路队列管理的拥塞机制,本文分析了RED和BLUE的设计思想和算法实现。通过NS2网络仿真平台,在相同的数据流的情况下对两种算法的性能和原理进行对比,对仿真结果进行丢包率、吞吐量、平均时延等指标的分析和比较,给出结论。     

基于NS2的RED和BLUE算法仿真及果分结析

随着因特网的迅速发展,网络拥塞日益严重,近年来提出了许多基于路队列管理的拥塞机制,本文分析了RED和BLUE的设计思想和算法实现。通过NS2网络仿真平台,在相同的数据流的情况下对两种算法的性能和原理进行对比,对仿真结果进行丢包率、吞吐量、平均时延等指标的分析和比较,给出结论。     

高速TCP/AQM中的RED算法分析

通过建立适用于高速TCP和AQM反馈控制系统的流体流模型,分析高速TCP/AQM闭环系统的稳定性。采用频域稳定裕度,得到高速TCP/AQM中RED算法的稳定参数区域。基于MATLAB/SIMULINK的仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于动态阈值的拥塞控制算法研究

针对主动队列管理算法BLUE缺乏早期拥塞检测机制及其在参数设置方面存在不足, 提出了一种基于动态阈值的拥塞控制算法。算法从系统资源分配角度出发, 对缓冲资源进行合理有效分配, 根据缓冲空间的利用情况预测网络拥塞并动态调整控制阈值, 及时准确地调整丢包率。NS仿真实验表明, 该算法能有效减少BLUE算法存在的队列溢出或空闲, 能有效保持队列长度稳定, 提高链路利用率。     

基于拥塞等级的RED改进算法

拥塞控制和避免机制是实现Internet服务质量的重要保证。本文在详细分析了随机早 期检测算法的基础上,提出一种基于拥塞等级的改进方案CLRED算法。通过仿真实验对RED和 CLRED算法在标准化吞吐量、分组丢失及排队延迟方面的性能进行了对比。     

一种丢包区分方法及其在Linux下的实现

针对传统拥塞控制机制在无线链路丢包的情况下出现的盲目降低拥塞窗口、TCP吞吐量下降的问题,研究无线/有线混合环境下基于该机制的一种丢包区分方法——WECN,在Linux操作系统下进行实现。搭建混合网络实验床仿真WECN与TCP Reno, TCP Westwood 2种协议相结合的网络模型。测试结果表明,WECN能扩展到已有的TCP协议中,提高含无线链路网络中TCP的吞吐量。     

Active Queue Management技术的研究与发展

ActiveQueueManagement(AQM)技术通过有效控制输出队列的丢包时间和丢包方式，对拥塞进行早期通告，这在TCP拥塞控制的实现中至关重要。目前对AQM进行较全面介绍和总结的文献尚不多见，以RandomEarlyDetection(RED)为重点介绍了这种第一代AQM技术的设计思想、优缺点以及为此出现的多种RED变种方法，另外还简单介绍了其它几种与RED设计思路不同的AQM方法，以期对AQM技术的研究和发展进行较全面的总结，并促进国内学者以及设备制造商对这一技术的关注。     

基于队列敏感性的无线接入网络拥塞控制算法

由于无线接入网络存在强非线性、大时延以及随机链路丢包等因素,导致经典主动队列管理(AQM)算法在实际控制时存在队列收敛速度慢、响应时间长等问题。通过分析随机指数标记(REM)算法在无线接入网中的特点,在原先REM价格模型的基础上对其进行了改进,以队列误差的平方项来克服价格对队列变化不敏感的缺陷,从而提出了一种基于队列敏感性的无线接入网络拥塞控制算法,并利用单神经网络对其参数进行了优化。最后,通过NS2仿真平台对所提算法与REM、PI算法进行对比,实验表明所提算法拥有队列收敛快、鲁棒性强的优点。     

一种网络拥塞的反步控制算法

针对Internet网络拥塞控制中的TCP动态非线性流体模型,提出用于网络主动队列管理（AQM）的拥塞控制算法,设计用于估计未知状态的状态观测器,采用反步法技术和Lyapunov直接方法,通过输出反馈实现闭环系统的渐近稳定。仿真实验结果表明,基于反步法的AQM控制算法调整时间小、丢包率低、链路利用率高。     

一种基于内模PID控制的主动队列管理算法

针对传统主动队列管理中PID控制存在的参数不易整定等缺点,通过引入内模控制思想,提出了一种基于内模控制的PID控制器（IMC－PID）,其突出特点是控制器仅有一个参数需要整定。将IMC－PID应用于网络拥塞控制中,得到了一种新的主动队列管理（AQM）算法——IMC－PID算法。仿真实验表明,IMC－PID算法有较强的鲁棒适应性及较快的队长调节速率。     

基于观测器的网络拥塞控制算法

针对动态网络的拥塞问题,设计一种基于观测器的鲁棒主动队列管理控制算法。该算法保证输入受限情况下时变时滞不确定网络系统的渐近稳定。通过Lyapunov稳定性分析,利用线性矩阵不等式技术研究基于观测器的鲁棒控制器的存在条件以及设计方法。仿真结果表明,该算法可以使路由器中的队列长度快速收敛到目标值,同时保持较小的队列振荡。特别在网络条件变化及出现突发流的情况下,该控制器仍能具有良好的鲁棒特性。     

改进的AQM在拥塞控制中的应用策略

随着计算机网络的持续快速发展,各种网络需求不断涌现,拥塞控制成为保证网络的稳定性和鲁棒性的重要因素,拥塞控制的发展要求网络本身也要参与其中。传统的端到端机制不能解决所有的拥塞问题,作为主动管理队列算法的REM原算法由于对RTT的不精确估计导致不能准确反应网络中拥塞状态。根据控制论中将链路价格化的方法,对REM算法的进行了改进,提出了新的拥塞控制机制。仿真实验表明,该方法能有效减少包的丢失,提高系统性能。     

基于神经元自适应变结构控制的主动队列管理算法

针对网络TCP模型的非线性以及回路延时和负载波动等不确定性因素,提出一种基于神经元自适应变结构控制(VSC)的主动队列管理(AQM)算法。通过非线性变结构控制以保证路由器队列响应的快速性和鲁棒性;同时考虑到滑模控制中存在的抖振会引起队列波动和控制精度降低等问题,引入神经元在线调整控制器参数以减弱抖振,从而减小队列延时和模型不确定性的影响,提高AQM系统的鲁棒性和性能。最后通过NS-2仿真实验验证了算法的有效性。     

基于内模控制的自适应主动队列管理算法

实际网络具有大时滞性和动态特性。针对大时滞特性,根据内模控制(IMC)和改进的TCP/AQM控制理论模型设计了一种适合于大延时网络环境的主动队列管理算法。而对于网络的动态特性,分析了网络参数的变化给算法带来的影响,并以此对算法参数进行在线修正,得到符合大时滞网络的自适应AQM算法。最后通过NS2仿真实验验证了设计的AQM算法的可靠性。