基于高级Petri网的RED改进算法研究

扩展Petri网对逻辑运算结果为互斥时的图形表示方法。建立基于高级Petri网的随机早期预测(RED)算法模型,通过分析该模型,从理论上证明了RED算法存在缺陷的主要原因是不同网络、不同链路的往返响应时间(RTT)差异大。由此改进RED的模型并提出相应的改进算法,定期监测各队列平均长度的变化率,当其值大于阈值时增加丢弃概率,提前通知源端降低发送速率,否则转发队列中的数据包,以此缩小不同网络、不同链路的RTT差异,达到避免网络拥塞的目的。用NS-2仿真平台进行仿真实验,结果表明改进模型及其算法能有效改善丢包率、端到端的延时等性能指标,验证了改进算法的有效性。     

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。     

基于显式拥塞指示的自适应主动队列管理算法

目前Internet网络中间节点拥塞控制问题在网络和控制理论界已获得了广泛关注.本文提出一种基于神经元自适应PID控制器的AQM算法,针对TCP/AQM系统模型,结合中间节点队列管理和显式拥塞指示机制(Explicit CongestionNotincation,ECN)机制,采用梯度学习算法来在线调整基于神经元PID的AQM控制器参数,以实现标记/丢包概率的自适应调整,从而对网络拥塞程度作出及时响应,尤其在网络参数时变的情况下仍能保证良好的动态性能,并显著改善网络的服务性能(QoS).最后通过NS-2仿真结果表明,该算法在队列稳定性、平均丢包率等性能方面要明显优于基于常规PID的AQM算法.     

一种改进RED算法稳定性研究

通过对RED算法的研究,提出了去掉低通滤波器的改进算法(MRED);建立了MRED的控制理论模型,讨论了采样周期和时滞对TCP/MRED系统稳定性的影响.在"大时滞负载变化"场景下进行了仿真验证.实验结果表明,在大范围动态网络中RED改进算法能够获得更高的吞吐量和更好的队列分布形态,最后根据理论分析值仿真了采样时间对算法稳定性的影响.     

一种有效的TCP和UDP混合流队列长度控制方法

在分析基于TCP流量控制的随机微分方程(SDE)模型的基础上,针对现有微分流量模型无法描述UDP流量变化的问题,在路由器队列长度变化中引入UDP流量的影响,建立TCP和UDP混合流量的随机微分方程模型,实现了对原有TCP微分流量模型的扩展。通过求解TCP和UDP混合流量稳定状态下的分组丢弃概率,改进了原有基于TCP流的RED队长控制方法,结合RED算法本身来调整其算法的参数,以保持路由器缓存中的队列长度稳定在期望队长附近,有利于控制和保证端到端的延时,使原有的基于TCP流的RED队列长度控制方法能应用于TCP和UDP的混合流。仿真实验表明,改进后的面向TCP和UDP混合流的RED队列长度控制方法对于TCP以及TCP和UDP的混合流均具有较好的适应性,采用该方法可使路由器的实际队列长度保持在期望控制队列长度附近波动。     

基于自适应模糊滑模控制的主动队列管理算法

针对TCP这样大型复杂的网络系统的拥塞问题,考虑系统中存在的不确定因素是未知非线性的情况,设计了一种采用自适应模糊滑模控制理论的主动队列管理算法。该算法基于网络模型的特殊性,构造了Lyapunov-Krasovskill函数,设计了滑动模面,并基于线性矩阵不等式的方法给出该系统鲁棒渐近稳定的充分条件,所设计的自适应模糊控制律能够使系统的状态轨迹在有限时间内到达滑动模面。仿真结果表明,该算法在网络条件变化的情况下,能实现准确的跟踪目标队列长度,避免网络拥塞的发生。     

基于观测器的网络系统鲁棒控制器设计

针对网络拥塞问题,提出了一种基于观测器的主动队列管理(AQM)算法.该算法讨论了输入受限情况下时滞不确定网络系统的鲁棒控制器设计问题,利用线性矩阵不等式方法研究了观测器和控制器存在的充分条件.仿真结果表明,在网络条件变化的情况下,该方法能很好的使缓存队列迅速收敛到期望队列长度,并且对网络的负载扰动和参数变化具有很强的鲁棒性.     

基于H∞控制方法的多链路网络拥塞控制

研究了一类基于主动队列管理(active queue management,AQM)路由器的多链路网络拥塞控制问题.用一个状态空间模型来描述多链路网络流量的动态特性,并将实际链路带宽相对于期望带宽的偏差作为干扰信号,从而用H_∞控制方法来解决网络拥塞问题.在链路带宽变化的情况下,通过丢包率来控制实际窗口大小及队列长度,使得实际窗口大小和队列长度达到期望值,从而达到降低网络拥塞的目的.最后通过两个仿真示例验证了方法的有效性.     

无线网络TCP协议改进及网络仿真

网络仿真是网络研究的重要手段。NS2是一种开放源代码的网络仿真器，广泛应用于网络协议的设计与验证。本文针对无线网络中TCP协议性能低下的问题，提出了一种改进的基于TCP拥塞控制机制，简称TCP—Yuelu。该机制通过对瓶颈链路队列长度的测量与预测，区分网络随机错误和网络拥塞丢包，同时，利用带宽测量结果作为网络发送速度调节尺度的依据，对不同的丢包原因采取不同的调节策略，改进了TCP窗口加性增加乘性减少（AIMD）机制。本文实现该算法在NS2中的扩展，并通过仿真实验验证了算法的有效性。     

参数自适应的随机早期检测算法

随机早期检测(Random Early Detection，RED)是一种广泛应用于包交换网络的主动队列管理技术，它通过保持较小的平均队列长度，在缓冲区溢出前主动丢包，降低路由器的丢包率，保持较低的服务延迟，避免缓冲区锁定，提高网络的利用率。但是RED严重依赖于参数的设置。该文根据保持网络流量平稳的丢包率和路由队列的变化提出了一种自适应地调节参数的RED改进算法。模拟实验的结果表明，自适应地调节参数提高了RED的适应性，降低了数据包排队延时和丢包率，提高了链路利用率。     

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。     

基于TCP/AQM的离散滑模控制器设计

基于网络拥塞控制有效的主动队列管理算法(AQM),设计了一种鲁棒的离散滑模控制器(DSMC).针对实际网络中离散化的采样系统和定期更新等运行特点,将TCP动态拥塞窗口模型离散化,考虑该模型存在的网络延迟及流量扰动等参数不确定等特点,采用鲁棒性较好的滑模控制器.在控制器的设计中,构造了包含起始点滑模面,缩短到达时间;假设不确定扰动的最大上界,采用等效控制设计控制律;然后给出了系统的稳定性分析.仿真结果表明该控制器能够获得较快的响应速度和稳定的队列长度,在网络参数变化时仍能获得很好的鲁棒性.     

Flow Control Strategy for the High Speed Network Based on Control Theory

Design of an effective congestion control scheme is a hot topic in the development of computer network. The flow control scheme can adjust the packet sending rate in source host, thus effectively avoiding the network congestion. This paper proposes a new flow control scheme based on discrete control theory. The simulation results show that this method can adjust the sending rate and queue level in buffer rapidly and effectively. The method is easy to implement and applicable to high speed networks.     

延迟容忍网络中一种基于概率接纳和丢弃的拥塞控制算法

链路的间歇性连通以及稳定的端到端路径的缺乏使得延迟容忍网络（delay tolerant network）中经常采用“存储〖CD*2〗携带〖CD*2〗转发”的方式来保证消息传输的到达率。然而由于网络资源受限,该转发方式下产生的大量的消息副本将造成巨大的资源消耗,最终导致网络拥塞。提出一种基于概率接纳和丢弃（probabilistic acceptance and drop, PAD）的拥塞控制算法PAD。该算法结合了队列长度和输入/输出速率来检测拥塞,各个节点根据当前的拥塞状态来确定接收和丢弃消息的概率,从而实现较小的开销和较高的消息到达率。此外,基于生灭模型构造了消息副本数的连续时间马尔可夫链,并对消息到达率进行了理论分析。理论分析和仿真结果证明,与其他算法相比,PAD算法在保证较小的网络开销和较短的端到端延迟的同时,消息到达率显著地提高了130%以上。     

AQM中基于T-S模型的滑模控制及仿真

针对TCP(Transmission Control Protocol, 传输控制协议)网络的拥塞控制问题,基于T-S (Takagi-Sugeno)模糊模型,采用滑模控制理论提出了一种新的AQM(Active Queue Management, 主动队列管理)算法.考虑到TCP网络中存在的不确定和时变时滞因素,首先利用T-S模糊模型对网络进行建模,然后利用线性矩阵不等式设计了一个渐近稳定的滑模面,而且还给出了一种能够明显减小滑模面附近抖振的趋近律,基于该趋近律设计的控制律能够有效地抑制路由器中队列长度的振荡,并使其快速收敛于期望值.仿真结果表明,该算法与普通的滑模控制算法相比具有更好的稳定性和鲁棒性,能够很好地适应复杂多变的TCP网络环境.     

集中式网络拥塞控制的高效RPL路由协议

针对低功耗有损网络中采用博弈论的网络拥塞控制(game theory based network congestion control protocol, GTNCC)路由算法在路由构建过程中仅仅考虑无线链路质量不能使网络拓扑最优,以及在拥塞控制过程中由拥塞节点的子节点判断是否切换父节点不能快速高效地缓解网络拥塞等问题,提出一种基于多维度量结合的集中式网络拥塞控制(centralized network congestion control based on multi-metrics combination, CNCCMC)路由协议。首先,为了降低网络拥塞发生的概率,CNCCMC路由协议综合考虑了节点剩余能量、缓存占用率、无线链路质量和中继节点当前子节点个数等多维度量完成路由构建;其次,当检测到网络拥塞时,CNCCMC路由协议依据网络拥塞节点进行流量分析和判断的结果采取集中式的方式控制其子节点的切换;最后,在网络拥塞缓解过程中,提出一种“乒乓效应”避免机制。理论分析和仿真结果表明,与GTNCC路由算法相比,CNCCMC路由协议在降低网络拥塞发生的概率、延长网络平均生存寿命和提高网络吞吐量等方面的性能得到了有效提升。