DiffServ 中基于优先级的队列调度算法

为了提高 DWRR 算法的时延性能及应对突发流的能力,文中结合比例时延区分服务模型,在 DWRR 算法的基础上提出了一种能够体现优先级的队列调度算法-PDDRR.该算法的控制目标是保证各业务流的平均排队时延在无突发业务流时维持在给定的比率,而在应对突发流时忽略时延的比例公平原则,根据网络实时负载动态地调整各队列的权值,合理地分配资源.仿真结果表明,算法不仅能实现不同优先级业务的时延区分,而且在业务流突发时为各等级业务提供服务质量保证.     

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。     

基于区分服务的队列调度算法研究

文中分析了在区分服务(DiffServ)模型下的WRR和DWRR调度算法的优缺点,提出了一种DWRR的改进调度算法DWRR+.该算法根据当前队列中分组的长度动态设置一次服务中发送分组的最大字节数,既保证了低权值业务的延迟特性,又保证带宽分配相对的公平性,避免了低优先级队列可能长时间得不到服务的缺点,改善了DWRR算法不能很好满足业务的时延特性.使用NS-2网络仿真器进行算法性能评价,仿真结果表明DWRR+算法在保证输出带宽的前提下降低了延时,可以在一定程度上保证不同业务的服务质量.     

AdHoc网络中考虑事件紧急度的跨层QoS保障机制

考虑Ad Hoc网络中事件紧急度,提出一种可以有效改善整体高优先级业务流时延和时延抖动性能的跨层QoS服务质量保障算法.根据时延要求及业务分组距离目的点的跳数信息,评估此业务的紧急度,并在调度传输时充分考虑各个事件的紧急度.在有实时要求的业务发生超时的情况下,通过合适的路由置换方法,改善业务流时延及网络吞吐量.本文重点讨论如何在IEEE802.11e协议基础上实现对指定优先级业务流的服务质量保障.GloMoSim仿真环境下的仿真结果显示该算法与原有IEEE802.11e协议相比,对于高优先级业务,在分组端到端时延、时延抖动以及网络吞吐量方面有较大的改善.     

一种适用于可扩展AdHoc网络的动态时隙分配算法

针对现有基于固定分配时隙的ad hoc网络MAC协议时隙利用率低,不能适应突发网络业务的局限性展开研究,并在此基础上提出了一种适用于规模可扩展的ad hoc网络的动态时隙分配算法(DTDMA).该算法利用较少的控制开销,通过节点间控制帧的交互,实现在网络负载较重的情况下,可以有效保证多个节点无冲突的接入信道,并针对不同优先级的网络业务提供相应优先级的时延保证.QualNet网络仿真环境中的仿真实验证明该算法能创建一个规模可扩展的无线自组织网络,且当网络中存在突发流业务时大大提高了网络吞吐量,减小了平均端到端时延,并实现了区分优先级服务.     

基于优先级机制的卫星MPLS网络重路由策略

针对卫星之间传输时延大、误码率高和星上资源有限造成的重路由时延大和丢包率高的问题,提出了一种基于优先级机制的重路由策略,以最小干扰算法作为路由算法,将业务流划分成不同优先级,同时定义链路重复率,针对不同优先级业务选择不同类型的备份路径,从而保证卫星网络中业务流的Qo S。仿真结果表明,提出的优先级策略在时延、丢包率和重路由成功率方面优于传统的全局保护和局部保护方法,同时在算法复杂度上优于地面较新的基于回路的重路由机制,有效地提高了链路失效期间卫星网络的性能。     

DLD-MAC:一种区分服务的低时延传感器网络MAC协议

针对现有无线传感器网络MAC协议不能提供区分服务和传输时延较大的问题,在经典多跳传输协议DW-MAC的基础上,提出了一种具有区分服务功能的低时延MAC协议—DLD-MAC(Diffserv-based Low-Delay MAC)。其基本思路是让高优先级数据选择更小的竞争窗口,以降低时延和能耗。Markov建模分析表明,DLD-MAC能对不同优先级的业务流进行很好的服务区分,而且相较于传统的无线传感器网络MAC协议,其在时延性能上有显著优势,能更有效地保障服务质量。     

可见光通信与WiFi异构网络资源管理算法

可见光通信(VLC)/WiFi异构网络实现了室内的高速通信与无线覆盖，资源管理算法是实现异构网络高效传输的关键。针对传统资源分配管理算法在大规模VLC/WiFi异构网络环境下存在系统公平性低、用户体验感差等问题，提出一种动态加权轮询(DWRR)算法。将用户资源需求量、平均请求速率及与最近接入点的距离这3个因素进行加权作为用户的初始优先级。在每轮调度结束后，对时延较大的用户做出补偿，提高时延较大用户的优先级。考虑VLC和WiFi覆盖范围的差异及用户对资源的竞争程度，定义不同区域内的用户资源优先级，使VLC覆盖范围内优先级高的用户利用VLC资源，剩余用户与VLC覆盖范围外的用户联合分配WiFi资源。仿真结果表明，与最大载干比调度、比例公平算法相比，DWRR算法保证了用户间的公平性，同时提升了系统吞吐量和用户体验。     

动态调整调度配额的TCSN调度算法*

针对列车控制与服务网（TCSN）的区分服务需求,进行了调度算法研究,提出了一种基于动态调整调度配额的算法DWDRR。该算法在原有的WDRR（加权差额轮询算法）算法基础上增加了调度配额的计算,并根据队列的数据流量到达率、时延优先级、丢包优先级和网络的当前状况综合地决定各个队列的调度配额,实现比例公平的调度。并通过仿真分析证明该调度算法可以根据各队列在不同网络状态下流量到达率、优先级动态地决定队列的调度配额,从而满足TCSN根据不同到达率、优先级进行区分服务的需求。     

WiMAX Mesh网络中一种集中式QoS调度算法

针对WiMAX Mesh网络集中式下资源的调度和分配,分析了现有调度算法的研究进展与优缺点,结合标准对Mesh模式的QoS定义,提出了一种WiMAX Mesh网络集中式下基于分组的QoS调度算法。通过区分数据流的优先级方式对不同业务数据流进行分组,并计算组内流节点的权值,保证同种业务流间高传输要求和低传输节点的公平性。仿真结果表明,与HRF和LRC算法相比,该算法对于分类业务的时延和网络吞吐量具有明显的优势,实现了区分业务的QoS保障。     

一种支持DiffServ模型的CICQ调度策略

结合大规模接入汇聚路由器需要对不同汇聚业务流进行不同的处理这一实际需求，基于CICQ交换结构，该文给出了一种支持DiffServ模型的调度策略(DS)，该算法以“节点行为”方式对业务流进行调度。和以往算法相比，DS采取了分布式的控制策略，并且具有较低的时间复杂度，工程上更易实现。仿真结果表明，DS不仅能够为EF和AF业务提供带宽保证，而且具有良好的时延性能。     

OBS网络中汇聚机制对边缘结点时延特性的影响

提出了一种边缘结点时延特性分析模型,将边缘结点时延分为组装时延、突发排队时延和偏置时延;在分析光突发交换汇聚机制的基础上指出组装时延对时延特性影响最大;从理论上分析了三种不同组装算法的组装时延,并通过仿真验证了理论分析的正确性;利用仿真研究了在Possion和自相似业务输入下边缘结点的时延特性。分析和仿真结果表明,边缘结点时延特性主要由组装时延决定,与所选取的组装算法和算法参数有密切关系,并且爱输入业务自相似性的影响。     

区分服务中一种动态概率优先级调度算法*

提出了一种动态概率优先级算法DPP,针对一类对延时和丢包率要求相对较高的应用,根据AF1队列长度动态调整概率计算参数p,有效地解决了由于突发流量带来的QoS性能下降问题。不同实验环境下的仿真结果表明,DPP算法有效改善了突发性对分组平均排队延时的影响,减少了分组丢包率。     

On tuning and complexity of an adaptive model predictive control scheduler

In this paper, adaptive model predictive control is applied to schedule differentiated buffers in routers. The proposed algorithm, adaptive model predictive control scheduler (AMPCS), dynamically regulates the service rates of aggregated traffic classes. This algorithm guarantees some required constraints on proportional or absolute delay. The control parameters and the way they are adjusted as well as the problems of implementing the controller at high data rates are investigated. Theoretical analysis and numerical simulations demonstrate stability of AMPCS and its acceptable quality of service differentiations at core routers while maintaining end to end delay constraints.     

一种高性能CICQ交换结构调度算法

在CICQ的两类调度算法中,无队列状态信息调度算法相对简单,但在非均匀的业务流环境下性能无法令人满意;基于队列状态信息的调度算法在非均匀的业务流环境下性能良好,但算法复杂度高。针对以上不足,提出一种低复杂度的高效调度算法CRR-FRR。新算法无需比较和排序,硬件实现简单,具有良好的可扩展性。仿真结果表明,无论是在均匀分布还是在突发业务源的情况下,均具有良好的时延性能。     

面向无线传感器网络不同业务的区分服务算法

针对无线传感器网络中不同等级业务在传输过程中对QoS的不同要求,提出了一种适合无线传感器网络中不同业务的区分服务算法——EMHNS算法。该算法根据不同等级的业务来选择合适的转发节点,从而保证实时业务传输的时延能够达到最小,而尽力而为业务传输时时延不是考虑的主要因素,在传输尽力而为业务的时候重点考虑网络能耗均衡。仿真结果表明,与定向扩散协议相比,该算法能降低实时业务的端对端延时,并使网络生存期得到提高。     

时隙间迭代的输入队列交换机Round-Robin调度算法

输入队列因具有良好的可扩展性而广泛应用于高速交换机和路由器中,但输入队列需要精心设计调度算法以获取较好的性能.Round-Robin算法因其简单性和并行性而得到广泛的研究,但现有的Round-Robin算法在突发流量和非均匀流量下的负荷-延迟性能较差.提出了调度决策在时隙间进行迭代的思想,并利用队列长度具有随机性的特点设计了能近似最大匹配的Round-Robin算法--iSLOT.仿真结果表明,iSLOT不仅在均匀流量下是稳定的,在非均匀流量和突发流量下的吞吐率及延迟性能均远好于现有的Round-Robin算法.     

一种适用于网络处理器的队列管理算法

遵循比例区分服务模型,设计了一种适用于网络处理器的队列管理算法．算法包含两部分,分组入队列时实现丢失率控制的RR—PLR（round—robin based proportional loss rate）和分组出队列时实现时延控制的WRR—PAD（WRR based proportional average delay）．算法采用轮循的机制,避免了除法运算和排序操作,具有O（1）的复杂度,而且易于在网络处理器上实现．性能模拟以及实测的结果表明,该算法能有效实现平均分组丢失率和平均排队时延的比例控制,系统的总吞吐率达到了1．125Gbps（每个分组64B,即2．25Mpps）．     

A proportional fairness scheduling for wireless sensor networks

This paper describes a packet scheduling algorithm for wireless sensor networks (WSNs) that meets the proportional fairness principle. Based on the weighted round-robin strategy, the proposed scheduling algorithm allocates a different service quota to different traffic according to the average packet arrival rate. This guarantees proportional fairness in terms of the average packet delivery delay and the average packet loss ratio. Since the scheduling algorithm does not perform high-load operations such as time stamping and sorting, it can be implemented easily and is suitable for resource-limited WSNs. The proposed scheduling algorithm is tested in a WSN and is found to guarantee the proportional fairness of the average packet delivery delay when this is used as the performance metric, and to realize proportional fairness in the average packet loss ratio when all the queues are overflowing and the average packet loss ratio is used as the performance metric.