VCP协议最大最小公平带宽分配的实现与仿真

变结构控制协议(VCP)是一种高带宽时延乘积网络环境下良好的拥塞控制机制.然而在多瓶颈网络拓扑中,由于VCP采用基于负载因子编码的反馈控制机制,长距离数据流的过载响应受传输路径上多个节点的控制,从而系统达不到最大最小公平.通过分析VCP的拥塞信息反馈方式,提出一种基于过载周期的反馈控制机制,使每个数据流的过载响应只受其瓶颈链路的控制,从而使系统达到最大最小公平.最后利用NS2仿真实验验证了基于过载周期的反馈控制机制的有效性.     

VCP协议公平性算法的仿真分析与改进研究

变结构控制协议(variable structure congestion control protocol, VCP)是一种高带宽时延网络环境下良好的拥塞控制机制,但当各数据流之间往返时延差异较大时,系统表现出不公平。结合NS2仿真实验,分析了在VCP同步数据流和异步数据流作用下系统的公平性。建立了VCP数据流稳态吞吐量的一个简单模型,指出了数据流稳态吞吐量与其公平性算法乘减参数的实际均值有关。通过在端系统自适应调整公平性算法加性参数的权值,有效提高了异步数据流作用下系统的公平性。最后通过仿真实验验证了改进算法的有效性。     

一种基于噪声模型的TCP有效带宽估计方法研究

准确的带宽估计和网络建模对于网络拥塞控制算法的设计具有重要的意义.采用通信系统加性噪声分析方法和信道容量理论,将TCP链路背景流量的影响等效为加性噪声,提出建立了一种基于等效噪声的链路模型和带宽估计算法.该模型不同于传统带宽估计对采样值直接进行滤波处理来得到估计带宽,而是利用网络流量的随机过程特性采用统计方法进行有效带宽估算,所得到的估计带宽有界并且具有良好的收敛性和准确性.理论分析和仿真结果表明了该模型和算法是正确的.     

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.     

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。     

一种低复杂度的频率、时延联合估计新方法

提出了一种基于子空间的正弦信号的频率、时延联合估计快速算法。首先给出一个PM(propagatormethod)算子 ,再由其分块矩阵构造一特殊的矩阵。由该矩阵的特征分解所得的特征矢量给出频率估计 ,而由其特征值及估计的频率得到时延估计。与现有的方法相比 ,由于该算法减少了一次特征分解 ,因而具有较低的计算复杂度。最后 ,用正弦信号及实测语音数据验证了该方法的性能     

WSN中一种基于协作休眠的MAC协议

无线传感器网路中,支持休眠机制的MAC协议通常采用同相位调度策略,存在冲突概率高,数据传输延迟大等问题。针对这些问题,设计了一种新的基于不同相位调度表的MAC协议。该协议的簇内节点采用不同相位的调度表,以减少冲突概率和串音问题;数据传输采用机会协同传输方法,以有效降低数据传输时延。仿真结果表明,相比传统的非协作休眠机制和直接传输方法,CS-MAC协议可以有效减少冲突概率,降低数据传输时延,从而减少网络能耗。     

一种基于辅助路由的拥塞自适应协议

针对现有多跳无线自组网路由协议以被动方式对拥塞进行处理,有可能导致更多的分组丢失、更长的时延和更大的网络开销问题,提出了一种基于辅助路由的拥塞自适应协议（congestion adaptive protocol based on aided-routing, CAPAR）。该协议以主动方式对拥塞进行处理,采取建立辅助路由的方法对发送给拥塞节点的业务流量进行分流,主动避免拥塞的发生,克服了以被动方式对拥塞进行处理所带来的不利影响。给出了CAPAR协议的建立过程,证明了CAPAR协议的正确性,并对其路由存储代价和路由更新代价进行了分析。结果表明,与其他按需路由协议相比,CAPAR减少了重新建立路由所带来的开销和时延,其路由更新代价明显降低。     

一种基于高阶累积量的自适应时延估计新方法

讨论了存在于相关高斯或对称分布噪声中的非高斯信号的时延估计问题。可通过采用基于高阶统计量的自适应方法估计出滤波器的权系数 ,根据权系数的最大值求得时延估计。为了能得到非整数采样间隔的时延 ,常用SINC函数对滤波器权系数进行插值。但为了得到精确的时延估计 ,该法需要足够长的滤波器权系数。提出了一种可在相关高斯噪声中 ,只要较少的滤波器权长就能对非高斯信号的时延进行估计的新方法 ,称为最小权值误差平方和法。它对整数或非整数采样间隔时延均能进行估计。理论分析和仿真均证明了该方法的正确性和有效性     

一种用于CDMA系统的快速信道估计方法

信道估计是CDMA系统中的关键技术 ,涉及到对用户信号传播信道的幅度、相位和延时的估计。提出了对一个进入CDMA系统的新用户进行快速最大似然多径信道参数估计的方法。实验结果对比表明 ,本方法捕获性能好 ,且捕获的速度更快     

基于支持向量机的有效带宽估计算法的研究

高性能网络设计的关键是对性能参数进行建模和估计的能力，通信业务在网络上传输时，其带宽要求与通信质量密切相关，合理分配带宽能很好提高网络性能，合理分配网络带宽的首要任务是能够根据网络信息的变化，预测带宽使用情况，为此，本文采用支持向量机（SVM）对网络业务流数据进行预测估计，通过训练样本，从而获得样本以外数据的分布规律，在此基础上，设计了一种网络传输有效带宽使用的估计算法，实验表明，该估计算法具有较高的训练效率和很高的估计精确度。     

基于PA的卫星网络动态带宽分配在线算法及仿真

为解决卫星网络带宽分配问题,基于离散事件动态系统理论中的PA方法,提出了一种在线算法.该算法把动态带宽分配问题描述为约束优化问题,以一次计算机仿真的数据为基础,通过PA方法求出网络平均延时相对于分配带宽的梯度,以优化网络平均延时为目标,构造带宽约束条件下的迭代公式,在线地分配带宽,有效解决了一般计算机仿真中需要进行多次重复仿真而导致的大量机时问题,克服了一般算法须假定信息流的统计特性的限制.仿真结果表明,该算法能明显改善网络的平均延时性能.     

Strong Convergence Rate of Parameter Estimation for a Class of Stochastic Systems

In this paper we obtain the convergence rate of strongly consistent estimate for coefficients of closed-loop ARMAX system driven by iid random sequence, after adaptively stabilizing the system without introducing external excitation signal. The system is allowed to be unstable and of nonminimum-phase.     

Local Linear Estimation by TSLS with Variable Bandwidth for Semi-parametric Simultaneous Equation Models in Econometrics

Econometric simultaneous equation models play an important role in making economic policies, analyzing economic structure and economic forecasting. This paper presents local linear estimators by TSLS with variable bandwidth for every structural equation in semi-parametric simultaneous equation models in econometrics. The properties under large sample size were studied by using the asymptotic theory when all variables were random. The results show that the estimators of the parameters have consistency and asymptotic normality, and their convergence rates are equal to n^-1/2. And the estimator of the nonparametric function has the consistency and asymptotic normality in interior points and its rate of convergence is equal to the optimal convergence rate of the nonparametric function estimation.     

延迟离散Hopfield-型网络的收敛性及其算法

给出了延迟离散 Hopfield-型网络的收敛性定理 ,提出了用于组合优化计算的延迟扰动算法 .在正规异步运行规则下 ,证明了网络滞后于能量函数收敛的步数由 Hopfield结果的 n2 步降到 2 n +1步 .揭示了离散 Hopfield-型网络与延迟离散 Hopfield-型神经网络收敛性的内在关系 ,为离散Hopfield-型网络的应用研究构筑了新的框架.     

基于神经网络威胁判断模型

将神经网络理论应用于防空指挥控制系统中 ,研究了威胁判断模型 ,实例表明该方法是可行的 .     

基于DRNN的ATM网络拥塞控制及仿真

提出一种在用户－网络接口处利用对角递归神经网络（ＤＲＮＮ）作为自适应预测器,实现ＡＴＭ网络自适应拥塞控制的模型。当ＤＲＮＮ预测下一时刻缓冲区中的信元数超过阈值时,控制器产生一个反馈控制信号减小信源进入网络的信元速率以避免拥塞发生。用语音和图象信源所作的仿真本文提出的模型较基于常规前馈网络的模型具有系统结构简单、控制效果好、实时性好等优点。