PIO:区分服务中的一种基于预测的主动队列管理算法

提出了区分服务中一种基于预测的主动队列管理算法PIO。在PIO算法中,首先对IN包和所有包下一时段的平均到达速率进行预测。当包到达队列时,根据当前IN包队列长度、总的队列长度、预测的下一时段所有包的平均到达速率和IN包平均到达速率决定对包是否丢弃。通过仿真实验,分析了在不同预约比例、不同端到端TCP连接数的条件下PIO算法队列稳定性、丢包率和吞吐量等性能指标。仿真结果表明,PIO算法在统计性保证带宽的同时,与RIO算法相比,无论是在低预约还是过预约网络状态下都有效提高了队列的稳定性,并降低了丢包率。     

区分服务网络TCP流带宽的公平性

区分服务是IP网络中提供服务质量保证的一种方案。区分服务网络中，处于同一个带宽保证业务类中的多个TCP流由于各个流的特性差异，在实际获得带宽时存在公平性问题需要解决。基于网络仿真器NS2，我们研究了分组长度对TCP流带宽公平性的影响，提出了一种基于RED算法支持TCP流实现带宽公平分配的方法，并通过仿真实验分析了性能。     

基于内模控制的ATM网络拥塞控制方法研究

针对ATM网络单瓶颈节点模型,提出用内模控制的方法实现交换节点队列长度零稳态偏差控制,避免拥塞发生。实现了可用带宽的动态公平分配,提高链路利用率,降低信元丢失率,保证了服务质量。仿真结果表明系统具有较好的动态性能。     

网络仿真软件NS2中队列调度算法的扩展

结合一个新的队列调度算法,深入全面地探讨了如何对网络仿真软件NS2(NetworkSimulator)进行扩展,特别是如何在NS2中实现复杂的队列调度算法。对在NS2中实现新算法的基本原理和过程,以及一些关键细节给出了较为详细的描述,如通过分组来携带用于调度的流状态信息,以及如何使用这些信息进行队列调度,增加对分组队列的基本操作等。最后还给出了新算法的仿真实验结果,实验结果表明新算法在公平性方面的性能良好。通过扩展NS2来验证新的网络协议和算法,大大提高了效率、降低了成本,并更具灵活性。     

基于延迟探测机制的网关队列管理算法

提出一种基于延迟探测机制的算法,该算法通过探测分组在瓶颈网关队列中的延迟时间来估计网络的拥塞状况,设置一个探测门限。当分组的排队延迟超过门限时,采用显式拥塞指示(explicit congestion notification, ECN)机制标记分组以向传输控制协议(transport control protocol, TCP) 源端通知拥塞。为了使该算法在网关中更易实现且具有自适应性,算法在每个周期中都根据不同TCP流对网关资源的占用情况来评估其权重,然后选取权重最大的若干TCP流的测量结果来更新拥塞探测门限,使网关对于突发流量在达到高吞吐量、高链路利用率和稳定的平均队列长度的同时,能更公平地分配资源。通过ns 2下的仿真,证明算法能达到预期的效果。     

一种基于速率的提高网络公平性拥塞控制算法

针对无连接的UDP流量所导致的网络资源不公平使用的问题,从端到端策略、路由器控制两方面入手,提出了一种基于速率的实现网络公平性的拥塞控制机制RFCC.根据TCP速率响应函数,由发送方对UDP数据流的发送速率进行调整,路由器以ECN的方式将网络的早期拥塞反馈给发送方,并采用ERED算法,改善带宽受数据包大小影响的情况,接收方运用Markov链方式计算丢包事件率.仿真实验验证了RFCC流量与TCP流量能友好地共享瓶颈链路的带宽,提高了网络资源分配的公平性.     

保证TCP上下行时间公平的ECN标记算法

在无线局域网络中,针对无线信道的异构性和传输控制协议(transmission control protocol, TCP)闭环拥塞控制的贪婪性,提出了一种基于显式拥塞通告(explicit congestion notification, ECN)标记算法的公平拥塞控制机制(access point congestion control, APCC)。APCC在AP节点结合缓存队列长度和无线信道负载的测量来检测拥塞,依据联合的拥塞测度来实施拥塞控制,通过保证低丢包率和低排队延时得到了高吞吐率;利用ECN显式反馈机制,对通过AP的上行和下行TCP DATA和ACK分组实施ECN标记,实现了上下行公平的双向拥塞控制;同时在多速率信道环境下,依据各流的无线信道速率来调节单流ECN的标记概率,实现不同无线信道速率TCP流之间的时间公平,大大提高了网络的总体效率。     

无线Mesh网络公平感知路由算法设计与仿真

为了减小无线Mesh网络(WMN)路由的不稳定性,基于DSR提出了一种新的可预测公平感知路由协议算法(PFRP),利用MAC的网络状态信息传给网络层DSR路由代理,以便选择到目的地的拥塞和延时更小的最佳路由。此外,还综合考虑了通过统计和估计获得的链路可用带宽和节点队列负载容量等因素,相对于拥塞程度概念提出了一个新的路由准则"拥塞控制度"来表征网络节点传输的拥塞控制状态。大量仿真结果表明提出的路由算法体现了比DSR协议更好的网络流传输公平性及负载均衡性能,如延时和吞吐率。     

基于连续滑模控制的主动队列管理算法及仿真

基于一种改进的滑模控制器提出了一种主动队列管理（AQM）算法。采用连续的滑模控制（SMC）方案来取代不连续的切换控制，消除了滑模控制中存在的抖振现象从而使队列跟踪性能得到改善．对于网络模型的不确定性、网络参数的时变性及非TCP适应流所引起的网络抖动试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，同时使队列振荡最小，结果也表明在网络条件变化的情况下，该算法优于传统的PI控制和传统的滑模控制。     

面向战场多任务网络的等级优先动态带宽分配

为实现空中信息分发平台对战场多任务网络带宽资源的有效管理,在战术互联网资源管理模型中,提出一种等级优先动态带宽分配（classification prioritized dynamic bandwidth allocation,CPDBA）算法。该算法改进了基于网络效能最大化的带宽分配方法,优化了对指数效能业务的调度策略。仿真结果表明,该算法不但能够使相同带宽资源产生更高的任务价值,而且在网络过载时可以确保高优先级业务的服务质量,从而有效解决了多任务网络的链路带宽竞争问题。     

基于公平度和惩罚函数的OFDMA自适应资源分配

针对基于速率自适应准则的正交频分多址自适应资源分配中系统容量和用户公平度的问题,提出了一种采用子载波分配和功率分配两步来解决该问题的新方案。该方案主要通过基于公平度的子载波分配算法和基于惩罚函数的功率分配算法来实现。在子载波分配算法中,当满足公平度约束时就提高系统的容量,否则就提升用户的公平度。而子载波分配后,并不能较好地兼顾系统容量和用户公平度。所以,在功率分配算法中,又基于惩罚函数提出了一种新的功率寻优策略,并且该策略利用基于模拟退火思想的改进人工蜂群算法来实现系统容量和用户公平度的折中。仿真结果表明所提出的方案不仅可以有效地提升系统容量,同时也可以实现给定的公平度约束,进而证明所提方案的有效性。     

基于端到端链路利用的网络拓扑发现算法研究

网络拓扑对于网络管理和推测网络内部性能具有重要意义。在分析现有算法局限性的基础上,提出了一种基于端到端测量的网络拓扑发现方法,该方法通过比较链路利用的hamming距离推测网络拓扑,特点是不需要网络内部节点的协助。通过理论比较和分析,证明该方法在推测精度上比现有的方法有显著的提高,最后利用仿真试验验证了该方法的有效性和准确性。     

Heuristic based data scheduling algorithm for OFDMA wireless network

A system model based on joint layer mechanism is formulated for optimal data scheduling over fixed point-to-point links in OFDMA ad-hoc wireless networks. A distributed scheduling algorithm （DSA） for system model optimization is proposed that combines the randomly chosen subcarrier according to the channel condition of local subcarriers with link power control to limit interference caused by the reuse of subcarrier among links. For the global fairness improvement of algorithms, a global power control scheduling algorithm （GPCSA） based on the proposed DSA is presented and dynamically allocates global power according to difference between average carrier-noise-ratio of selected local links and system link protection ratio. Simulation results demonstrate that the proposed algorithms achieve better efficiency and fairness compared with other existing algorithms.     

802.11ax系统中基于OFDMA调度接入的公平性资源分配算法

针对802.11ax系统中基于正交频分多址接入(orthogonal frequency division multiple access, OFDMA)调度接入的上行多用户传输链路, 提出了基于能量效率的公平性子信道匹配和功率分配算法。根据基于能量效率的上行链路模型, 提出资源块(resource unit, RU)数量确定算法和独立子信道匹配与功率分配算法; 进而针对独立分配中频谱利用不足和功率分配不合理的问题, 提出改进的联合子信道和功率迭代分配算法, 通过应用广义分式规划, 改写约束条件并在目标函数中加入惩罚项来松弛整型变量, 进一步用序列凸规划(sequential convex programming, SCP)来求解。仿真结果表明, 通过独立和联合迭代分配功率和子信道, 系统中用户的能量效率相对原有算法得到提升的同时兼顾了用户间的公平性。     

一种Ad Hoc网络信道接入排队退避公平算法

移动Ad hoc网络是一种特殊的无固定控制中心的多跳网络。由于其特殊性，传统的CSMA协议直接应用在Ad hoc网络中会带来隐终端、暴露终端和公平性问题。本文基于Ad hoc网络信道接入层已有退避算法，提出了一种新型排队退避公平算法。分析与仿真结果表明，与IEEE802．11标准的BEB算法和其它算法相比，本文算法更为简单实用，且对于合适的参数取值，本文算法能有效地改善信道接入的不公平性，并能在信道吞吐量的下降和信道接入公平性的改善之间达到一个较好的折衷。     

基于链路通信效率的高能效路由转发策略

无线传感器网络使用短距离无线通信技术实现节点间的数据通信,该技术的物理特性决定了网络的真实链路行为具有较大的随机性,这种随机性往往导致网络数据丢包,并影响路由转发的性能表现。针对这个问题,在有损链路模型下深入分析了链路通信效率,总结出一维线性网络整体通信效率与包接收率、链路通信距离之间的关系,基于此,提出一种以链路通信效率为转发依据的高能效路由转发策略。通过仿真实验验证该策略在有损通信链路下有更好的能效性和鲁棒性。     

一种随机微粒群混合算法求解约束优化问题

将微粒群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）与随机优化方法-Alopex算法相结合,提出一种随机微粒群混合算法（APSO）求解约束优化问题。该算法使PSO算法中微粒的飞行速度无记忆性,结合Alopex算法重新生成停止进化微粒的位置;采用双群体搜索机制,一个群体保存具有可行解的微粒,用APSO算法使微粒逐步搜索到最优解,另一个群体保存具有不可行解的微粒,并且可行解群体以一定的概率接受性能较优的不可行解微粒,这种简单的群体多样性机制使微粒能够快速、准确地找到位于约束边界上或附近的最优解。结果表明该算法寻优性能优良且具有较好的稳定性。     

BCH编码对蓝牙数据传输性能改善的分析与仿真

提出了在蓝牙2．0＋EDR新规范中加入采用BCH编码的数据分组，以有效地提高蓝牙的数据传输速率以及抗干扰能力；根据蓝牙标准协议对数据包的定义推导出了新增数据分组的分组特性；分析了在AWGN信道下原有的DH分组和新采用BCH编码数据分组的数据重传概率与平均接收信噪比的关系，并且计算出了各个数据分组在不同信噪比的情况下数据传输吞吐量。仿真结果表面，在蓝牙2．0＋EDR新规范中采用BCH编码方式，明显地改善了数据传输的抗干扰能力、有效地提高了在AWGN信道下的数据传输吞吐量。     

基于资源流网络与时间缓冲集成优化的鲁棒性项目调度

针对工期不确定的资源受限项目调度问题,将鲁棒性资源分配和时间缓冲插入两种方法进行有效地结合,通过设计两阶段集成优化算法构建抗干扰能力较强的鲁棒性项目调度计划.第一阶段提出MEPC(minimizing expected penalty cost)资源流网络优化算法,通过对资源进行有效配置生成稳定的资源流网络.为进一步提升调度计划的鲁棒性,第二阶段通过固定第一阶段构建的资源流网络,设计EPC(expected penalty cost)缓冲优化算法,通过迭代方式在延期风险较大的活动前插入时间缓冲,实现项目期望惩罚成本最小化.最后通过大规模仿真实验从"解"鲁棒性"质"鲁棒性两方面来验证两阶段算法的有效性和可行性,结果表明通过将资源流网络与时间缓冲进行集成优化构建的调度计划不仅具有较好的完工性并且能更有效地应对项目执行过程中各种不确定性因素的干扰.     

一种基于目标速率的网络公平性算法设计

面向连接的TCP和无连接的UDP流在拥塞发生时对拥塞指示的不同响应方式,导致了对网络资源的不公平使用问题。提出的调整随机早期检测算法MRED是对已有的RED算法较小的一种改进算法。MRED算法根据TCP吞吐量模型发送速率上界与UDP业务流的目标速率比较,得到吞吐量与数据包丢失率关系曲线,通过在网络节点控制数据包丢失率来调节UDP业务流的吞吐量,可以改变其对于网络拥塞的响应方式。仿真结果表明,采用MRED算法有利于提高网络资源共享的公平性。