主动队列管理算法的分类器实现

作为端到端拥塞控制的增强机制,主动队列管理(AQM)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.已有的大多数主动队列管理算法沿用了随机早期探测(RED)算法首创的概率丢弃机制.本质上,判决是否丢弃分组的过程是一个依赖于网络拥塞状态的决策过程,因此,概率决策不应该是唯一的方法.在本文的研究中,我们首先归纳了理想AQM算法所应具备的品质,然后应用模式识别中分类器的设计思想提出了一种新颖简洁的主动队列管理策略实现框架,并基于Fisher线性判别方法为AQM设计了一个两维两类分类器(TCC).仿真试验表明TCC有效、敏捷、鲁棒,扩展性好,同时实现简单,计算开销小,有利于高速路由器的性能优化.     

基于速率的主动队列管理算法的性能分析

主动队列管理是解决网络拥塞的主要措施。针对基于队列的主动队列管理算法的不足,提出了一种基于速率的新算法RAQM,该算法以数据到达速率与路由器最大服务速率的差值为指标计算丢包概率,能够快速地对网络流量的变化做出反应,该算法计算简单,而且只需要设置一个参数K。通过现代控制理论分析了RAQM/TCP系统的稳定性。仿真结果表明,RAQM能够维持较低的队列长度并保持队列的稳定,从而减小了分组端到端时延和时延抖动。最后讨论了参数K对算法性能的影响。     

几种公平的主动队列管理算法的比较研究

主动队列管理是实现网络拥塞控制的一种重要技术,但是多数主动队列算法如RED等对于公平性的考虑不足.近年来,也出现了一些能提供一定的公平性支持的主动队列管理算法,本文对其中几个有代表性的算法进行了对比研究.包括对它们的理论分析,以及在ns2上的仿真实验,并且结合实验结果对算法中存在的问题及其原因进行了深入的分析.文中最后对这几种算法进行了综合的评价,并对算法的改进提出了一些建议,希望能为今后的工作提供一定的支持.     

一种基于动态阈值的主动队列管理算法

针对BLUE算法缺少早期拥塞检测机制,导致队列溢出或空闲现象频繁发生的问题,通过引进基于动态阈值算法的控制机制,借鉴RED算法所采用的早期拥塞检测机制,提出了DT-BLUE算法。仿真实验表明本文算法能保持队列长度的稳定性,有效降低队列空闲或溢出现象的发生,提高链路的利用率。     

基于极点配置的增强自适应虚拟队列管理算法

针对动态网络主动队列管理算法中控制参数设置难题,提出了一种增强自适应虚拟队列管理新算法（EPAVQ）。     

QoS体系中的主动队列管理算法研究综述

随着Internet的迅速发展，服务质量(QoS)正成为当前研究的热点之一。为了达到QoS的性能指标，拥塞控制作为一个很重要的方面在发挥着作用。主动队列管理是实现拥塞控制的重要手段之一，长期以来一直受到广泛的关注，基于不同理论的各种主动队列管理的算法也随之涌现。这些队列管理算法在一定程度上完成网络拥塞控制的任务，但是也不同程度地在公平性、可扩展性以及算法的复杂度上存在缺陷。本文通过对目前几种主要队列管理算法的实现原理的分析，考察了这些队列管理算法的优点和其可能存在的一些问题，而这些可能存在的问题也是下一步研究的起点。     

一种加强的主动队列管理算法--EBLUE

作为一种典型的主动队列管理算法,BLUE明显不同于其它方法,它使用丢包和连接空闲事件来控制拥塞。试验表明BLUE的丢包率明显小于RED,但是其参数设置仍然存在一些不足之处。本文在BLUE算法的基础之上,通过引进自适应的思想对其进行了改进,提出了一种加强的BLUE队列算法——EBLUE。大量的仿真实验表明本文的改进算法能够进一步提高BLUE的性能。     

基于动态矩阵控制的主动队列管理算法

针对Internet系统,通过对流体流模型的分析,提出了一个新的预测模型.该模型形式简单,参数的计算相对容易,并且能根据当前的网络情况有效的预测拥塞窗口的变化.结合动态矩阵控制 (Dynamic Matrix Control,DMC) 理论,提出了一种新的主动队列管理算法——DMCAQM 算法,给出了DMCAQM 的详细设计过程,稳定性分析和参数选取原则.大量不同网络环境的仿真实验表明DMCAQM 算法是有效的.与PI、RaQ 和REM 等算法相比较,DMCAQM 有收敛速度快、队列抖动小的优点.同时,由于DMCAQM 的采样间隔相对较大,而算法实现简单,所以计算量小,占用的路由器资源更少.     

QL-CSFQ:一种结合队列长度的CSFQ算法

当存在适应流时,网络流量的测量值与实际值存在比较大的误差,这将严重影响CSFQ算法中公平共享速率α值的计算准确性,从而大大降低网络流之间的公平性.针对这一问题,本文提出了一种结合队列长度的CSFQ算法—QL-CSFQ.在QL-CSFQ算法中,采用结合队列长度状态信息来提高公平共享速率α值的计算准确性,从而有效提高了存在适应流情况下的网络流之间的公平性.大量模拟实验结果表明在存在适应流情况下QL-CSFQ有效消除了测量误差对算法公平性的影响,提高了网络流之间的公平性.     

一种基于模糊逻辑的主动队列管理算法

主动队列管理 (ActiveQueueManagement,AQM)技术作为Internet拥塞控制的一种有效方法 ,对于提高In ternet的服务质量具有十分重要的作用 .本文根据TCP拥塞控制算法基于数据包丢失的窗口变化机制 ,设计了一种基于模糊逻辑的主动队列管理算法 .该算法依据路由器中队列长度的变化情况 ,根据一定的模糊自校正原则来调整数据包的丢弃概率 ,从而使路由器中的队列长度稳定在参考值附近 .仿真结果表明该算法不但十分有效 ,而且对不同的网络状况具有很好的适应能力 .     

一种基于速率和队列长度的主动队列管理机制

本文研究了拥塞产生的原因及其表现形式,提出了一种基于报文到达速率和队列长度的随机早丢弃算法(RQ).根据拥塞的严重程度和变化趋势将拥塞划分为六个级别,每个级别采用合适的丢弃概率,从而将队列控制在理想工作点附近.利用经典控制理论,分析了系统的稳定性,给出了参数配置的原则.最后,用NS网络仿真器对算法性能进行了验证.     

主动队列管理中的智能分组丢弃新机制

主动队列管理通过网络中间节点有控制的分组丢弃实现了较低的排队延时和较高的有效吞吐量,是TCP端到端拥塞控制近来研究的一个技术热点.已有的大多数算法在判定分组丢弃时大都沿袭了RED的概率丢弃机制,具有一定计算复杂度的随机数生成过程不利于路由器性能的优化.在本文中,我们首先定义了拥塞指数这一新的测度变量来量化描述网络的拥塞状态.接着,利用模糊逻辑设计了一种新的智能分组丢弃机制,离线的合成推理使得分组丢弃的判定仅需要简单的查表操作和比较运算即可完成,为优化路由器的性能提供了便利.数字仿真的结果表明:智能分组丢弃机制的性能优于经典的RED算法,控制队列的能力强,鲁棒性好,稳定工作域大,能很好地抵抗突发性和非弹性业务的干扰,适合工作在瞬息万变的动态网络环境中.     

基于动态输出反馈控制的主动队列管理算法

 针对网络拥塞控制的不确定时滞特性,提出了一种基于动态输出反馈控制(DOFC)的主动队列管理(AQM)算法.建立了TCP/AQM系统的时滞有界模型,给出了判定闭环AQM系统稳定的充分性条件,以及基于线性矩阵不等式的动态输出反馈控制器参数设计方法.仿真结果表明,该算法在大时滞的网络环境中,能迅速地将队列长度收敛到目标长度附近,且在特征参数变化的网络环境中具有较强的鲁棒性.     

REDu:一种新的识别并惩罚非适应流的主动式队列管理算法

本文提出一种新的主动式队列管理算法——热度算法(REDu).算法深入挖掘非适应流与适应流本质区别,利用CHOKe命中、RED丢弃等信息预选非适应流,通过热度升降机制计算一种新的部分流状态——热度,以此识别并惩罚非适应流.基于ns-2的仿真实验显示,与其他几种主动式队列管理算法相比,REDu具有更准确的识别并惩罚非适应流的能力,对适应流提供更好的保护,网络的鲁棒性也显著提高.     

用户公平的活动队列管理

用户公平活动队列管理算法UFQ(User Fair Queuing)的目标是在各种网络环境中都能为所有的用户提供满意度一致的服务.UFQ采用在网络边缘标记用户所属数据报的期望服务满意度u,在网络核心根据数据报的满意度高低,结合当前数据报流经节点的拥塞程度,来决定数据报的丢弃或标记(使用ECN),从而获得不同用户一致满意的服务.UFQ不要求接纳控制和信令.它仅在网络边缘保持数据流的状态信息;只维护一个先进先出队列,通过拥塞时丢弃或标记较高满意度的数据报,在不同的用户之间公平地分配网络带宽,从而有效地控制、减轻拥塞.通过TCP/IP网络的模拟,证实了算法能够按照用户期望满意度公平地分配网络带宽,提高网络的服务质量.