嵌入式网络通信中RED算法改进

在嵌入式网络通信中,主要采用RED算法解决网络拥塞。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时丢包率较大,在拥塞比较严重时丢包率较小,拥塞控制能力较低。经研究,发现IMPRED算法能解决这个问题,当平均队列长度在最小阈值附近时丢包率增长速度较小,在最大阈值附近时丢包率增长速度较大,避免了网络的全局同步。利用时间复杂度和空间复杂度对IMPRED算法和RED算法进行比较,IMPRED算法没有增加RED算法的复杂度。通过NS 2.30仿真证实,IMPRED算法可以提高网络吞吐量,减少延时抖动,使网络比较稳定。     

基于路由器的RED和Droptail算法比较

弃尾(Droptail)和随机早期检测RED(Random Early Detection)算法是目前路由器中采用的两种重要的队列管理算法.为了在路由器中广泛应用RED算法取代Droptail算法提供依据,对两种算法的性能和实现条件进行了对比研究.使用网络仿真平台NS2(Network Simulation Version 2),首次在缓冲区大小相同的条件下,证明了RED算法在网络拥塞控制、提高网络性能及利用率等方面较Droptail算法有很大提高.仿真结果表明,RED算法与Droptail算法相比,平均队长缩短32%;传输延时减小50%以上;网络净吞吐量提高13%;丢包率降低13%;并能在一定程度上避免发生"全局同步".     

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。     

稳定的随机早期检测方法

针对随机早期检测（RED: Random Early Detection）对网络时滞、参数设置敏感的问题,提出一种适用于时滞网络的稳定随机早期检测算法（TRED:Time-delay RED）。
引入史密斯预估器,以抑制网络时滞对网络性能的影响;采用瞬时队列长度替代平均队列长度作为拥塞指示,加快系统的响应能力;改进RED算法的丢包概率函数为非线性函数,同时自动调整系统参数,以适应网络环境变化。仿真结果表明,TRED算法能成功补偿网络延时,并在不同的时滞环境、不同程度的拥塞环境中保持稳定的队列长度,具有很强的环境适应性,从而保证了良好的网络性能。     

IP拥塞控制RED算法性能仿真分析

IP层实现的主动队列管理（AQM）方案已经成为目前拥塞控制算法研究中的热点。文中对AQM的惟一候选算法，即随机早期检测（RED）进行了研究，并基于OPNET仿真实验，比较和分析了不同网络环境和参数设置下RED算法的性能。仿真结果表明，RED算法对网络的拥塞变化反应较缓慢。进而，运用控制理论对RED性能的改善进行了讨论。     

基于改进模型的网络拥塞控制策略

针对基于流体流理论提出的网络模型在推导过程中的一些近似使得该模型对网络行为描述的不精确问题,提出了网络流量的改进模型,并且基于该模型把一种新的类Proportional IntegralDifferential(PID)设计方法用于主动队列管理(AQM)控制器的设计,利用带约束的数值优化方法寻找控制器参数.理论分析和仿真实验表明,该控制算法的综合性能优于已有的Random Early Detection(RED)、Proportional Integral(PI)等算法.表现为平均队列长度更趋于期望值;调节时间更短;队列长度的抖动更小;抗突发业务流干扰能力更强;自适应能力更强.     

RED算法的改进及其性能分析

随机早期检测(RED)算法作为主动队列管理(AQM)中有效的实现算法,其性能研究近来已成为网络研究的一个热点。介绍了原始RED算法,并在此基础上对该算法进行了改进,仿真结果和实验数据表明,改进算法能显著地降低丢包率,提高网络的链路利用率。     

基于NS2的网络队列管理机制的研究与仿真

目前网络中普遍存在两种队列管理机制,分别为DropTail被动队列管理机制和RED主动队列管理机制。为验证DropTail和RED队列管理机制,使用典型的NS2网络模拟软件进行仿真模拟,通过分析仿真数据,得出RED队列管理机制性能总体上优于DropTail的结论。     

RED算法的改进及其性能分析

随机早期检测（RED）算法作为主动队列管理（AQM）中有效的实现算法，其性能研究近来已成为网络研究 的一个热点。介绍了原始RED算法，并在此基础上对该算法进行了改进，仿真结果和实验数据表明，改进算法能 显著地降低丢包率，提高网络的链路利用率。     

主动队列管理算法在NS2网络仿真平台中的应用

NS2（Network Simulatorversion2）是一款目前被学术界广泛使用的源代码开放的网络仿真平台。本文首先介绍了NS2仿真平台的优势及其一般使用方法,然后以随机早期检测算法（RED）为例,重点分析了如何基于NS2平台建立主动队列管理的研究方法,提供了实验数据的生成和处理方法;最后给出了以随机早期检测算法为例的主动队列控制的仿真结果,为相关领域的研究提供参考。     

网络拥塞控制中基于最佳窗口的RED算法

以Ｍｉｔｒａ的渐近线结果为基础,推导基于排队长度的最佳窗口设计算法,并在此基础上提出了基于最佳窗口设计的随机提前检测（Ｒａｎｄｏｍ Ｅａｒｌｙ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ,ＲＥＤ）算法。模拟结果表明,基于最佳窗口设计的ＲＥＤ算法可结合ＲＥＤ与最佳窗口设计机制的优点,其平均排队长度和排队长度抖动性能均优于Ｆｌｏｙｄ的ＲＥＤ算法,可有效地进行网络拥塞控制。     

无线Mesh网络中基于链路状态的RED算法研究

针对无线Mesh网络的特性,分析了随机早期检测(random early detection,RED)算法的实现过程,提出了一种基于链路状态的RED(link-states-based RED,LS-RED)算法。该算法的基本思想是通过移动节点的链路状态信息动态调整RED算法中的4个参数。详细讨论了LS-RED算法的实现过程,提供了无线网络下LS-RED算法参数的设置方法,并对该算法实现过程进行了分析,通过仿真分析验证了该算法对无线Mesh网络性能提高的有效性。     

Ad Hoc网分簇算法探讨

对Ad Hoc网的分簇算法进行了深入的研究,提出一种用于Ad Hoc网络的分簇算法,该算法以改善分簇结构网络总体性能,减少系统总体开销,有效提高移动节点可靠性为目标.文中对该算法进行了详细描述,对其性能进行了分析研究.     

网络仿真器NS2的功能扩展及实现

NS2是目前网络研究领域应用最广泛的网络模拟软件之一,作为辅助教学工具,已被广泛应用于网络教学.NS2作为开源软件缺少对最新研究算法的模拟能力.首先分析了NS2模块组成及功能、NS2仿真工作流程,然后以添加主动队列管理BLUE算法为例,重点阐述了NS2功能扩展原理及实现方法.最后通过仿真实验对BLUE算法的性能进行了测...     

RED算法的随机模型和仿真

运用随机分析的方法建立了一个关于RED(random early detection)队列长度及其指数加权滑动平均值(exponentially weighted moving average,EWMA)的随机模型.对该模型的动态仿真和数值分析表明,它能够很好地预测RED在忙期的动态行为.利用这个模型,RED的参数可以通过简单的数值分析方法进行设置,避免了经验方法在链路特性参数和流量参数变化时所出现的性能问题.     

一种简单的数据库加密方案的分析实现

对于最初给定的随机种子,随机函数都会生成一个相同的数列.数据库数据随机加密,是一种利用随机函数的随机数序列与数据库数据进行异或等运算、实现数据库数据加密的方法.对数据库数据随机加密算法进行研究和探讨,实现了在sql数据库中数据随机加密、解密的应用.     

基于NS2软件验证随机早期检测算法RED的优越性

在构造RED算法的网络拓扑模型和建立该模型的有限状态机的基础上,用目前主流的网络模拟软件NS2进行仿真,得到当前队列大小、平均队列大小和TCP数据源窗口大小的仿真图形,通过对仿真图形的比较和分析,说明RED算法的高效性和优越性。     

基于带宽公平分配和周期流合并策略的流调度算法

结合Period Patch算法，通过给每一流赋予QoS水平参数，并吸收了排队策略中RED算法的思想提出了基于带宽公平分配和周期流合并策略的流调度算法（FBA Period Patch），阐述了FBA Periodpatch算法的五个组成部分；构造了仿真实验环境，通过实验得出了一组仿真数据。进一步分析了算法的性能，验证了它的可行性和先进性。     

RED算法的分析及其在FPGA中的实现

拥塞检测与拥塞避免算法是实现IP网络QoS的重要措施之一。随机早检测算法通过计算TCP流的平均队列长度，进行适当的概率丢弃分组，从而有效地避免了由TCP流导致的网络拥塞。该算法因其具有较低的时延、较高的吞吐量和较好的公平性而被广泛采用。首先详细阐述了RED算法的基本原理，通过对算法的理解和分析。提出了一种有效的和可行的FPGA实现方案，该方案在遵循算法原理本身的同时，以相对较少的硬件资源和快速性实现了RED算法。