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.     

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。     

基于TCP Vegas拥塞控制算法的改进研究

文章针对同构型网络环境下Vegas算法优于其他算法,而在异构型网络环境下由于Vegas算法保守型的拥塞避免机制,导致其网络性能表现较差进而未能获得广泛应用的问题,在分析Vegas算法工作原理的基础上,提出一种Vegas参数优化算法.NS2仿真结果表明:Vegas参数优化算法具有大拥塞窗口和高吞吐量、低误码率等性能,与R...     

Logvegas:高速长距离网络中基于Vegas的拥塞控制机制

TCP Vegas是一个著名的传输控制协议,能在早期探测网络拥塞并成功阻止周期性的丢失数据包,但是在高带宽时延积网络中,TCP Vegas在包丢失后恢复到大窗口的行动迟缓,其拥塞控制算法的性能比较差;文章提出了TCP Vegas的一种改进版本的Logvegas,它基于历史拥塞窗口,允许在包丢失事件发生后按对数级速度恢复拥塞窗口;通过在ns2下进行的大量模拟实验表明,Logvegas可以取得比Tcp Vegas更好的传输性能.     

主动队列管理算法中拥塞等级的探讨

IBLUE算法是一种主动队列管理算法,它使用数据包在路由器排队队列中的延迟时间和平均队列长度来控制网络拥塞,通过对不同拥塞等级的探讨,进一步完善了该算法的理论基础。     

Vegas算法对不对称空间链路性能的影响

不对称空间链路TCP性能对空间网络十分重要。基于NS2,建立空间网络TCP场景,在比较几种TCP拥塞控制算法的基础上,重点研究了Vegas算法对不对称空间链路性能的影响。仿真结果表明：Vegas算法的窗口门限值α、β的增大能增加吞吐量,相应的窗口值将变。Vegas算法的估计缓存区里的包数δ影响窗口的大小,δ为默认值时吞吐量较大。     

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.     

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。     

基于拥塞预测门限的主动队列管理算法

为解决Drop Tail网关在拥塞后性能剧烈下降的问题,使新算法能简单地实现,并能根据网络状况变化自适应调整参数,提出了一种带显式拥塞指示(ECN)的主动队列管理(AQM)算法——带宽-延时积队列(BDPQ).该算法通过监视瓶颈网关中的缓存队列长度来判断拥塞状况,以带宽-延时积作为拥塞预测门限,如果缓存队列超过该门限,则根据显式拥塞指示策略标记离开队列的分组来向源TCP通知拥塞.仿真结果表明,该算法具有高的链路利用率、较低的平均队列和丢失率,以及较好的公平性能.     

数据中心网络差分流传输控制协议研究

针对数据中心网络多对一通信流量产生TCP Incast拥塞导致吞吐量降低,以及小流易受大流影响难以满足应用截止时间要求等问题,提出了差分流传输控制协议(DFTCP)。DFTCP采用主动队列管理机制,利用显式拥塞通知机制传递拥塞信息,通过控制交换机队列长度来减少突发流分组的丢失以解决TCP Incast问题。DFTCP在终端服务器中对TCP流进行分类,当网络发生拥塞时,基于网络状态信息和流分类信息调节TCP拥塞窗口,通过对大流进行更大程度的拥塞退避从而减小其对网络中其他TCP流传输性能的影响,进而减少小流完成传输的时间,解决小流高延迟的问题。仿真实验表明:与传统TCP相比,DFTCP能够避免因TCP Incast拥塞导致的吞吐量崩溃;与数据中心传输控制协议(DCTCP)相比,DFTCP能够减少小流传输完成的时间,同时DFTCP能够实现共享同一链路的多个大流快速收敛,保证公平性。     

基于RED的网络拥塞控制算法研究及改进

随机早期检测(Random Early Detection,RED)算法是为TCP流设计的一个主动队列管理机制,能在一定程度上缓解网络拥塞.在RED算法中丢包率与包的大小之间是独立的,这就造成了对小包的歧视.在packet size算法中,通过对RED算法进行适当的改进,体现了丢包率和吞吐量之间的公平性.在此基础上进一步分析,用平均包的大小来影响丢包率以提高网络性能.仿真实验表明该算法对网络拥塞控制具有较好效果.     

基于混合神经网络的主动队列管理算法

针对高速互联网中拥塞控制的问题，在主动队列管理算法模型基础上，提出了一种基于混合pi-sigma神经网络的动态管理机制．其模型可以方便地在线修正前提参数（隶属函数）和结论参数，适合网络系统拥塞预测和控制．仿真表明，该算法能够保证缓存器中队列长度的稳定性，而且在网络突发流量较大时，在短时间间隔内可以使流量的抖动变得平缓，对网络动态的、不精确的、突发性的环境具有较强的自适应能力．     

一种弃尾策略的拥塞避免改进算法

提出了一种基于弃尾策略的拥塞避免改进算法,用来解决分组交换网络中的拥塞避免。算法中,网关通过计算平均队列长度来检测最初的拥塞,当平均队列长度超过预先设置的门限,网关以一定的概率丢弃或者标记到达的分组。基于TCP/IP网络的仿真表明了该算法有效地提高了网络性能。     

嵌入式网络通信中RED算法改进

在嵌入式网络通信中,主要采用RED算法解决网络拥塞。由于RED算法中丢包率与平均队列长度成线性关系,导致网络在拥塞并不严重时丢包率较大,在拥塞比较严重时丢包率较小,拥塞控制能力较低。经研究,发现IMPRED算法能解决这个问题,当平均队列长度在最小阈值附近时丢包率增长速度较小,在最大阈值附近时丢包率增长速度较大,避免了网络的全局同步。利用时间复杂度和空间复杂度对IMPRED算法和RED算法进行比较,IMPRED算法没有增加RED算法的复杂度。通过NS 2.30仿真证实,IMPRED算法可以提高网络吞吐量,减少延时抖动,使网络比较稳定。     

基于拥塞预测门限的主动队列管理新算法-BDPQ

提出了一种带显示拥塞指示的AQM(Active Queue Management, 主动队列管理)算法BDPQ(Bandwidth-Delay Product Queue),该算法通过监视瓶颈网关中的缓存队列长度来判断拥塞状况,算法中引入BDP (Bandwidth-Delay Product, 带宽-延时积)作为拥塞预测门限,如果缓存队列超过该门限,则采用ECN(Explicit Congestion Notification,显示拥塞指示)标记离开队列的分组来向源TCP通知拥塞.通过在ns-2中仿真显示,该算法具有高链路利用率、较低的平均队列、低丢失率和较好的公平性能.     

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·     

IP网拥塞控制RED算法研究

随着IP网规模的扩大，Internet用户和应用在快速增长，网络拥塞已经成为一个十分重要的问题．为了减轻当前IP网的阻塞现象，主干网路由器必须采取有效地策略来避免和控制网络拥塞，从而保证整个网络的稳定性．讨论分析了拥塞避免／控制RED算法及各种改进技术，比较了它们的优缺点，提出了将队列的平均占有率作为决定拥塞避免机制是否应该被触发的随机函数的参数设置问题．最后通过仿真实验给出了即时队列与平均队列跟踪图．     

基于NS2的网络拥塞控制算法实验仿真与分析

针对网络资源需求大于可用资源引发的网络拥塞,进而导致网络服务质量(Quality of Service,QoS)下降的问题,在分析网络拥塞控制算法的基础上,利用NS2仿真软件设计并仿真了不同类型的网络拓扑.仿真结果表明Vegas算法在同构型网络环境下具有高平均吞吐量和低时延、无丢包性能,Tahoe、Reno、Newre...     

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.     

一种改进的WSN拥塞检测和控制机制

提出了WSN中基于多路径转发的拥塞检测和控制算法.拥塞检测算法是在原有算法的基础上进行了改进,并根据队列长度来判断是否出现了拥塞,拥塞控制是由每个源节点维持的预期数据包加载速率进行控制.仿真实验结果表明,本文给出的拥塞检测和控制算法在队列、吞吐量、数据包转发率等方面具有较好的网络性能.