基于NS2的BACnet网络拥塞控制策略研究

BACnet标准没有规范具体的拥塞控制算法,并且不提供端到端的流量控制机制,常规的拥塞控制算法应用于BACnet网络并不合适.提出了一种新的BACnet网络拥塞控制策略,能够根据平均队列长度和报文的优先级计算丢弃概率,分布式地控制各个BACnet网络节点端到端的流量,通过主动拥塞控制机制达到拥塞避免和控制的目的.NS2仿真实验结果表明,该策略减少了平均服务延时,降低了报丈丢失率,提高了网络吞吐量,增强了网络可靠性,为研究基于无连接协议的控制网络拥塞控制算法提供了一种模型和方法.     

几种网络拥塞控制算法比较分析

拥塞控制已成为当前网络研究的重点。为了适应实时数据流在网络中的高效传输,研究者提出了多种拥塞控制和队列管理算法,并不断改进,以期能更有效地降低丢包率、提高链路利用率、防止拥塞崩溃。通过比较TailDrop、RED、BLUE、SFB等几种算法的优缺点来说明拥塞控制算法的发展与改进,以便于应用人员在不同的网络环境中运用更合理的拥塞控制算法来优化网络传输性能。     

自适应拥塞控制算法的研究与仿真

针对用户(端系统)给网络提供的负载大于网络资源容量和处理能力而造成的网络拥塞问题,为提高运算速度和运算吞吐量,分析比较典型的TCP拥塞控制算法和IP拥塞控制算法上,采用了神经网络控制理论中的NN自适应算法,对网络中的节点队列进行自适应再励学习并结合概率丢失控制策略.通过在OPNET网络平台上进行建模和仿真,仿真结果表明算法能有效地解决网络传输中的数据分组丢失问题,提高节点队列的反应速度和跟随性,使队列的长度稳定在期望值上,从而使网络保持一定的稳定性.故这种算法对网络规划设计人员有一定的指导和借鉴意义.     

路由器中拥塞数据流浪费带宽问题及其解决方法

传统的路由器拥塞控制算法主要依据本级队列资源的拥塞状态信息进行报文丢弃决策,这将导致产生拥塞数据流浪费带宽问题BW-CDF.从理论上分析了BW-CDF问题产生的原因,为解决该问题提出了一种新的路由器拥塞控制算法CC-AMR,该算法综合考虑多级资源的拥塞状态而实施更加合理的报文丢弃决策.同时,阐述了该算法在基于网络处理器的核心路由器上的实现方法.实际的测试验证结果表明该算法能够缓解BW-CDF问题,从而较大幅度地提高了拥塞发生时路由器的总吞吐率.     

网络拥塞控制策略的研究与发展

随着网络规模的不断扩展,网络上的用户和应用都在快速地增长,拥塞已经成为网络研究的一个十分重要的问题。为了适应实时数据流在网络中的高效传输,研究者提出了多种拥塞控制和队列管理算法,并不断改进。通过比较几种算法的优缺点来说明拥塞控制算法的发展与改进,并分析了和提出了进一步的研究方向。     

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。     

模糊随机早期检测在组播拥塞控制中的应用

现有的组播拥塞控制算法大都基于端系统进行拥塞控制,而较少讨论中间路由器的主动队列管理机制。基于模糊逻辑对网络状态的动态适应性特点,提出了基于模糊逻辑的RED算法（Fuzzy Logic-based RED,FL RED）。该算法运用于组播拥塞控制中,网络能够及时对拥塞做出准确反应,更有效地分配和利用资源。仿真结果表明,该算法比普通RED算法具有更好的TCP-友好性,并且能够将队列长度维持在一个较小值,具有更小的传输时延。     

ATM网络基于ABR服务的流量控制算法及其研究

讨论了在ATM网络中ABR业务拥塞控制机制及其改进方法,即在增强比例速率控制算法（EPRCA）中通过检测缓存队列长度来控制网络拥塞,大大降低了拥塞产生的可能性,防止了网络拥塞的崩溃,并提高了缓存的利用率.     

一个适用于DTN网络的拥塞避免与解除方案

DTN(delay-tolerant network,延迟容忍网络)的网络特点及其采用的托管传输机制易造成网络受限资源(如缓存、带宽等)的耗尽,形成网络拥塞,导致网络性能的下降。传统TCP拥塞控制机制不适用于DTN网络。提出了一个全新的适用于DTN网络的拥塞避免与拥塞解除方案。拥塞避免根据在足够小的时间段内DTN链路的传输延迟和传输能力的确定性,建立DTN网络有向多径图,对数据发送速率、接收速率、带宽使用等链路负载分割与约束控制,尽可能地提高网络资源的利用率。拥塞解除在节点存储资源划分的基础上,通过节点内存储资源转换与节点间报文转移相结合的方法,解除DTN网络的拥塞状况。仿真结果显示,与其他DTN拥塞控制机制相比,所提方案具有良好的报文交付率、网络开销等网络性能。     

无线传感器网络能源有效的拥塞控制算法

提出了一种能源有效的无线传感器网络拥塞控制算法。该算法基于缓冲队列使用情况进行拥塞检测,通过扩大拥塞反馈消息的覆盖范围来提高拥塞的缓解速度,使用倍数降低、线性增加的速率调节策略来保证网络吞吐量的稳定,并且在节点拥塞时根据一定策略丢弃数据包以提高网络传输的公平性。仿真实验表明,提出的算法不仅能有效地缓解网络拥塞、降低网络丢包率,还具有较好的能源有效性和网络传输的公平性。     

基于云模型的被动队列管理算法

为了解决因拥塞而带来的网络性能问题,基于“弃头”方式提出了一种新的被动队列管理算法DFCM。该算法首先结合业务流队长和到达速率给出了丢包策略和丢包概率,同时利用云模型对实际队长进行求解;最后,通过利用NS2和Matlab进行仿真实验,深入分析了影响算法性能的关键因素。与“弃尾”(Drop Tail)和DFSQ算法相比,DFCM在瞬时队长方差、有效传输数据包等方面显示了较好的适应性。     

主动管理队列算法的研究

主动式队列管理技术作为端到端拥塞控制的增强机制,通过在网络中间节点有目的地丢弃分组来维持较小的队列长度和较高的链路利用率。通过对RED,ARED,BLUE和RLGD几种主动式队列管理算法的比较和分析,寻找出已有的主动式队列管理算法的不足,进而在人工智能理论的基础上,提出了一种新型的基于BP神经网络的主动式队列管理算法;给出了基于BP神经网络的主动式队列管理算法的设计思想和设计步骤,并对基于BP神经网络的主动式队列管理算法的收敛性进行了证明。     

基于反馈的区分服务网络拥塞管理方案研究

为了有效解决RED算法拥塞响应滞后以及在聚集类之间公平性不足的问题,提出建立一种基于早期拥塞指示反馈的区分服务网络模型,并在该模型上采用优先级早期随机检测算法。在网络入口节点对分组进行分类、聚集与监测,各队列按优先级设置不同队列长度阈值,当平均队列长度或各队列长度达到相应阈值范围时,立即触发不同程度拥塞指示包向源端反馈。使用改进的NS进行了仿真实验,实验结果表明该算法使得拥塞指示能尽可能快地到达TCP源,有效地降低路由器中的丢包率。提高网络利用率,并且为不同的聚集类提供不同优先级服务,保障了聚集类的公平性。     

随机早期检测算法公平性的改进

随机早期检测（Random Early Detection,RED）算法是广泛应用于路由器中的IP层的拥塞控制算法之一,它的主要思想是在拥塞发生以前通过一定的丢失概率随机丢弃一部分分组,端系统通过收到重复的ACK（Acknowledgement）报文段感知网络即将发生或已经发生网络拥塞,来降低自己的发送速率,从而达到实现网络拥塞控制的目的,但该算法在应用中仍有不足,特别是RED算法在多个流竞争带宽的情况下,不能保证各流获得相对公平的带宽分配。针对于此,在RED算法的基础上设计了一种限制高带宽流算法,以提高的网络公平性。     

基于队列长度和速率的拥塞控制神经网络方法

文中研究了网络拥塞控制问题。PID控制器是实现网络拥塞控制非常有效的方法,能够实现对网络的主动队列管理。文中根据队列长度和变化速率,利用神经网络实现传统的比例微分积分器（PID）功能,从而提出了基于队列长度和速率的拥塞控制神经网络方法（RSPID）。该方法利用神经网络的加权动量梯度学习算法,自动调节控制参数,克服了传统PID控制方法由于控制器参数固定带来的适应性和稳定性问题。仿真结果表明,RSPID算法的鲁棒性和队列长度性能要优于PID算法。     

A robust fractional-order PID controller design based on active queue management for TCP network

In this paper, a robust fractional-order controller is designed to control the congestion in transmission control protocol (TCP) networks with time-varying parameters. Fractional controllers can increase the stability and robustness. Regardless of advantages of fractional controllers, they are still not common in congestion control in TCP networks. The network parameters are time-varying, so the robust stability is important in congestion controller design. Therefore, we focused on the robust controller design. The fractional PID controller is developed based on active queue management (AQM). D-partition technique is used. The most important property of designed controller is the robustness to the time-varying parameters of the TCP network. The vertex quasi-polynomials of the closed-loop characteristic equation are obtained, and the stability boundaries are calculated for each vertex quasi-polynomial. The intersection of all stability regions is insensitive to network parameter variations, and results in robust stability of TCP/AQM system. NS-2 simulations show that the proposed algorithm provides a stable queue length. Moreover, simulations show smaller oscillations of the queue length and less packet drop probability for FPID compared to PI and PID controllers. We can conclude from NS-2 simulations that the average packet loss probability variations are negligible when the network parameters change.     

On the use of a full information feedback to stabilize RED

RED and most of its family algorithms use only the average queue length as a congestion meter. Since the average queue length considers only long-term behavior of the queue, these algorithms fail to see instantaneous changes of the queue length and hence their reaction to the congestion is not fast enough. In other words the feedback generated by using only the average queue length does not reflect the network congestion precisely and hence leads to a poor performance and stability. This paper solves this problem by designing a RED-based active queue management (AQM) algorithm, called FUF-RED that provides a Full Information Feedback. This algorithm not only considers the average queue length but also it takes into account growth rate of the instantaneous queue length to calculate its congestion feedback. The proposed algorithm is supported by a theoretical stability analysis which gives those feedback gains that guarantees the network stability. Extensive packet level simulations, done by using ns-2 simulator, show that the proposed algorithm outperforms existing AQM algorithms in terms of stability, average queue length, number of dropped packets and bottleneck utilization.     

一种数据丢包情况下的交叉口排队长度均衡控制方法

针对交通数据在传输过程中随机丢包造成交通拥堵的问题,提出一种新的交叉口排队长度均衡控制方法。考虑到交叉口交通控制的重复特性和强非线性,将无模型自适应迭代学习控制方案应用于交叉口排队长度控制中,通过实时调整各交叉口的信号配时方案来调节路口车辆的排队长度,实现各交叉口排队长度的均衡。针对道路交通网络控制中排队长度差值数据在传输过程中存在的丢包现象,将数据丢失现象描述为概率已知的伯努利序列,提出数据丢失情况下的补偿算法,即利用上次迭代的输出数据、伪梯度的估计值和控制输入差值对丢失数据进行补偿,解决存在数据丢包情况下多交叉口排队长度均衡控制问题。仿真结果表明,该方法在数据丢包的情况下迭代100次左右能够收敛于期望值并达到期望控制效果,验证了补偿算法的有效性。     

一种改进的主动队列管理算法

主动队列管理是实现网络拥塞控制的重要技术,但是多数主动队列管理算法如随机早期检(RED)都存在对参数依赖性强的问题。针对RED算法中平均队列长度不能完全反映网络拥塞状况的问题,该文结合平均队列长度和网络的负载,提出一种改进的RED算法。该算法能根据网络负载的变化,自适应地调整丢包的概率,使它更符合网络的实际状况。通过仿真进行了性能分析,证明了算法的有效性。     

无线传感器网络中基于定向扩散协议的跨层拥塞控制方法

针对无线传感器网络的拥塞特征,利用跨层设计的思想提出了一种基于定向扩散路由协议的跨层拥塞控制方法。该方法包括局部拥塞控制和全局拥塞控制两部分,在本地节点和Sink节点上进行了基于ACK的拥塞反馈和跨层速率调节。仿真实验表明,该算法不仅能有效地缓解拥塞,降低能耗,而且能保证数据包的完整性,与CODA机制相比能量节省了32.56%,逼真度提高了6%。