基于拥塞预测门限的主动队列管理新算法-BDPQ

提出了一种带显示拥塞指示的AQM(Active Queue Management, 主动队列管理)算法BDPQ(Bandwidth-Delay Product Queue),该算法通过监视瓶颈网关中的缓存队列长度来判断拥塞状况,算法中引入BDP (Bandwidth-Delay Product, 带宽-延时积)作为拥塞预测门限,如果缓存队列超过该门限,则采用ECN(Explicit Congestion Notification,显示拥塞指示)标记离开队列的分组来向源TCP通知拥塞.通过在ns-2中仿真显示,该算法具有高链路利用率、较低的平均队列、低丢失率和较好的公平性能.     

基于跨层协同的MANET网络拥塞控制算法仿真研究

移动自组织网络MANET因大量数据包发送、节点信道同步适应和动态无线拓扑变化等原因,易发生传输拥塞.传统拥塞控制的主动式队列管理算法,如拥塞随机早期检测算法(Random Early Detection,RED),根据缓存占用情况监测和判断拥塞,无法适应MANET网络MAC层信道监控发送的特点.针对这一问题,基于链路层MAC802.11的RTS/CTS重传机制,结合网络层缓存占用情况检测网络拥塞,提出IRED(ImprovedRED)算法,该算法通过跨层协同的机制实现拥塞控制.最后,通过NS2网络仿真工具验证IRED算法的性能.实验结果表明,IRED较传统算法在吞吐率、延时和传输抖动等性能上都有显著提高.     

一种改进的核心无状态公平带宽分配机制

CSFQ(Core Stateless Fair Queue)算法在无状态网实现了如同有状态网那样好的公平带宽分配，但它的丢包算法是针对UDP流等非响应流导出的，不适用于TCP流．本文针对TCP流的特点提出了一种改进的CSFQ算法．算法主要改进有两点：(1)将缓存队列长度变化与丢包概率关联起来，用一种类似于RED(Random Early Drop)的缓存策略解决了缓存频繁溢出导致的一些问题，如公平共享速率的收敛问题；(2)对TCP流使用了与UDP流不同的丢包策略，彻底解决TCP流与UDP流的带宽分配公平性．仿真结果显示，当TCP流与UDP流共享拥塞链路时，在带宽分配的公平性方面，改进算法较原算法有了很大的性能提高．     

一种弃尾策略的拥塞避免改进算法

提出了一种基于弃尾策略的拥塞避免改进算法,用来解决分组交换网络中的拥塞避免。算法中,网关通过计算平均队列长度来检测最初的拥塞,当平均队列长度超过预先设置的门限,网关以一定的概率丢弃或者标记到达的分组。基于TCP/IP网络的仿真表明了该算法有效地提高了网络性能。     

一种基于模糊排队论的网络拥塞控制算法

在分析和比较现有的主动队列管理(AQM)的网络拥塞控制算法基础上,将模糊控制理论与排队论相结合,提出了一种适合于动态控制队列长度的拥塞控制算法。该算法根据路由器中队列长度的变化情况,对源端数据包的丢弃概率进行模糊控制,从而避免网络拥塞,提高路由器处理的实时性。通过matlab仿真,验证了此算法能够减小排队的延时、提高带宽利用率以及稳定队列的长度。     

简单计算ABR业务平均ACR的反馈流量控制算法

为了提高异步传输网络中可用比特率 (ABR)业务的二进制反馈流量控制算法的综合性能 ,通过使用计算方法对现有流量控制算法的研究 ,提出了一种新的二进制反馈算法 -简单计算平均信元速率的比例速率控制算法 (SM-PRCA)。在该算法中 ,网络交换节点通过处理后向资源管理(RM)信元 ,向 ABR业务源传输最新的网络拥塞状况指示。当网络发生拥塞后 ,通过考察具体的物理链路拥塞程度和当前虚链路 (VC)的实际发送速率 ,有选择性地设置后向 RM信元中的拥塞指示 (CI)和不允许增加 (NI)字域。该算法通过仿真显示出了明显优于显式前向拥塞指示 (EFCI) ,以及在某些方面优于显式速率的增强比例速率控制算法(EPRCA)算法的性能。     

一种改进的显式拥塞指示算法

首先仿真分析了ECN(Explicit Congestion Notification)协议RFC 3168网关的性能.研究表明,该协议中建议的平均队列长度超过门限上界时丢弃包的策略将导致网络吞吐量过低.如果改为标记包策略则可以显著提高吞吐量,但因此造成的长队列会增加系统的平均延迟,而且当负载持续增加时还可能导致不能成功建立连接。为保证高吞吐量、低延迟和连通的鲁棒性,提出一种名为LQRD(Long Queue Random Drop)的改进算法,该算法当平均队列超过队列上限时随机的丢弃分组.丢弃概率综合考虑到平均队列、路由器的缓存大小、链路容量和系统平均延迟等因素的影响,仿真结果表明其具有良好的性能.最后,我们给出并分析了该算法的解析模型.     

一种基于平均负载的阈值控制AQM算法

提出一种新的AQM算法——基于平均负载的阈值控制算法TLED,并研究在低延时状况下的性能情况。使用指数加权平均(EWMA)方法计算网络的平均负载强度,根据平均负载对数据包进行随机丢弃,通过一种阈值控制算法,将缓存区队列长度与负载状况有机结合起来,取得了吞吐量-队列延时的良好折中,并有效改善了原有的基于负载的控制算法对网络流量变化的自适应性。     

一种基于速率自适应的改进RED算法

提出了一种利用业务流速率与平均队列长度相结合的指示拥塞程度和计算丢弃概率的RARED（rate automophism RED）算法，用NS2仿真软件验证其有效性，试验结果表明，RARED算法在吞吐率和减少丢包率方面表现优于RED、FRED算法，在端到端的延时方面也表现了较高的稳定性，因而在综合性能上优于RED、FRED算法。     

基于反向传播神经网络的Ad Hoc网络PID拥塞控制

为了改进比例积分微分(PID)控制在Ad Hoc网络主动队列管理(AQM)中的动态性能,优化PID控制参数的整定,该文提出了一种基于反向传播神经网络的PID拥塞控制AQM方案。该文将Ad Hoc网络的分组丢弃分为拥塞丢弃和无线丢弃,考虑分组的到达与丢失为流体,推导了拥塞窗口和队列长度的随机微分关系,通过小扰动线性化理论,获得Ad Hoc网络AQM拥塞控制模型。根据该模型,设计了基于反向传播神经网络(BPNN)的PID队列控制器,该算法可以根据网络状况对控制器PID系数进行自适应的调整。MATLAB和网络模拟器(NS)仿真表明,在突发流、链路容量及时延时变的Ad Hoc网络中,新算法在收敛速度和队列抖动上优于PID。