面向高速对等网应用的拥塞控制机制

为改善现有拥塞控制机制在高速网络中带宽利用率偏低、稳定性不高和更好地应对急剧增长的对等网(P2P)应用流量,提出了一种以FAST为基础,应用大规模网络测量和模糊控制技术的拥塞控制机制.该机制利用分布在网络中的测量设施周期性获取网络状态信息,指导端系统选择适当的控制参数.单个和多个链路瓶颈条件下的仿真实验均表明,本文拥塞控制机制能够在高带宽时延积网络中获得更高的带宽利用率和稳定的排队时延,很适合于P2P等数据传输量大、连接持续时间长的流量的拥塞控制.     

有线-无线混合IP网络多媒体传输算法研究

提出了一种端到端的在异构的有线-无线混合IP网络上多媒体传输的改进算法WMTA(wireless multimedia transmission algorithm).通过研究Gilbert无线差错模型仿真环境中包的长度与丢包率的关系,发现包长与丢包率呈线性增长的关系.基于上述观察,算法通过交替发送大小数据包探测随机和拥塞丢包数,并根据两种丢包的程度进行速率控制.针对不同网络状态转换时算法更新慢的缺点,添加了更新因子K,使算法在网络状态转换时能迅速适应当前网络的状态.仿真结果表明,与现有算法相比,WMTA无论是在运行单个流还是存在竞争流情况下,都能够达到更高的吞吐量和带宽利用率,有效地提高了网络中多媒体传输的服务质量(QoS).     

基于压缩感知的空间信息网络拥塞监测

在空间信息网络中,各卫星间是通过星间链路(Inter Satellite Links,ISLs)相连接的,其空间网络节点的处理能力和资源存储能力受限,网络拓扑具有高动态性,通信链路存在间歇性连接.这造成空间网络节点出现高排队时延的情况,导致网络拥塞甚至丢包,空间数据传输的可靠性下降.为了高效准确地实现网络拥塞监测,本文作者分析了空间信息网络的链路稀疏性,结合其传输方式,将链路状态检测建模为压缩感知问题,并以贪婪算法求解链路延时,进而定位拥塞链路.仿真结果证明,这种链路状态检测算法可以在较少的采样数据量的情况下,以较高的精度恢复链路延时.     

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.     

MANET中TCP拥塞控制方法综述

拥塞控制是MANET(mobile Ad-hoc NETwork)中的关键问题.MANET具有无线信号干扰大、信道衰落严重、多跳路由、链路不对称和网络拓扑动态扩展等特性,这些特性会使传统TCP(transmission control protocol)在发送数据过程中经历丢包率高、应答包在中间节点累计、乱序包多和往返时间抖动大等问题,容易触发TCP作出错误的拥塞控制,进行不必要的超时重传、丢包重传和减小发送窗口大小,最终严重降低端到端的吞吐量.本文调研了近年来针对MANET提出的各种拥塞控制改进方法,按照拥塞产生的原因进行分类总结,详细介绍各个算法的工作原理并比较这些方法的技术特点.发现通过跨层设计获取网络实时状态信息,进而用来辅助拥塞控制,是改进方法的主流实现方式.     

基于链路内在相关性的IP网络拥塞链路丢包率推断算法

为解决网络链路丢包率推理算法中网络拓扑复杂、链路丢包率分析不准确等问题,已有研究采用假设子链路或通过率较高的路径中的链路作为不丢包链路,或者假设共享数目最多的链路为丢包链路,但是这种假设缺少有效的推理和证明。为解决此问题,提出了基于链路内在相关性的IP网络拥塞链路丢包率推断算法。该算法首先基于链路内联关系将网络模型化简并划分为多个独立子集;其次,对每个独立子集建立基于贝叶斯网络的链路拥塞推理模型,并基于每条链路的拥塞贡献率推理链路拥塞概率排序集合;最后,对每个独立子集,基于代数模型推理求解化简后的非奇异矩阵的唯一解,从而得到所有拥塞链路的丢包率。通过与算法LABLA和算法NTSPA比较可知,该算法具有较好的拥塞链路推理效果。     

基于二项式的高速网络拥塞控制协议

基于HSTCP和二项式拥塞控制协议(BCCP),提出一种新的适用于在高速网络环境下传输流媒体数据的速率控制协议高速二项式协议(HSBCCP).介绍了HSTCP和BCCP,分析了其在高速带宽延迟网络下传输流媒体数据的缺陷;并从HSBCCP与TCP以及HSTCP的拥塞窗口比较,HSBCCP与TCP的链路利用率比较,以及HSBCCP与其他现有高速拥塞控制协议的链路利用率、平滑性以及网络自适应性等多方面作了性能分析.结果表明:HSBCCP具有较高的链路利用率,良好的速率平滑性和网络自适应性,有效地克服了TCP在高速网络中链路利用率不足的问题和HSTCP速率振荡过大的问题.     

基于SDN架构的最短路由优化算法研究

本文提出一种基于软件定义的无线Mesh网络路由协议(SDWMR),将软件定义网络(SDN)与无线M esh网络相结合,由具有全局网络视图的逻辑集中控制器负责所有控制决策;首先通过控制器与M esh节点建立初始路径,根据初始路径进行最短路径优化,优化过程由Dijkstra最短路由算法完成;其次将优化后的规则通过初始路径传输到各个底层Mesh节点中．当路径传输大规模流量时本文以分流算法均衡路径负载,从而避免路径拥塞．SDN的引入为无线Mesh解决了路径故障问题,并且提升了路由效率．本文路由协议已使用M ininet-Wifi网络模拟工具仿真,仿真结果表明,在网络吞吐量、丢包率、延迟等网络性能方面SDWM R协议优于已有的路由协议如混合OpenFlow的优化链路状态路由协议(OF-OLSR)、三阶段路由协议(ThreeStage)等．     

基于蚂蚁算法的拥塞规避路由算法

对业务提供服务质量(QoS)保证,是提高网络效率的重要方法。现有网络常用的路由算法(比如链路状态路由算法)都不具有拥塞响应机制,当一条链路即将或者已经发生拥塞时,只有简单的丢弃数据包。提出了一种基于蚂蚁算法的拥塞规避路由算法。该算法加速了蚂蚁路由算法探索最优路径的过程,并且能够对链路的拥塞状态做出快速反应,分散流量,以避免链路的拥塞。通过仿真,结果表明:该算法在数据包传输时延和网络丢包率性能上,比现有的链路状态路由算法具有明显的优越性。     

单向链路下高可靠数据传输方法

提出了一种基于最大速率估计的自适应编码方法,该方法实现了单链路网络中高可靠的数据传输.利用单向链路中数据发送速率和丢包率之间的相关性,研究了在数据发送速率不超过最大速率的情况下冗余编码对丢包率的影响,即在低丢包率下采用基于ErasureCode算法的单向控制机制,并基于最大速率估计来调整编码策略,在传输报文间建立冗余校验,利用线路的最大安全速率传输冗余编码信息,将丢失的数据包尽可能高的冗余恢复出来.实验结果表明:该自适应编码方法能够在低丢包率的环境下进一步有效降低丢包率,较好地提高单向传输的容错性,实现单链路传输的可靠性.     

基于(2,1,N)卷积码的网络丢包纠错方法

在无质量保证的网络环境下,网络拥塞引起的数据包丢失可能会导致服务质量的急剧下降.提出一种基于(2,1,N)卷积码的网络丢包纠错方法,给出相应的纠错算法.通过对比在不同的信噪比条件下卷积码的纠错能力和稳定性,以及在相同信噪比的情况下对分组码和卷积码的丢包率,说明本文算法的纠错能力在低解码延迟条件下好于现有方法,能适应不同的网络延迟条件.     

基于拥塞避免的卫星网络路由算法

提出一种基于低轨道和静止轨道星座的双层网络新路由算法, 利用低轨道卫星及其星间链路构成的网状拓扑对星上路由进行计算, 并通过拥塞避免和数据包分类机制进行优化, 解决了卫星网络中由于业务流量大而导致的网络拥塞问题. 仿真结果表明, 该方法降低了网络平均端到端的时延和平均丢包率, 从而提高了网络性能.     

认知无线电网络中基于误码丢包拥塞控制的研究

无线网络引起拥塞的一个重要因素是链路误码,可以通过降低TCP发送端的数据发送速率来调整误码丢包,尽量降低对系统吞吐量和增大系统时延的影响。本文在认知无线电网络下对链路层误码情况进行较为深入的探讨,分析认知无线网络中基于误码丢包的影响。在此基础上提出一种在认知无线电网络环境中基于误码率的窗口拥塞控制方案和基于授权用户丢包的拥塞控制方案。通过大量的仿真实验,验证了算法的有效性。     

基于组合智能算法的无线网络信道分配机制

针对当前无线网络信道分配方法易出现干扰, 网络吞吐量小等缺陷, 设计一种基于组合智能算法的无线网络信道分配方法. 首先对无线网络信道分配的原理进行分析, 构建无线网络信道分配模型; 然后采用遗传算法产生无线网络信道的初始分配方案, 并引入粒子群优化算法对无线网络信道的初始分配方案进行精细搜索, 得到合理的无线网络信道分配方案; 最后在MATLAB 2016平台对无线网络的吞吐量、 网络延迟、 数据传输丢包率进行仿真测试. 仿真结果表明, 该方法大幅度提升了无线网络的吞吐量, 网络延迟和数据传输丢包率远小于单一的遗传算法或粒子群优化算法, 改善了无线网络的通信性能.     

基于定向扩散的数据收集传感器网络拥塞控制方法

针对传统网络拥塞控制方法存在的控制效率低的问题,在数据收集传感器网络下提出定向扩散拥塞控制方法。建立网络拥塞模型并在传感器网络环境下进行变换,通过观测矩阵对数据收集传感器网络中的拥塞秦情况进行检测,生成相应的拥塞控制指令,设计定向扩散拥塞控制器并通过控制器执行控制指令,分别从网络传输速率和网络流量分配两个方面,实现网络拥塞避免控制。为了检验设计出的网络拥塞控制方法的性能进行仿真实验,从网络传输丢包率和单节点吞吐量两个方面验证该控制方法的效率。经过仿真实验发现设计的控制方法比传统控制方法的平均丢包率低0.4%,且单点的吞吐量更高,由此判定定向扩散的网络拥塞控制方法,在数据收集传感器网络当中具有较高的使用效率。     

基于贪婪对偶算法的拥堵网络队列最大化设计

通过对网络的TCP/IP在队列管理方面的问题的分析和研究,针对现有策略难以解决网络拥塞的问题,提出了基于贪婪对偶算法的优化控制策略,并对该算法的稳定性等方面进行了深入的研究。首先,在忽略网络的数据传输延迟的影响,证明了提出的贪婪对偶算法的拥堵拥塞策略能够在全局条件下获取最优结果;之后谈论了考虑网络数据传输延迟的因素,给出了单瓶颈拓扑网络条件下贪婪对偶策略取得的全局最优结果。通过优化策略的设计确保了网络避免出现网络拥塞,提高了网络的稳定性和数据传输效率。     

基于BBR的NDN拥塞控制算法

随着网络传输带宽以及用户对实时应用需求的增加,如何在充分利用瓶颈带宽的同时降低缓存占用率以及传输时延,成为传输控制的一个新问题.提出了一种基于瓶颈带宽以及往返时延(round-trip time,RTT)的命名数据网络(named data networking,NDN)拥塞控制算法.该算法不使用传统的基于丢包的拥塞感知与调节方法,而是主动控制注入网络的流量,使其匹配链路的传输能力.通过在接收端对一定时间范围内反馈的即时带宽和往返时延进行统计,估计传输链路的瓶颈带宽以及物理链路延迟的值,配合由状态决定的增益来控制Interest包的发送速率以及窗口的大小.在ndnSIM模拟器中实现了该算法,并与ICP(interest control protocol)拥塞控制算法进行对比,证明了在充分利用瓶颈带宽的同时,该算法能够实现更低的传输时延以及更快的收敛速度.     

改进TCP拥塞控制机制的设计与实现

现有的基于TCP拥塞控制算法中存在慢启动增长过快,且当前拥塞控制算法没有良好的TCP流的友好性,导致无法有效的满足网络服务质量的问题。本文采用一种改进TCP拥塞控制算法来降低其慢启动的过程,来实现有效的拥塞控制。改进TCP拥塞控制算法采用在慢启动阶段增加一个比例调整因子,缓解慢启动增长的速度,以解决慢启动增长过快的问题。本文采用了NS2网络模拟器来对上述研究进行了模拟,经模拟表明,改进TCP在丢包率、平滑性、链路利用率方面均有改善。     

无线网络中基于自适应带宽估计的跨层拥塞控制算法

TCP是一种主动探索网络可用带宽的传输层协议,在无线网路中,实时准确地探测链路可用带宽,动态调节TCP拥塞控制机制,是提高无线通信系统性能的有效方法之一。本文基于带宽测量技术,提出了一种无线环境下跨层TCP拥塞控制机制,通过探测TCP确认信号ACK返回速率和往返时间RTT,结合链路拥塞和物理层突发错误分布,实时探测可用带宽,对拥塞滑动窗口大小进行动态控制,并根据当前网络状态,动态设置慢启动阀值,保证网络资源的有效利用。仿真结果证明,此算法能有效地降低误码丢包率,提高系统的可靠性。     

异构网络环境中的拥塞丢包率仿真分析

针对TCP Vegas算法在异构网络环境中流量公平性导致的拥塞丢包问题,将TCP Vegas拥塞控制算法与主动队列控制策略来行结合分析,提出了将网络模型中不同层次的拥塞控制机制进行结合的算法。网络仿真表明,结合算法能有效避免拥塞丢包。该算法对随机早期检测算法进行了改进,使其能够区分突发流量,从而降低拥塞丢包率,这也将为高可靠性网络的发展提供一个优良的参考价值。