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主动队列管理是IP拥塞控制的一种重要机制,BLUE算法作为一种典型的主动队列管理算法,使用丢包和连接空闲;件来控制拥塞,但是其性能还不稳定.本文对BI。UE算法进行了改进,提出了一种精确度加强的主动队列管理算法—PE-BLUE(Precision Enhanced BLUE),它能自适应地调整其参数.仿真表明PEBLUE能够进一步提高对队列的控制精确度,改善BLUE算法的性能. 相似文献
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针对随机早期检测(RED)算法在网络拥塞控制中的缺点和复杂性,提出了基于路由队列资源(缓冲)自适应的新算法(ND-RED)。该算法采用非线性丢包策略和动态调整算法参数的方法,使得路由队列长度稳定在参考值附近,从而有效控制了网络拥塞,高效地利用了资源。最后实验结果表明,ND-RED算法具有良好的稳定性,在队列控制和丢包率控制方面优于RED算法。 相似文献
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基于模糊理论的主动队列管理算法——FBLUE 总被引:1,自引:0,他引:1
针对BLUE算法的队列长度增减迅猛、吞吐量波动大的缺陷,文中提出了一种改进算法——FBLUE。该算法在原有BLUE算法的基础上增加了门限机制,根据模糊理论使用平均队列长度来动态地调整丢包概率的变化步长。ns2仿真实验结果表明,FBLUE算法保持了BLUE算法丢包率低的优点,并在队列长度、带宽利用率上明显优于BLUE算法。 相似文献
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一种支持优先级标记处理的主动队列管理机制 总被引:2,自引:0,他引:2
随着Internet流量的日益增加,依赖平均队列长度管理拥塞控制的RED(random early detection)队列管理算法有其内在的缺点,即使结合IETF(Internet engineering task force)明确的拥塞通知ECN(explicit congestion notification)也不能有效地阻止包丢失.在分析比较RED算法和BLUE算法的基础上,提出了一种加强的主动队列管理机制--EBLUE(enhanced BLUE),然后结合EBLUE研究了TCP的拥塞控制机制, 相似文献
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近年来,随着通信技术和网络传输能力的大幅度提升,应用需求呈现多元化的增长态势(视频会议、在线游戏等交互式应用要求低时延、低抖动,而软件更新等应用则要求高吞吐).为满足时延不敏感的数据传输并保证高效的瓶颈带宽利用率,低优先级拥塞控制算法(如LEDBAT(low extra delay background transport))受到广泛关注.该类算法能在链路空闲时占用未被使用的带宽,而在链路负载较高时释放占用的带宽以保证时延敏感数据的传输.然而,当中间路由器部署主动队列管理算法时,低优先级拥塞控制算法存在优先级反转问题,即链路高负载时无法释放占用的带宽,使其退化为普通拥塞控制算法.为解决该问题,针对LEDBAT中的固定时延阈值造成的优先级反转,提出启发式的动态阈值调整算法,其在运行时动态搜索最优的动态时延阈值,确保LEDBAT与主动队列管理算法共存时仍能保持低优先级特性,同时不降低链路的利用率.为验证算法的有效性,在网络模拟NS2中建立了不同网络场景并对算法进行大量的评估.实验结果表明:与已有低优先拥塞控制算法相比,新算法能够有效解决优先级反转的问题,同时保证链路的带宽利用率. 相似文献
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在Internet中,拥塞现象是不可避免的一个问题。拥塞现象的存在,造成了网络资源的浪费,同时也严重影响了网络的性能。解决拥塞问题,一方面靠网络协议机制,比如基于TCP协议;另一方面,需要合适的缓冲管理技术。传统的提供尽力转发服务的路由器中,来自不同流的分组在同一队列中缓冲,当队列满时,随后到达的分组因为无缓冲空间而被丢弃,这一被动的缓冲管理算法称为Drop Tail。Drop Tail缓冲管理算法存在两个重大的缺陷:首先,Drop Tail会造成封锁(Lock-Out)现 相似文献
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Mosleh M. Abualhaj Abdelrahman H. Hussein Qasem M. Kharma Qusai Y. Shambour 《计算机系统科学与工程》2021,38(2):251-264
A considerable number of applications are running over IP networks. This increased the contention on the network resource, which ultimately results in congestion. Active queue management (AQM) aims to reduce the serious consequences of network congestion in the router buffer and its negative effects on network performance. AQM methods implement different techniques in accordance with congestion indicators, such as queue length and average queue length. The performance of the network is evaluated using delay, loss, and throughput. The gap between congestion indicators and network performance measurements leads to the decline in network performance. In this study, delay and loss predictions are used as congestion indicators in a novel stochastic approach for AQM. The proposed method estimates the congestion in the router buffer and then uses the indicators to calculate the dropping probability, which is responsible for managing the router buffer. The experimental results, based on two sets of experiments, have shown that the proposed method outperformed the existing benchmark algorithms including RED, ERED and BLUE algorithms. For instance, in the first experiment, the proposed method resides in the third-place in terms of delay when compared to the benchmark algorithms. In addition, the proposed method outperformed the benchmark algorithms in terms of packet loss, packet dropping, and packet retransmission. Overall, the proposed method outperformed the benchmark algorithms because it preserves packet loss while maintaining reasonable queuing delay. 相似文献
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发现丢包率受利用率和缓冲区影响较大;同时实验结果表明RQQM算法的公平性远远优于其他两种算法,其平均丢包率降低至12.21%。 相似文献
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针对现有的主动队列管理(AQM)算法造成的队列时延无法满足VoIP、音视频等流媒体传输需求的问题,提出一种直接控制队列时延的主动队列管理算法--DCQA。该算法使用PID控制器计算路由器缓存的数据包丢弃概率,用其对即将进入缓存排队的数据包做丢包判断并采取相应动作,以控制队列时延在期望值以下。实验仿真了3种网络环境下DCQA的性能,链路利用率分别是99.93%、99.88%和99.95%。并且,队列时延分别有50.45%、51.59%、52.4%被控制在期望值以下,比CoDel算法分别提高了3.6%、40.53%、50.69%。实验结果表明,DCQA在不同的网络环境中都可以获得较高的链路利用率,而且控制队列时延的能力优于CoDel算法,适用于流媒体的传输。 相似文献