基于ATM的拥塞控制机制研究

宽带通信网的拥塞控制是流量控制（称为业务量管理）的一个重要组成部分,拥塞控制既要保证网络不发生拥塞,又要提高带宽的利用率.通过对宽带网络中各种拥塞控制功能和实现策略的研究,指出了网络流量的高突发性以及不可预测的网络时延,应是控制算法设计中的难点,而提高网络利用率,综合、公平性是研究的最终目的.     

一种改进的网络可用带宽测量方法

网络可用带宽是衡量网络性能的重要参数。在流量工程、QoS控制、拥塞控制等领域具有重要意义。在分析网络可用带宽测量算法PathChirp的基础上,改进了其判断时延转折点和调整发送速率的方法。并在NS2仿真环境中进行了验证。实验结果表明,改进算法提高了测量的准确性,并且能够很好地跟踪网络可用带宽的变化。     

基于网络测量和模糊控制技术的拥塞控制机制

为向端系统反馈及时准确的网络状态以提高TCP效率,同时避免主动队列管理（AQM）机制的诸多局限,提出一种基于网络测量的拥塞控制机制——利用分布在网络中的测量设施监测主干链路,再根据链路性能采用模糊控制技术指导端系统选择适当的FAST控制参数．仿真实验表明,该机制能承受更大的负载压力,达到高吞吐量,并能稳定排队时延,在高速网络中比AQM机制更稳定、更公平．相比突发性的Web流量来说,该机制更适用于类似P2P等数据量大、连接持续时间长的流量的拥塞控制．     

基于Dahlin控制算法的网络流量控制

在ATM网络的ABR通信中，基于速率反馈的流量控制是防止拥塞和保证高吞吐量的有效手段之一，然而网络的传播时延对其具有很大的不利影响．采用Dahlin控制算法设计流量控制器，克服了传播时延给控制的快速性和稳定性所带来的不利影响．理论分析表明，该算法的动态性能明显优于PID控制，能保证网络缓冲器的不溢出及带宽的公平分配和充分利用，从而有效地防止了拥塞的发生，使网络处于良好的运行状态．仿真结果验证了这一结论。     

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.     

一种新的逐跳显式拥塞控制机制及性能分析

随着具有高带宽高延迟特性网络的广泛应用,传统的拥塞控制算法已不能有效地工作,其中反馈时延的大小是影响拥塞控制算法性能的重要因素之一.反馈时延过大,将导致拥塞控制响应滞后,可能引起新的拥塞,因此有效减小网络的反馈时延是一个急待解决的问题.提出了一种新的逐跳显式拥塞控制算法(HBH-XCP),该算法基于XCP,在路径中以逐跳的方式将拥塞信号由路由器直接反馈至源端,使源端快速地响应拥塞事件.仿真实验表明,与XCP相比,HBH-XCP能提供更快的拥塞响应速度,使数据流获得更平稳的吞吐量,以及更小的时延抖动.     

ATM网络ABR流量的比例与滞后-超前控制

为了克服异步传输模式(ATM)网络不确定时延和饱和非线性的影响,基于比例控制和滞后超前控制方法研究可用比特率(ABR)服务流量控制器设计问题,给出了控制幅值约束和缓冲区容量约束下系统满足ABR流量控制要求的条件,提出了满足这些条件的比例控制器和滞后超前控制器的设计方法。该方法能使ABR流量控制系统在网络传输时延不确定时,有效控制网络中瓶颈节点缓冲区的队列长度,同时能够及时响应ABR可用带宽的变化,从而避免拥塞和丢包的发生,使链路带宽得以充分利用。     

一种基于主动网络技术的拥塞控制算法

针对传统拥塞控制对大带宽时延积网络的局限性,在当前主动拥塞控制策略不够灵活的基础上,提出了一种基于备份路由的主动拥塞控制算法.通过对备份路由的发现和维护、拥塞检测和拥塞控制过程的研究,探索了一种数据重定向算法的实现方法,提出了算法的改进策略和应继续研究的问题.通过在NS2下的仿真实验,验证了算法在提高网络吞吐量、降低丢...     

有线混合网络数据传输拥塞优化控制方法

为解决传统有线混合网络数据传输丢包率高、链路延迟长、利用率低的问题,提出一种有线混合网络数据传输拥塞优化控制方法。以单向延迟和可用带宽的检测结果为基础,采用马尔可夫模型预测有线混合网络传输的拥塞状态,将资源消耗和链路利用率作为优化控制的目标,在有线混合网络数据传输拥塞优化控制目标选择的路径符合要求下,根据其状态建立目标函数,完成优化控制。实验结果表明,该方法数据传输的丢包率小于4%,链路延时控制在0.05 s内,且其有线混合网络数据传输丢包率低,链路延迟短、利用率高。     

一种有效带宽模型化估计方法

网络路径的有效带宽是计算机网络性能评价与流量工程中QoS验证中重要的度量参数，可广泛应用于根据网络条件进行视频分层传输，区分服务中的带宽分配，服务器选址和拥塞控制中，但由于有效带宽不仅与路径的链路带宽有关，而且随背景流量改变而动态变化，这使得端到端有效带宽的测量相当困难，从Cruz流量模型出发，提出有效带宽的估计可以通过对流量进行延时分析实现，给出了有效带宽估计的边界，并分析了实际测量中可能遇到的问题和解决办法。     

基于校园网P2P流量控制方法与实践研究

本文通过分析多种针对P2P应用的管理策略的基础上,对校园网中的P2P流量不易监控的原因,进行了分析.探讨了对出口P2P流量进行控制的必要性,通过部署ALLot系统,有效监控了校园网中P2P应用数据流.     

宽带网络闭环式拥塞控制方法综述

拥塞控制在宽带网络中是一个重要的话题。其主要目的是提高网络资源的利用率和提供给信源公平的资源分配份额。笔者讨论了宽带网络中基于反馈机制的各种拥塞控制策略和实现方法，指出了网络流量的高突发性和强相关性，以及不可预测的网络时延，应是控制算法设计中的难点，而提高网络利用率这一控制目的，又往往与性能分析中的公平性是冲突的，这就使得要得到一个最优的控制方法是困难的。最后，指出了对网络业务量特性的精确描述，以及在此基础之上设计控制算法，都要依赖于必要的数学工具。     

对抗P2P蠕虫的邻居选择机制

P2P网络中节点的邻居列表为蠕虫提供了快速传播的途径．网络中节点系统的漏洞情况各异,致使它们抵抗蠕虫的能力不同．无结构P2P网络中节点的位置影响着蠕虫围堵策略的效果,甚至影响整个网络的安全．为了对抗P2P蠕虫,在区分漏洞级别的基础上定义节点之间距离的计算方法,根据节点抵抗蠕虫的能力为其选择邻居,使得P2P网络中的节点分布更利于抵抗蠕虫的攻击;并将这种邻居选择机制应用到无结构P2P网络KaZaA中．实验结果表明,该选择机制明显提高了P2P网络对抗蠕虫的能力．     

试论P2P技术在校园网络的应用及流量控制

P2P技术已经成为当今互联网应用的热点,如何有效地运用P2P技术对高校教学具有重要的意义.概述了P2P基本概念及三种结构模式和基于P2P技术的校园网络应用.P2P技术的大量应用给校园网带来了网络拥塞、安全风险等问题,结合该技术的特点,设计了流量控制模型,并对其在校园网中的应用进行了探讨和研究.     

基于信任向量的P2P网络信任管理模型

为了解决由于P2P开放、匿名和高度动态的特性而容易受到攻击并被攻击者用来散布恶意信息的问题,需要建立P2P节点间的信任关系,提出一种TPP(trust in peer to peer)方案。该方案中每个节点通过计算被查询节点信任值的方式,使用信任向量建立本地信任表,并提交对另外节点的评价以建立全局可信表,最终建立一个信任网络。模拟结果表明TPP比其他模型的交易成功率高,而通信和计算资源开销小,且能够很好地解决冒名、协同作弊以及"搭车行为"等安全问题。通过建立TPP模型,P2P网络有更强的健壮性和可扩展性,安全性提高,易于建立更加可信的网络。     

基于信任向量的P2P网络信任管理模型

为了解决由于P2P开放、匿名和高度动态的特性而容易受到攻击并被攻击者用来散布恶意信息的问题,需要建立P2P节点间的信任关系,提出一种TPP(trust in peer topeer)方案。该方案中每个节点通过计算被查询节点信任值的方式,使用信任向量建立本地信任表,并提交对另外节点的评价以建立全局可信表,最终建立一个信任网络。模拟结果表明,TPP比其他模型的交易成功率高,而通信和计算资源开销小,且能够很好地解决冒名、协同作弊以及"搭车行为"等安全问题。通过建立TPP模型,P2P网络有更强的健壮性和可扩展性,安全性提高,易于建立更加可信的网络。     

基于SIP和P2P的移动设备远程控制

针对现有移动设备远程控制方案在覆盖范围、网络承载能力和控制信令标准化方面的不足,结合P2P网络高数据承载能力和SIP协议在3G网络标准化中的核心作用,提出了一种新的基于SIP和P2P的层叠网络工作模式,在此基础上设计了一套移动设备远程控制的解决方案,并实现了一个简单但完整的原型系统.该方案具有覆盖范围广、承载能力高和标准化的特点.     

高速网络中基于模糊神经网络的拥塞控制研究

拥塞控制是基于高速网络的多媒体通信研究中的主要难点之一。以ＡＴＭ为研究对象提出了一种基于模糊神经网络的流量预测方法。通过仿真比较、分析了基于常规方法和模糊神经网络方法的性能,证明所提出的方法有效。