多速率无线局域网的自适应退避算法

针对标准分布式协调功能（DCF）退避算法应用于多速率无线局域网存在吞吐量异常和严重不公平性问题，提出了一种基于信道状态和节点速率的模糊自适应退避算法．该算法通过对信噪比的检测以及对信道负载率的估算，利用模糊算法对信道的当前状态进行推理判断，从而使节点的退避窗口跟随信道的竞争程度和节点的发送速率自适应地调整．仿真结果表明，采用所提算法可以提高网络吞吐量和接入公平性，特别是当信道繁忙时，它的网络吞吐量比标准DCF采用的指数退避机制提高了81．2％，公平性指数可提高64％．     

Vegas算法对不对称空间链路性能的影响

不对称空间链路TCP性能对空间网络十分重要。基于NS2,建立空间网络TCP场景,在比较几种TCP拥塞控制算法的基础上,重点研究了Vegas算法对不对称空间链路性能的影响。仿真结果表明：Vegas算法的窗口门限值α、β的增大能增加吞吐量,相应的窗口值将变。Vegas算法的估计缓存区里的包数δ影响窗口的大小,δ为默认值时吞吐量较大。     

ATM网络中ABR业务的拥塞检测

在ＡＴＭ（异步转移模式）网络中,可用比特速率（ＡＢＲ）业务适用于数据传输服务．ＡＢＲ业务采用基于速率的闭环流量控制机制,交换机缓存的使用效率及排队队长与所采用的拥塞检测算法有密切的关系．在以往的讨论中,只是根据交换机缓存中排队信元的数量来检测有无拥塞的发生（数值门限方法）,因而效率不高．文中介绍了一种新的拥塞检测方法：根据信元到达交换机的速率检测有无拥塞的发生,并以ＥＦＣＩ（显式前向拥塞提示）交换机为例,分析了这两种方法对缓存使用效率及信元发送速率的影响．计算机模拟的结果表明：采用这种新的算法,信元发送速率及缓存中信元队长的抖动更小,能够明显改善交换机缓存的使用效率,从而提高了ＡＢＲ业务的服务质量（ＱｏＳ）．     

基于HTTP流化的自适应码率混合控制算法

HTTP流化自适应流媒体技术已逐渐应用于媒体视频传输. 提出一种新的自适应码率控制算法, 将视频资源缓存、网络吞吐量共同作为混合控制的主要参数. 在视频资源缓存控制机制中, 通过采用缓存空间均衡的方式, 调整单个视频分片进入缓存区所消耗的时间, 使视频数据总量保持在均衡范围内. 在网络吞吐量控制机制中, 根据当前网络状况, 利用保守策略提升视频码率, 并利用逻辑斯谛方程确定码率下调幅度. 通过使用双参数进行码率决策, 能有效避免单一使用某一个参数而产生的决策精度上的不足, 从而实现控制性能最优. 在实际网络带宽情况下, 该算法已在使用MPEG-DASH标准的参考平台上得到验证.     

802.11多速率无线局域网中的竞争窗口控制算法

针对此类网络的饱和吞吐量模型,分析了速率调整无法降低帧冲突的原因以及发送节点的尝试发送帧概率对网络性能的影响.基于发送节点的尝试发送帧概率和竞争窗口大小之间的关系,提出了一个802.11多速率无线局域网中控制竞争窗口的方法,该方法通过估计局域网中的平均连续空闲时隙数来控制竞争窗口,因此能够主动减少由于节点数量大造成的帧冲突,从而提高网络性能.模拟实验表明,在802.11多速率无线局域网中,竞争窗口控制算法的引入可以在已有的速率调整算法的基础上使网络性能大大提高,获得更好的吞吐量和公平性.     

Ad Hoc网络中分布式自适应缓存器更新算法

为使移动Ad Hoc网络中路由缓存器快速有效地适应拓扑变化,缓解由于路由过时引起TCP(Transmission Control Protocol)拥塞控制,导致吞吐量和带宽利用率降低的情况,提出一种新的没有容量限制的缓存器结构--Cache Table,及分布式自适应缓存器更新算法,通过自适应的方式主动更新路由缓存器,减少因过时路由引起的路由失效.仿真结果表明,该算法与传统的按需路由相比,路由失效总数和分组丢失明显减少,Ad Hoc网络中的TCP性能得到提高.     

QoE驱动的基于CDN缓存命中率的码率自适应算法

随着移动流媒体用户群的增长,内容分发网(CDN)已经成为提高网络容量和用户体验质量(QoE)的重要途径。为了研究如何提升移动流媒体用户的QoE,提出基于CDN节点缓存命中率的QoE模型,该模型参数包含CDN节点缓存命中率、带宽吞吐量和客户端缓存变化量。在该模型的基础上,提出基于CDN节点缓存命中率的码率自适应算法,解决在网络条件不佳的情况下,根据用户码率请求参数的分布情况调整缓存策略,以提高CDN缓存命中率,降低时延,提高用户QoE。通过实验结果分析可以得出在网络条件相对较差的情况下,基于CDN缓存命中率的码率自适应算法能明显降低用户的RTT,提高用户QoE。     

基于拥塞预测门限的主动队列管理算法

为解决Drop Tail网关在拥塞后性能剧烈下降的问题,使新算法能简单地实现,并能根据网络状况变化自适应调整参数,提出了一种带显式拥塞指示(ECN)的主动队列管理(AQM)算法——带宽-延时积队列(BDPQ).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,以带宽-延时积作为拥塞预测门限,如果缓存队列超过该门限,则根据显式拥塞指示策略标记离开队列的分组来向源TCP通知拥塞.仿真结果表明,该算法具有高的链路利用率、较低的平均队列和丢失率,以及较好的公平性能.     

通过ARQ提高无线网络中的TCP吞吐量

针对现有提高无线网络中传输控制协议（TCP）吞吐量方案（如Snoop）的若干局限性，提出一种改进方案，利用数据链路层的自动请求重传（ARQ），检测并重传在无线链路上丢失的分组，从而提高TCP的吞吐量性能，这一方案不需要修改端终点的TCP实现，与Snoop相比，ARQ可以传输加密或封装后的分组，不受TCP确认机制的影响，不要求基站保留TCP流的状态，降低了基站的实现复杂度，仿真结果表明，当链路错误率较高或网络中存在竞争性背景流量时，ARQ可以比Snoop更加有效地提高TCP吞吐量。     

医疗监护中基于分段TCP协议无线传输方式的设计

讨论了无线网络技术在医疗监护中的应用,并使用IEEE 802.15.4标准对低速率无线个人局域网作为医疗信息通信传输平台的适用性进行评估.根据医疗信息的特点,对传统的无线传输协议(TCP协议)和Snoop算法加以改进,通过加入时间戳的方式提高分段式TCP数据包传输效率和点到点的数据吞吐量,降低传输平均延迟.仿真实验表明,改进后的Snoop算法提高了低速率无线网络传输方式在医疗应用的传输效率.     

确信服务TCP连接吞吐量模型

在区别服务网络内为使传输控制协议（TCP）连接在网络拥塞时得到同目标速率相一致的吞吐量，需要分析影响TCP连接吞吐量的主要因素，基于流模型假定，推导了一个确信服务TCP连接在边缘路由器采用漏桶标记算法和核心路由器采用In和Out随机提前检测算法的吞吐量模型，TCP连接吞吐量是一个漏桶参数、确信服务TCP连接目标速率、TCP连接的端到端时延和数据包丢失率的函数，模拟方法证实了模型的有效性。     

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.     

无线网络接入点TCP流时间公平性

对无线网络接入点上下行TCP流存在的时间不公平性现象进行了研究,报告了无线网络接入有线网络存在的拥塞控制问题现状,提出了一种的无线网络TCP流公平调度算法。采用快速的TCP流优先发送方法,既保证了各流吞吐率公平性,又解决了慢速的TCP占用信道时间过多的问题,实现了各流占用信道的时间公平性。通过网络仿真实验证明,新的公平调度算法比传统的算法在性能上有较大的改进,达到了提高网络整体效率的目的。     

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%。     

基于模糊滑模控制的主动队列管理算法

针对动态网络的拥塞问题,提出一种主动队列管理(AQM)算法·该算法基于模糊滑模控制器(FSMC)设计,适合于动态网络流量的变化·模糊控制的加入,缩短了到达时间,改善了滑模控制的抖振现象·对于TCP/IP网络中存在的网络模型的不确定性、网络参数的时变性以及非TCP适应流所引起的网络抖动,该算法具有很强的鲁棒性·仿真结果表明该方法可以使队列长度快速收敛到设定值,同时维持较小的队列振荡,尤其是在网络条件变化的情况下,该算法优于传统的PI控制、模糊控制和传统的滑模控制·     

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     

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。     

一种新的逐跳显式拥塞控制机制及性能分析

随着具有高带宽高延迟特性网络的广泛应用,传统的拥塞控制算法已不能有效地工作,其中反馈时延的大小是影响拥塞控制算法性能的重要因素之一.反馈时延过大,将导致拥塞控制响应滞后,可能引起新的拥塞,因此有效减小网络的反馈时延是一个急待解决的问题.提出了一种新的逐跳显式拥塞控制算法(HBH-XCP),该算法基于XCP,在路径中以逐跳的方式将拥塞信号由路由器直接反馈至源端,使源端快速地响应拥塞事件.仿真实验表明,与XCP相比,HBH-XCP能提供更快的拥塞响应速度,使数据流获得更平稳的吞吐量,以及更小的时延抖动.