基于定向扩散的数据收集传感器网络拥塞控制方法

针对传统网络拥塞控制方法存在的控制效率低的问题,在数据收集传感器网络下提出定向扩散拥塞控制方法。建立网络拥塞模型并在传感器网络环境下进行变换,通过观测矩阵对数据收集传感器网络中的拥塞秦情况进行检测,生成相应的拥塞控制指令,设计定向扩散拥塞控制器并通过控制器执行控制指令,分别从网络传输速率和网络流量分配两个方面,实现网络拥塞避免控制。为了检验设计出的网络拥塞控制方法的性能进行仿真实验,从网络传输丢包率和单节点吞吐量两个方面验证该控制方法的效率。经过仿真实验发现设计的控制方法比传统控制方法的平均丢包率低0.4%,且单点的吞吐量更高,由此判定定向扩散的网络拥塞控制方法,在数据收集传感器网络当中具有较高的使用效率。     

广域电力系统的量化输出反馈控制

采用量化器将测量输出数据进行量化,用于解决数据存储空间不足以及通信拥塞问题,便于系统扩展和监控.设计了基于观测器的量化输出反馈控制器,保证系统稳定性且改善系统的动态性能.通过电力系统仿真实验验证了该方法的有效性.     

基于模糊控制的TCP拥塞避免算法

TCP（Transmission Control Protocol）使用基于延迟的拥塞避免算法DCA（Delay based Congestion Avoidance）提高了网络系统的吞吐量.但很多因素影响了DCA算法的效率.为此提出了一种基于模糊控制的DCA算法FDCA（Fuzzy Control Based DCA）,有效降低了这些因素带来的影响.仿真试验表明,该算法更加及时和准确地监测到网络拥塞,提高了网络的吞吐量.     

移动自组网络的自适应多路径路由协议研究

随着移动视频产业的飞速发展,如何保障移动自组网络中视频传输的服务质量(Qo S)已成为一个重要问题.针对移动自组网络环境中视频传输数据量大、容易拥塞、延时较长等问题,比较和分析了现有移动自组网络多路径算法和协议性能及其缺陷,从负载均衡的角度设计了一种自适应多路径优化路由算法.实验表明,该算法能有效提高网络吞吐量,减少视频通信过程中的网络时延,提高视频通信效率与视觉质量.     

无线Ad Hoc网络的MAC层拥塞控制算法

为解决无线Ad Hoc网络中拥塞主要由节点在MAC（媒体访问控制）层竞争无线信道而引起的问题,提出了一种基于无线环境监测的拥塞控制（EACC）算法.该算法通过监测IEEE 802.11的二进制指数退避过程判断MAC层拥塞状态,节点据此自适应调整数据分组的丢弃概率,通过丢包达到缓解拥塞的目的.利用IEEE 802.11DCF的信道接入机制,推导出MAC拥塞信息和吞吐量的关系方程,证明了该拥塞信息的正确性.仿真结果表明：EACC算法能够准确测量节点的拥塞程度,显著提高网络的吞吐量,从而有效地缓解网络拥塞.     

基于动态注入率的片上网络拥塞避免方法

片上网络的拥塞现象极大地限制了路由器的有效性能,拥塞问题将直接影响到整个处理器芯片的性能.本文首先分析了片上网络中虚通道路由器通信流量的特性．提出设定不同的阈值将网络拥塞状态进行划分,将拥塞避免问题划分为拥塞预防和拥塞解除两个阶段．提出使用一种动态注入率策略,根据实时检测网络的拥塞状态,动态调整网络报文的注入率,将网络中的通信流量控制在一个合理水平内,减轻网络的负载压力,避免NoC完全陷入拥塞而出现瘫痪状态．仿真模拟结果表明,拥塞预防时NoC性能约在“最大负载点”,拥塞解除时性能约在“膝点”,注入率可以达到0.05,在避免拥塞的同时有效兼顾了网络性能.     

数据中心网络差分流传输控制协议研究

针对数据中心网络多对一通信流量产生TCP Incast拥塞导致吞吐量降低,以及小流易受大流影响难以满足应用截止时间要求等问题,提出了差分流传输控制协议(DFTCP)。DFTCP采用主动队列管理机制,利用显式拥塞通知机制传递拥塞信息,通过控制交换机队列长度来减少突发流分组的丢失以解决TCP Incast问题。DFTCP在终端服务器中对TCP流进行分类,当网络发生拥塞时,基于网络状态信息和流分类信息调节TCP拥塞窗口,通过对大流进行更大程度的拥塞退避从而减小其对网络中其他TCP流传输性能的影响,进而减少小流完成传输的时间,解决小流高延迟的问题。仿真实验表明:与传统TCP相比,DFTCP能够避免因TCP Incast拥塞导致的吞吐量崩溃;与数据中心传输控制协议(DCTCP)相比,DFTCP能够减少小流传输完成的时间,同时DFTCP能够实现共享同一链路的多个大流快速收敛,保证公平性。     

基于协作多点的干扰协调技术

协作多点干扰协调技术是第四代移动通信中的关键技术,文中对此进行了全面回顾.内容主要分为3个方面:基站联合传输/顸编码、基站协作调度和基站联合检测/解码.基站协作传输主要表现在基站协作设计合适的预编码向量/矩阵,降低/避免用户间的干扰;基站协作调度表现在通过按照某种准则选择用户子集与基站通信,在系统吞吐量和通信公平性之间做出折中;基站联合检测/解码是通过基站间的协作对多个用户的信号进行译码.     

基于LMI方法的鲁棒AQM控制器设计

研究了因特网拥塞控制中的鲁棒主动队列管理(AQM)控制器设计问题. 基于Internet传输控制协议(TCP)拥塞避免机制的线性模型,根据AQM的设计要求, 首先将此问题转化为鲁棒镇定问题;然后利用线性矩阵不等式(LMI)方法得出了动态输出反馈控制器存在的充分条件,并给出了相应的设计方法. 最后,给出了控制器设计的算例并进行了仿真. 仿真结果表明所得出的控制器是可行和有效的,它不仅对全部网络参数鲁棒而且过渡时间短.     

具有通信时延的网络拥塞控制对偶算法的稳定性

运用时延微分方程中的Pontryagin判据，研究了各通信回路时延不同条件下网络系统在连接节点处的拥塞控制算法。借助复数域中的矩阵理论分析了网络拥塞控制算法的特征方程的特征根的特性，得到了具有通信时延的网络拥塞控制算法在平衡点渐进稳定的多个判据。仿真结果表明这些稳定性判据是有效的，这些结论为设计网络配置、确保网络稳定、避免网络拥塞提供了理论基础。     

基于强化学习方法的ATM网络ABR流量控制

针对异步传输模式(ATM)网络的拥塞问题,将强化学习方法应用于拥塞控制器的设计之中.该方法不依赖于网络的数学模型和先验知识,而是通过试错和与环境的不断交互获得知识,从而改进行为策略,具有自学习的能力.控制器通过调节可用比特速率(ABR)业务发送数据的速率,使网络中可能发生拥塞的节点的缓冲器队列长度逼近给定值,从而避免拥塞的发生,保证网络的稳定运行.通过一系列仿真实验验证了该方法的有效性.     

嵌入式网络通信中RED算法的优化

在嵌入式网络通信中,主要采用RED算法来解决网络拥塞,由于RED算法中丢包率与平均队列长度成线性关系,导致网络在拥塞并不严重的时候丢包率较大,在拥塞比较严重的时候丢包率较小,拥塞控制能力较低.经研究,发现EXPRED(Exponent Random Early Detection)算法能解决这个问题,避免了网络的全局同步.通过NS-2.30仿真证实:EXPRED算法可以提高网络吞吐量,减少延时抖动,使网络比较稳定.     

基于容量最优化的D2D资源分配方法的研究

D2D(Device-to-Device)通信是一种在基站的控制下,允许终端之间通过复用小区资源直接通信的新型技术.它能够增加蜂窝通信系统频谱效率,降低终端发射功率,在一定程度上解决了无线通信系统频谱资源匮乏的问题.由于在未来的移动网络中有越来越多的异构设备,一个高效的资源分配方案必须最大限度地提高系统的吞吐量,并实现更高的频谱效率.资源分配方案是在保证小区用户吞吐量的前提下,使D2D用户获得最大的吞吐量,并在文献[7]的基础上给出了一个算法来解决这个问题.通过仿真表明,算法具有较低的时间复杂度,能够有效地提高系统的吞吐量.     

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%。     

基于Dahlin控制算法的网络流量控制

在ATM网络的ABR通信中，基于速率反馈的流量控制是防止拥塞和保证高吞吐量的有效手段之一，然而网络的传播时延对其具有很大的不利影响．采用Dahlin控制算法设计流量控制器，克服了传播时延给控制的快速性和稳定性所带来的不利影响．理论分析表明，该算法的动态性能明显优于PID控制，能保证网络缓冲器的不溢出及带宽的公平分配和充分利用，从而有效地防止了拥塞的发生，使网络处于良好的运行状态．仿真结果验证了这一结论。     

D2D通信中基于Q学习的联合资源分配与功率控制算法

D2D(Device to Device)通信可实现距离相近的用户设备直接通信,有效地提升系统的吞吐量,获得高频谱效率和能量效率,但D2D通信共享蜂窝网络频谱资源时,会造成蜂窝网络与D2D链路严重的层间干扰.为减少层间干扰带来的影响,提出一种基于Q学习的联合资源分配与功率控制算法.从Q学习的角度来构建数学模型,将蜂窝网络中的多个D2D用户对视为多智能体学习者,利用历史状态(历史吞吐量和功率值),不需要精确的信道状态信息(Channel State Information,CSI)和互干扰等先验知识,通过Q学习算法,学习得到分布式的信道选择和功率控制的联合最优策略.可以动态调整D2D用户功率,在保证蜂窝用户服务质量的前提下,通过D2D功率控制获得最大化系统吞吐量.仿真结果表明,基于Q学习的联合资源分配与功率控制的算法有效提高了系统的吞吐量.     

一种基于主动网络技术的拥塞控制算法

针对传统拥塞控制对大带宽时延积网络的局限性,在当前主动拥塞控制策略不够灵活的基础上,提出了一种基于备份路由的主动拥塞控制算法.通过对备份路由的发现和维护、拥塞检测和拥塞控制过程的研究,探索了一种数据重定向算法的实现方法,提出了算法的改进策略和应继续研究的问题.通过在NS2下的仿真实验,验证了算法在提高网络吞吐量、降低丢...     

一种基于CAPPROBE带宽估计的TCP Westwood算法

无线局域网中,传统拥塞控制算法往往把因信道错误引发的丢包归因于网络拥塞,进而不必要地减小拥塞窗口(cwnd),导致传输性能下降.为了解决这个问题,TCP Westwood(TCPW)算法通过监听ACK流估计网络带宽,以此调整拥塞算法的参数.在TCPW中引入更准确的CAPPROBE带宽估计,提出并实现了一种TCPW CARPROBE的网络拥塞算法(TCPWC).该算法通过设计ACK双包机制和CAPPROBE算法获得更精确的瓶颈链路带宽估计值,合理调整cwnd和慢启动算法的阈值(ssthresh),避免拥塞控制机制的过度反应,从而提高无线网络的传输性能.在NS3仿真环境实验中,该算法与传统的TCP Tahoe、TCP Reno和TCP NewReno机制相比,不仅提高了网络吞吐量,而且具有友好性和公平性,从而验证算法的优越性.     

无线多媒体传感器网络拥塞感知的流控制机制

为研究和改进无线多媒体传感器网络实时传输视频数据的性能,首先深入分析和研究在无线传感器网络环境下实时传输MPEG视频流存在的主要问题与性能瓶颈,通过分析端到端吞吐量与视频帧发送速率之间的关系,以IFQ队列长度作为反应网络拥塞程度的重要指标.在此基础上,提出一种基于跨层设计的拥塞感知通信流量控制机制,其基本思路是根据MPEG编码视频序列的特点,当无线链路质量变差,通信拥塞可能出现时,发送节点主动丢弃部分对接收方播放质量不太重要的低优先级视频帧数据,以降低通信负载,增加高优先级视频帧的成功传送概率.为验证该策略的效果,分别设置了简单与复杂场景下的视频传输实验,分析了在多种视频帧发送速率下平均端到端时延,丢包率,可解码帧率等参数指标的变化.实验结果证明,这一策略可以改进视频流在接收方的播放质量,同时减少不必要的能耗.仿真实验结果表明该策略有效克服了性能瓶颈,提高了无线多媒体传感器网络实时多媒体传输的服务质量.     

无线网络中模糊自适应显式窗口流量控制

将显式窗口自适应技术应用于无线网络中，设计出一种基于模糊逻辑的显式窗口自适应流量控制算法．该算法依据基站缓存的变化量，通过模糊推理和判断，自适应地调整通知窗口，并将结果以显式的方式反馈给发送端，使发送端的发送窗口能够快速响应网络负荷状况，从而避免了发生网络拥塞和丢失数据分组．仿真结果显示，采用所提算法可以提高网络吞吐量，降低缓存用量，特别是当无线链路误码率较高时，其网络吞吐量比Snoop算法可提高2．3倍，而缓存用量只有Snoop算法的40%.