一种适用于异构网络的TCP New Vegas算法

TCP Vegas是运输层的一种可靠算法,但是在无线网络中不能最高效率的占用网路带宽,使得数据传输受到限制,不适合在无线网络中传输。对TCP Vegas算法进行改进,提出了一种适用于异构网络的TCP New Vegas算法。该算法将diff控制在两个动态门限值a,b之间,根据a,b两个动态门限值的设定,可有效的提高算法的拥塞窗口及吞吐量。以无线传感器网络接入第三代移动通信网络为仿真背景,对该算法进行了仿真实验。仿真结果表明,改进后的TCP New Vegas算法具有较大的拥塞窗口和较高的吞吐量,更适合应用于异构网络中数据的传输。     

LEO卫星网络TCP拥塞控制算法仿真分析

研究了类Iridium系统的LEO卫星网络环境下各种TCP(TransmissionControlProticol)拥塞控制算法的性能表现,包括Reno,Newreno,SACK,Vegas四个算法,侧重点是各种性能参数在整个网络上总的平均结果,关心网络的整体性能·仿真结果表明在平均往返时延上Vegas算法优于其他算法,但各种算法在平均吞吐量方面的差别并不明显·与单一链路的仿真结果比较,使用完整的网络进行仿真具有积极的意义·     

一种认知无线网络中TCP拥塞窗口的在线学习方法

在认知无线电中,改进传输层协议提高吞吐量的方法引起了业界的广泛关注。采用可用带宽测量技术,提出了一种基于ACK时间间隔的在线学习方法(TCP-Learning)。该方法能够快速地学习到网络链路中可用剩余带宽;并能够快速调整TCP拥塞窗口。仿真结果表明,在链路处于良好状态下,TCP-Learning吞吐量略优于Reno和Vegas等传统拥塞控制算法,但在链路较差情况下,TCP-Learning吞吐量明显优于Reno和Vegas等传统拥塞控制算法。     

应用于非对称网络的改进TCP Vegas协议

TCP Vegas协议已被证明比传统TCP协议性能优越,但在非对称网络中的性能不理想.文中提出针对这一缺陷的改进算法.首先基于确认包中的ecn_to_echo_位估计反向链路的拥塞概率,证明了拥塞概率和分组的环型流程时间(RTT)成正比.接着,通过监测拥塞概率的变化,求出RTT的变化,进而求得拥塞前的实际RTT,并以此为基础执行TCP Vegas流量控制协议.基于NS-2的仿真实验表明,文中算法在正、反向链路出现拥塞时的性能均优于现有Vegas算法.     

基于TCP Vegas拥塞控制算法的改进研究

文章针对同构型网络环境下Vegas算法优于其他算法,而在异构型网络环境下由于Vegas算法保守型的拥塞避免机制,导致其网络性能表现较差进而未能获得广泛应用的问题,在分析Vegas算法工作原理的基础上,提出一种Vegas参数优化算法。NS2仿真结果表明:Vegas参数优化算法具有大拥塞窗口和高吞吐量、低误码率等性能,与Reno算法共存兼容性较好,从而验证了算法的有效性。     

一种改善与TCP Reno兼容性的TCP Vegas改进算法

在分析TCP Vegas及其相关改进算法优缺点的基础上,针对TCP Vegas在与TCP Reno共享带宽时存在不兼容的问题,基于TCP Vegas-A算法,引入相对队列时延的拥塞状态判断方法,提出了一种Vegas改进算法TCP Vegas-A+.新算法将路由器缓存占用量和相对队列时延相结合,把网络状态进一步细分成拥塞增加和拥塞减轻状态,以更准确地判断网络拥塞情况、适时合理地调整拥塞窗口.分阶段对各算法的拥塞窗口大小、所传输的分组数进行数学计算,分析Vegas-A+连接与Reno连接的兼容性,并与Vegas+连接与Reno连接的兼容性进行比较,同时利用仿真实验进行验证.数学分析和仿真结果表明,Vegas-A+算法能更准确判断网络状态,改善了与TCP Reno的兼容性,能和TCP Reno较公平地竞争带宽.     

移动自组网中一种基于TCP Vegas的拥塞控制方法

移动自组织网络中,TCP Vegas是一种端对端拥塞避免协议,它使用传统的方法来决定和控制网络状态.但是该传统方案不适用于所有环境,它会不必要地降低拥塞窗口的大小.基于此,提出了一种改进的TCP Vegas,它利用发送端包的往返时间变量、短期吞吐量和接受端的内部延迟来测量网络状态,然后考虑路径长度和网络状态来控制拥塞窗口.仿真结果表明,在高移动性和通信量条件下,与自组织TCP Vegas方法比较,所提方案MTCP Veags在吞吐量有10到15%的提升.     

Logvegas:高速长距离网络中基于Vegas的拥塞控制机制

TCP Vegas是一个著名的传输控制协议,能在早期探测网络拥塞并成功阻止周期性的丢失数据包,但是在高带宽时延积网络中,TCP Vegas在包丢失后恢复到大窗口的行动迟缓,其拥塞控制算法的性能比较差;文章提出了TCP Vegas的一种改进版本的Logvegas,它基于历史拥塞窗口,允许在包丢失事件发生后按对数级速度恢复拥塞窗口;通过在ns2下进行的大量模拟实验表明,Logvegas可以取得比Tcp Vegas更好的传输性能.     

TCPS-jump:卫星信道拥塞控制新算法

由于卫星通信系统具有的长时延特性以及无线信道误码率高的特点 ,传统的应用于Internet的TCP拥塞控制机制在卫星通信链路上进行TCP数据包传输时不能充分利用网络的吞吐量 ,导致网络效率低下 .因此提出一种新的基于TCP拥塞控制窗口大小的改变新算法TCP Sjump ,旨在有效提高卫星通信链路上的网络利用率 ,并给出了在实际环境中和利用计算机进行仿真试验的研究模型     

基于H_∞次优滤波器的TCP窗口控制器

针对网络拥塞问题,给出了一种基于H∞次优滤波器的TCP窗口控制器(HIF TCP).证明了基于网络微积分学的F-model NC控制器的非因果性,并利用H∞次优滤波器理论对其进行逼近.设计了一个理想的TCP窗口模型,根据Internet网络的实际特性,通过对网络带宽、往返时间的测量以及不可测状态值的有效的近似,得到了基于H∞次优滤波器的TCP窗口模型.ns仿真表明,提出的HIF TCP窗口控制算法能够较好地预测TCP窗口值,并且在双向瓶颈链路下依然具有较高的链路吞吐量和较低的队列延时.     

高速卫星因特网中TCP协议的改进

针对TCP(Transm ission Control Protocol)协议在高速卫星因特网中传输吞吐量低的问题,提出了一种改进TCP快速恢复的算法。该算法根据卫星信道由传输错误造成的分组丢失概率远大于由拥塞造成的分组丢失概率的特点,通过加快窗口的增长速度,避免过早地进入拥塞避免阶段,达到了提高TCP吞吐量的目的。通过NS2软件模拟仿真了高速卫星因特网环境,并对各个TCP版本和改进算法的仿真结果进行了比较和分析。仿真结果表明,改进算法的吞吐量比TCP-SACK提高了约10%,比TCP-Reno提高了约30%。     

TCP Reno/Vegas算法的进化博弈模型

为了精确研究 TCP(transmission control protocol)算法 ,指导其他端到端流量控制算法以及路由器中的分布式流量控制算法的设计和实现 ,该文从非合作博弈的角度出发 ,提出了一种基于进化博弈理论的 TCP算法模型。使用该模型 ,针对 Reno和 Vegas两个版本的 TCP算法进行了描述、仿真和比较。分析和仿真结果表明 :TCP Reno使用 3个策略进行流量控制 ,而 Vegas是一个 5策略的流量控制算法 ,因此 ,Vegas能够比 Reno更好地适应复杂的网络环境 ,获得更好的性能。另外 ,该文从进化博弈理论的角度提出了一些能够提高 TCP性能的方法和改进方向     

TCP协议在卫星链路上的改进及仿真研究

为了提高TCP协议在卫星链路上的性能,对传统的TCP协议进行了两点改进:增大慢启动算法的初始窗口;改进窗口增长算法.利用计算机仿真详细地研究了改进的TCP协议在卫星连路上的性能.仿真结果表明,相对于传统的TCP,改进的TCP协议的吞吐率显著提高,体现了更优越的性能.     

基于NS仿真的无线自组网TCP性能研究

由于Ad Hoc网络具有多跳、无线连接的特点,其TCP性能成为Ad Hoc网络研究的重点.考虑Ad Hoc网络的多跳拓扑及无线分组丢失,根据TCP主流版本的拥塞控制规则,基于NS实验分析了TCP窗口及吞吐量性能.研究表明：基于有线网络设计与优化的TCP版本,并不都适合于Ad Hoc网络.Tahoe不但将TCP窗口维持在一个较高的数值上,而且在主流TCP版本中吞吐量性能也是较好的.另外,实验与分析也显示,除了无线分组丢失,超时成为影响Ad Hoc网络TCP性能的重要因素.     

基于NS仿真的无线自组网TCP性能研究

由于Ad Hoc网络具有多跳、无线连接的特点,其TCP性能成为Ad Hoc网络研究的重点.考虑Ad Hoc网络的多跳拓扑及无线分组丢失,根据TCP主流版本的拥塞控制规则,基于NS实验分析了TCP窗口及吞吐量性能.研究表明：基于有线网络设计与优化的TCP版本,并不都适合于Ad Hoc网络.Tahoe不但将TCP窗口维持在...     

突发粒度对光突发交换网络TCP特性的影响

光突发交换(optical burst switching,OBS)是下一代IP-over-DWDM光网络最有前途的解决方案之一。TCP在OBS网络中的传输性能越来越引起重视。利用基于NS2的光突发交换仿真平台。研究了在不同的负载下,突发粒度对TCP在光突发交换网络中的传输特性的影响,分析了它们在光突发交换网络中的TCP吞吐量及平均附加时延。