改善带宽公平性的RED算法研究

介绍了一种用于改善带宽公平性的随机优先检测新算法,即Bandwidth Fairness of RED（BF—RED）。该算法首先根据落差权重（drop-weight）定义了高带宽流,然后通过增加控制高带宽流的最大值和参数来增大落差的可能性。最后还在一些网络环境中模拟评估了该BF—RED算法。     

RED算法的改进及其性能分析

随机早期检测（RED）算法作为主动队列管理（AQM）中有效的实现算法,其性能研究近来已成为网络研究的一个热点。介绍了原始RED算法,并在此基础上对该算法进行了改进,仿真结果和实验数据表明,改进算法能显著地降低丢包率,提高网络的链路利用率。     

RED算法的改进及其性能分析

随机早期检测(RED)算法作为主动队列管理(AQM)中有效的实现算法,其性能研究近来已成为网络研究的一个热点。介绍了原始RED算法,并在此基础上对该算法进行了改进,仿真结果和实验数据表明,改进算法能显著地降低丢包率,提高网络的链路利用率。     

RED算法的带宽公平性研究

通过对RED算法的分析,指出了RED算法在带宽公平性存在的问题,在此基础上,提出了使用BF-RED算法来解决问题。该算法根据落差权重（drop—weight）定义了高带宽流,通过增加控制高带宽流的最大值和参数来增大落差的可能性,理论上证明TBF—RED算法在各种网络环境联接中能很好地保证带宽的公平性。     

RED算法的带宽公平性研究

通过对RED算法的分析,指出了RED算法在带宽公平性存在的问题,在此基础上,提出了使用BF-RED算法来解决问题.该算法根据落差权重(drop-weight)定义了高带宽流,通过增加控制高带宽流的最大值和参数来增大落差的可能性,理论上证明了BF-RED算法在各种网络环境联接中能很好地保证带宽的公平性.     

IP拥塞控制RED算法性能仿真分析

IP层实现的主动队列管理（AQM）方案已经成为目前拥塞控制算法研究中的热点。文中对AQM的惟一候选算法,即随机早期检测（RED）进行了研究,并基于OPNET仿真实验,比较和分析了不同网络环境和参数设置下RED算法的性能。仿真结果表明,RED算法对网络的拥塞变化反应较缓慢。进而,运用控制理论对RED性能的改善进行了讨论。     

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。     

一种基于速率自适应的改进RED算法

提出了一种利用业务流速率与平均队列长度相结合的指示拥塞程度和计算丢弃概率的RARED（rate automophism RED）算法，用NS2仿真软件验证其有效性，试验结果表明，RARED算法在吞吐率和减少丢包率方面表现优于RED、FRED算法，在端到端的延时方面也表现了较高的稳定性，因而在综合性能上优于RED、FRED算法。     

一种改进的随机早期检测算法

针对随机早期检测算法(RED)参数配置困难的问题，提出了一种自适应阈值RED(SATRED)主动队列管理算法．该算法根据网络拥塞状况，周期性地自动调整最大阈值和最小阈值，以便改善RED路由器的性能．在调整周期内，每到达一个数据包，将平均队列长度和阈值进行比较，在周期结束时根据比较结果对阈值进行调整．仿真结果表明，在路由器缓冲区有限的情况下，相对于简单的尾部丢弃(ttail-drop）和RED，该算法能为TCP连接提供更好的公平性．     

嵌入式网络通信中RED算法的优化

在嵌入式网络通信中,主要采用RED算法来解决网络拥塞,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的时候丢包率较大,在拥塞比较严重的时候丢包率较小,拥塞控制能力较低.经研究,发现EXPRED(Exponent Random Early Detection)算法能解决这个问题,避免了网络的全局同步.通过NS-2.30仿真证实:EXPRED算法可以提高网络吞吐量,减少延时抖动,使网络比较稳定.     

一种对IP拥塞控制算法的改进方法

针对随机及早检测(RED)中存在的不稳定现象,提出了一种新颖的AQM算法LRC-RED,该模式具有快的响应速度、良好的鲁棒性以及高的链路利用率.LRC-RED是在RED,LossRadio,VRC,TCP/AQM等基础上提出的,它检查最近包的丢失率以及当前拥塞链路总速率,然后动态调整包的丢失概率以提高服务性能.为了验证算法的有效性,设计了一个有效的实验来检验.实验表明,该算法是可行的.     

WSAP： provide loss rate differentiation with active queue management

How to provide service differentiation in the Intemet is a hot research topic. One proposal is to provide loss rate differentiation by assigning levels of drop precedence to IP packets. This paper proposes a new Active Queue Management (AQM) mechanism, Weighted SAP (WSAP) to achieve this goal. WSAP is based on a new AQM algorithm called Simple Adaptive Proportional (SAP). WSAP can approximate proportional loss rate differentiation, while keeping high link utilization and short queuing delay. Compared with Weighted RED(WRED) and RED In and Out (RIO), WSAP is easier to configure and can provide better performance. Furthermore, an architecture for differentiated service is proposed. In the design of this architecture, more attention is paid to the characteristics of network traffic in the lntemet and an attempt is made to preserve the Intemet‘s original design principles.     

A Self-tuning Fuzzy Queue Management Algorithm for Congestion Control

This letter presents an effective self-tuning fuzzy queue management algorithm for congestion control.With the application of the algorithm, routers in IP network regulate its packet drop probability by a self-tuning fuzzy controller. The main advantage of the algorithm is that, with the parameter self-tuning mechanism, queue length can keep stable in a variety of network environments without the difficulty of parameter configuration. Simulations show that the algorithm is efficient, stable and outperforms the popular RED queue management algorithm significantly.     

基于增益自适应Smith预估器的鲁棒AQM拥塞控制算法

根据Lyapunov渐近稳定定理,提出了一种基于增益自适应Smith预估器的鲁棒主动队列管理(AQM)拥塞控制算法(GAS-PI)．该算法结构简单,具有良好的鲁棒性和网络控制性能,同时克服了大时滞给队列稳定性造成的不利影响．仿真结果表明：采用GASPI算法,对于限制系统振荡超调量的作用非常明显,同时能使网络具有更快的响应速度及更平稳的队列--在HTTP扰动和负载变动较大的情况下,算法使得缓存队列迅速收敛到稳定值;当网络时延增大时,算法能使网络的动态性能依然保持良好．     

一种改善TCP公平性的算法

传输控制协议(TCP)是目前在Internet上使用最广泛的传输协议。理论和试验表明TCP连接在一些情况下是不公平的,这些情况包括多拥塞网关、不同的往返延迟和不同报文大小等。该文提出一种显式公平控制(EFC)算法来解决这个问题,其主要思想是通过在网关和端系统都增加机制来单独进行公平控制。在TCP的报文头中增加一个速率标签来携带目前的发送速率,网关可以使用报文头中的这个信息对报文区别对待。试验结果表明EFC算法可以有效的改善TCP连接的公平性。该文还讨论了如何在Internet中逐步使用EFC算法。     

基于路由器的RED和Droptail算法比较

弃尾(Droptail)和随机早期检测RED(Random Early Detection)算法是目前路由器中采用的两种重要的队列管理算法.为了在路由器中广泛应用RED算法取代Droptail算法提供依据,对两种算法的性能和实现条件进行了对比研究.使用网络仿真平台NS2(Network Simulation Version 2),首次在缓冲区大小相同的条件下,证明了RED算法在网络拥塞控制、提高网络性能及利用率等方面较Droptail算法有很大提高.仿真结果表明,RED算法与Droptail算法相比,平均队长缩短32%;传输延时减小50%以上;网络净吞吐量提高13%;丢包率降低13%;并能在一定程度上避免发生"全局同步".     

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。     

多层网TCP-RED非线性流体模型的高效网络拥塞控制

提出了一种多层网络拥塞控制方法,该方法基于流体模型的微分方程设计多层网络拥塞控制.此外,该方法利用流体模型的稳定性保证网络性能参数的均值在多层网络环境及大数据流的情况下向平衡点收敛,同时也有效限制了AOM参数的设置.理论分析和仿真结果证明了这种网络拥塞控制方法能在多层网络中避免拥塞,并当网络出现大数据流时,该多层AQM系统能充分利用网络带宽及保持路由器队列长度的相对稳定.     

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．     

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。