一种无线传感器网络跨层拥塞控制算法

在无线传感器网络中节点级拥塞和链路级拥塞同时发生的情况下,引入滑模变结构机制,提出相应的拥塞控制算法.链路级拥塞采取节点输出流量最小的数据包优先进行传输的原则;节点级拥塞利用主动队列管理方法实现拥塞控制.所设计的控制器实现了MAC层和传输层同时进行拥塞控制的目的,使整个网络中的节点根据局部的拥塞状态调整数据发送速率,同时自适应地分配MAC信道,利用Lyapunov函数证明了算法的有效性.仿真结果表明该算法有效缓解拥塞的发生,大大降低排队时间.     

共享流拥塞检测的协同比较测试方法研究

为检测和控制网络中数据流的拥塞情况 ,提出了一种共享流拥塞的协同比较测试方法 ,通过在主机端观察包丢失来判断两个流经历的拥塞是否出现在相同的网络源 .提出了判断拥塞的两个定理 ,在泊松模型下用排队论对所提出的协同比较测试方法进行了分析 ,仿真实验的结果表明了该方法的有效性     

基于量子粒子群优化PI模型的主动队列网络拥塞控制

为了解决无线传感器网络拥塞引起的丢包率高和网络吞吐率过低,从而引起网络能量有效性和服务质量QoS降低的问题,提出了一种基于改进PI主动队列管理模型和量子粒子群(Quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)的拥塞控制方法.首先定义了改进的PI主动队列管理模型,然后为了对PI模型进行优化,采用改进的多种群量子粒子群算法对PI主动队列管理模型中的参数优化,并对该算法进行了描述,从而得到优化的PI控制模型.最后定义了多种群量子粒子群算法和PI主动队列模型对网络拥塞进行控制的具体算法.实验结果表明:该方法能有效实现WSN的拥塞控制,与其它方法相比,具有较低的数据丢包率和较大的网络吞吐率.     

一种适用于实时多媒体业务的随机早期检测算法

针对随机早期检测算法(RED)可能连续丢弃同一数据流分组的问题,提出了一种适用于实时多媒体业务的主动队列管理算法.在网络未发生拥塞时,该算法以一定的概率丢弃到达的分组.在丢弃分组时要根据瞬时丢包率判断该数据流最近的分组丢弃情况,如果最近丢包率比较高则放弃丢弃,避免连续丢弃该数据流的分组,以保证多媒体应用的服务质量.在网络拥塞时,丢弃部分数据流的分组,避免了因拥塞造成的大部分多媒体应用同时中断.实验结果表明,不论网络是否拥塞,所提算法都能为实时多媒体应用提供较好的服务质量.     

一种面向分簇无线传感器网络的多信道跨层协议

针对工业测控对传感器网络抗干扰性及通信实时性的要求,提出了一种面向分簇无线传感器网络的多信道跨层协议.该协议在簇内采用多信道配合时分复用机制,并通过高容忍度信道切换算法实时评估信道质量和自适应切换信道,以减小相邻簇和相邻频段协议的干扰,在簇间引入链路Q值评价路径状况,采用基于概率转发的多路径机制平衡网内数据流量,并控制和缓解拥塞,以减小数据流量大或变化快时因拥塞造成的丢包.该协议将簇内多信道和簇间多路径2种机制相结合以提升网络性能.仿真结果表明,相比传统的分簇协议,该协议能有效抵抗干扰并控制和缓解簇间拥塞,且可缩短约22％的簇间延时.     

基于控制理论的网络拥塞控制研究

ATM的拥塞控制是ATM网络业务管理的关键问题,目前应用成熟的控制理论方法来设计拥塞控制器的研究逐渐兴起.本文用动态矩阵控制中的内模控制方法研究ATM网络拥塞问题.在动态模型设计中,考虑了多瓶颈节点的情况,通过设置反馈滤波器尽量降低实际网络中不可控流对输出的影响,提出的一种拥塞控制算法,更加适合网络的实际情况,获得了较好的动态性能.仿真结果表明了该方法的有效性.     

无线多跳网络中TCP拥塞控制性能改进策略

将TCP协议应用于无线多跳网络时,由于无线多跳网络的一些固有限制,TCP协议的效率较为低下.据此,提出一种无线多跳网络中TCP性能改进机制.该机制的基本思想是使用往返时间（RTT）,在发送方用自适应的速率调节算法,使用RTT计算相应的发送速率并据此来控制发送速度,从而达到改进拥塞控制的目的.仿真试验结果验证了该算法的有效性,表明新算法可以有效地提高TCP在无线多跳网络中的性能.     

路网拥塞控制中的多目标路径决策模型研究

智能交通系统领域中的路网拥塞控制是解决路网拥塞问题的主要手段之一,针对该问题,利用自底向上的agent建模方式,构建一种多目标路径决策agent移动模型.在该模型中,车辆agent兼顾最短路径和拥塞避免两个优化目标,通过车辆agent行驶距离最短(最短路径)和途经区域的拥塞程度最低(拥塞避免)两个目标优化来动态进行路径决策.基于多目标路径决策移动模型一方面能够实现对交通拥堵路段的分流控制,另一方面能够挖掘网络拓扑结构中易发生拥塞的路口的共同特征,为路网拥塞控制提供帮助.仿真实验结果表明,该模型能较好地改善路网结构中的拥塞路段.针对不同链路密度及链路分布的网络所进行的仿真实验结果进一步表明,路网结构的链路密度对拥塞路段出现在网络中的地理位置影响不同,而路口节点位置影响其拥塞程度;网络结构的链路分布形态对发生拥塞路段的地理位置和拥塞优化结果具有直接影响.     

政务网络中多播视频会议技术应用研究

视频会议在政务网络中有着广泛的应用,它在要求网络支持流媒体传输的同时,还要求将传播对象分别局限于各个特定范围内.传统的网络会议控制系统采用多条点对点传输来实现这种多播要求,这容易导致相同路径上的数据流拥塞.本文探讨在政务网络中多播路由、组管理协议以及链路层环境下的多播协议的具体应用技术,旨在为实现广泛而流畅的视频会议提供一种可行的解决方案.     

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.     

TCP网络的拥塞预测控制策略研究

针对Internet网络系统的拥塞控制问题,提出了一种基于预测函数的拥塞控制策略。在离散化传输控制协议(TCP)动态拥塞窗口模型基础上,将IP网络转化为具有约束的预测控制,采用预测函数算法策略进行优化求解,使队列快速平稳地到达目标值。仿真结果表明该方法能够适应复杂的网络环境,控制品质优于RED算法和PID算法,具有较好的稳定性和鲁棒性,有效减少了网络不确定性带来的不利影响。     

基于T-S模糊观测器的网络拥塞控制算法

针对TCP(传输控制协议)网络的拥塞控制问题,设计了基于模糊观测器的主动队列管理算法.对非线性TCP/IP网络拥塞控制系统建立了T-S模糊模型,通过选取适当的模糊规则和隶属函数来提高拥塞控制系统的性能,并给出了理论性证明.仿真结果表明所设计的控制器对活动的TCP连接数、链路带宽及往返时延的不确定性具有很强的稳定性和鲁棒性.     

基于网络测量和模糊控制技术的拥塞控制机制

为向端系统反馈及时准确的网络状态以提高TCP效率，同时避免主动队列管理（AQM）机制的诸多局限，提出一种基于网络测量的拥塞控制机制——利用分布在网络中的测量设施监测主干链路，再根据链路性能采用模糊控制技术指导端系统选择适当的FAST控制参数．仿真实验表明，该机制能承受更大的负载压力，达到高吞吐量，并能稳定排队时延，在高速网络中比AQM机制更稳定、更公平．相比突发性的Web流量来说，该机制更适用于类似P2P等数据量大、连接持续时间长的流量的拥塞控制．     

一种新的主动队列管理拥塞控制策略

通过对主动队列管理非线性模型进行线性化处理，并在此基础上采用延时反馈系统控制理论，提出了一种基于延时反馈的AQM策略，评估分析了该策略的稳定性和网络性能的优化。仿真结果表明，这种新的拥塞控制策略对抑制网络拥塞有明显效果，能够显著提高网络性能。     

网络系统的不确定自适应滑模控制

针对TCP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。考虑到网络系统不确定性上界很难获得,根据改进的李亚普诺夫函数,提出了一种简单的自适应律以适应系统的不确定的上界,并根据此自适应律设计了一个滑模控制器。所设计的控制器既保证了滑动模态的存在和系统的渐进稳定性,又较好的抑制了系统不确定带来的影响。仿真结果表明该方法的有效性。     

主动队列管理中的PID型神经网络控制

研究动态网络中间节点的拥塞控制. 提出一种PID型神经网络的主动队列管理(AQM)算法,给出基于BP学习规则的网络参数自调整规律,根据Lyapunov定理证明了系统的稳定性. 基于NS$-2平台的仿真结果表明,该算法适应瞬息万变的网络环境,系统稳态误差和响应速度等指标优于PID算法.     

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。     

基于内模补偿的网络拥塞控制新算法:IC-AQM

已有的AQM算法都没有充分考虑到长时滞对算法性能的影响，该文利用频率域模型降价拟合方式建立了TCP流量控制中主动队列管理AQM系统的等效模型，应用控制理论中的内模补偿原理设计鲁棒的时滞补偿AQM算法（IC—AQM），克服了长时滞给对队列稳定造成的不利影响，仿真结果表明，这种新算法在长时滞小期望队列综合性能明显优于已有的RED、REM、PI等算法，链路利用率大大提高。     

RED-PD算法的仿真研究

随机早期检测(RED:Random Early Detection)是IETF推荐的一种基于路由器有效的主动队列管理算法,但是在某些情况下,一些数据量很大的数据流会大量占用带宽,从而导致了各流量之间带宽分配的不公平性,甚至产生拥塞崩溃。对M ahajan提出的一种基于RED分组丢弃历史的AQM(Active Queue M anagem ent)算法RED-PD(RED w ith Preferential D ropp ing)进行了深入研究。该算法通过对被检测出的高带宽流的数据包采用提前丢弃的策略,实现带宽分配的公平性。通过仿真发现了RED-PD算法的自适应性,表明此算法有更高的理论和实用价值。     

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.