一种改善与TCP Reno兼容性的TCP Vegas改进算法

在分析TCP Vegas及其相关改进算法优缺点的基础上,针对TCP Vegas在与TCP Reno共享带宽时存在不兼容的问题,基于TCP Vegas-A算法,引入相对队列时延的拥塞状态判断方法,提出了一种Vegas改进算法TCP Vegas-A+.新算法将路由器缓存占用量和相对队列时延相结合,把网络状态进一步细分成拥塞增加和拥塞减轻状态,以更准确地判断网络拥塞情况、适时合理地调整拥塞窗口.分阶段对各算法的拥塞窗口大小、所传输的分组数进行数学计算,分析Vegas-A+连接与Reno连接的兼容性,并与Vegas+连接与Reno连接的兼容性进行比较,同时利用仿真实验进行验证.数学分析和仿真结果表明,Vegas-A+算法能更准确判断网络状态,改善了与TCP Reno的兼容性,能和TCP Reno较公平地竞争带宽.     

TCP Reno/Vegas算法的进化博弈模型

为了精确研究 TCP(transmission control protocol)算法 ,指导其他端到端流量控制算法以及路由器中的分布式流量控制算法的设计和实现 ,该文从非合作博弈的角度出发 ,提出了一种基于进化博弈理论的 TCP算法模型。使用该模型 ,针对 Reno和 Vegas两个版本的 TCP算法进行了描述、仿真和比较。分析和仿真结果表明 :TCP Reno使用 3个策略进行流量控制 ,而 Vegas是一个 5策略的流量控制算法 ,因此 ,Vegas能够比 Reno更好地适应复杂的网络环境 ,获得更好的性能。另外 ,该文从进化博弈理论的角度提出了一些能够提高 TCP性能的方法和改进方向     

TCP拥塞控制算法的比较

TCP拥塞控制机制对Internet的稳定运行起着重要的作用.对先后出现的4种典型的TCP算法--Tahoe、Reno、SACK和Vegas的性能作了分析与比较.Tahoe和Reno是目前TCP拥塞控制的两个最常用的实现;SACK在Reno的基础上作了有限的扩展,采用了SACK选项;Vegas是对Reno的发送端算法进行修改的基础上提出的一种拥塞控制算法.对这些算法在不同网络参数下的优缺点作了分析与比较,并指出了进一步改进TCP拥塞控制的必要性.     

Tahoe TCP拥塞控制算法研究和改进

分析了网络拥塞的基本知识,具体研究了Tahoe TCP拥塞控制算法和加入了新的慢启动策略的Reno TCP算法,并且通过网络仿真试验比较其性能。     

基于NS2的网络拥塞控制算法的仿真研究

网络拥塞控制问题是网络研究中的最关键问题之一。对Tahoe、Reno、NewReno、SACK和Vegas等不同版本的TCP源端算法进行研究,利用NS2网络模拟器对线性网络和哑铃状网络环境的算法进行仿真研究。最后得出:在网络无竞争时,最好选择Vegas算法;有竞争时,选择Reno、NewReno、Sack算法为宜。     

高速网络中基于AIMD的HSTCP拥塞控制算法的改进

HSTCP(高速传输控制协议)是高速网络中基于AIMD(加性增长和乘性减少)的一种新的拥塞控制算法,它能在高速度和大时延的网络中更有效地提高网络的吞吐率。文中针对HSTCP算法在公平性方面的缺陷对该算法提出了改进意见,改进算法通过引进参考因子r来动态预测拥塞的发生并调节窗口的增长方式,使窗口增长方式在TCP Reno模式和标准的HSTCP的方式之间切换。模拟结果表明HSTCP的改进方案对HSTCP流和TCP Reno流共存时的公平性有明显的改善。     

基于自适应参数设置的AIMD算法

为提高TCP(Transfer Control Protocol)流的平均发送数率，减少发送数率的波动，提高网络性能，提出了一种基于自适应参数设置的AIMD（Additive Increase Multiplicative Decrease）算法(A-AIMD算法)。仿真结果表明,在网络处于稳态运行时,使用A-AIMD算法能提高TCP流的平均发送速率,减小发送速率的波动性;在网络中有可利用的链路资源时,使用A-AIMD算法能快速地对可用资源进行最大占用,同时与Reno算法保持一定的TCP友好性。     

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.     

TCP Veno在无线Ad Hoc网络中的性能分析

分析了TCP Veno在无线Ad Hoc这样的多跳的网络中的性能,并分SANET(静态无线多跳网络)和MANET(移动无线多跳网络)两种网络环境进行仿真分析,结果显示TCP Veno的性能较TCP Reno有一定程度的改进,但并没有在无线单跳网络中的性能优势出色,这对实际应用TCP Veno很重要.     

无线网络中TCP协议的改进研究

如果收到3个重复的确认,TCP Reno协议就认为源主机和目的主机之间的某处网络发生了拥塞,于是将速率减半。文章在无线网络环境下将拥塞判断引入到TCP Reno中,对重复确认进一步分析,如果当前网络处于非拥塞状态,则不必降低速率,从而提高了无线网络吞吐量。     

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。     

LEO卫星网络TCP拥塞控制算法仿真分析

研究了类Iridium系统的LEO卫星网络环境下各种TCP(TransmissionControlProticol)拥塞控制算法的性能表现,包括Reno,Newreno,SACK,Vegas四个算法,侧重点是各种性能参数在整个网络上总的平均结果,关心网络的整体性能·仿真结果表明在平均往返时延上Vegas算法优于其他算法,但各种算法在平均吞吐量方面的差别并不明显·与单一链路的仿真结果比较,使用完整的网络进行仿真具有积极的意义·     

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·     

具有时滞网络系统的滑模控制

针对TCP(传输控制协议)网络的拥塞控制问题,采用滑模控制理论提出了一种新的主动队列管理算法.考虑到网络中同时具有状态时滞和输入时滞的线性TCP动态系统,首先利用特殊变换将原不确定时滞系统转化为无时滞系统.在新的坐标下,设计了一个最优的滑动模面,而且所选择的控制律能够有效抑制路由器中队列长度的振荡,实现准确的跟踪.仿真结果进一步证实了该控制策略的可行性.     

基于自适应反步滑模控制的主动队列管理

针对TCP网络的拥塞控制问题,基于自适应反步滑模控制提出了一种主动队列管理算法。由于系统的不确定在实际工程中很难或根本无法事先获得,设计一个自适应律来实时适应系统不确定的值,从而消除系统不确定所带来的影响。利用此自适应律,提出一个自适应反步滑模控制器,使得系统具有较好的暂态性能和鲁棒性能。仿真结果表明,该方法对TCP网络的复杂变化具有较好的鲁棒性和较快的系统响应。     

输入受限的非线性网络系统全局滑模控制

针对动态TCP网络的拥塞问题,在输入受限情况下,基于全局滑模控制理论设计了一种主动队列管理(AQM)算法.该算法消除了滑模控制的到达阶段,保证网络系统在整个控制过程中的鲁棒性.对于TCP/IP网络中存在的网络模型的不确定、网络参数的时变性以及非TCP适应流所引起的网络振动,该算法可以获得良好的暂态和稳态响应.仿真结果表明该算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控制和滑模控制.