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。     

基于加权路由策略的复杂网络拥塞控制研究

复杂网络的最短路由策略易导致网络吞吐量低,流量分布不均,在关键节点处产生拥塞.本文提出一种基于加权路由策略的拥塞控制机制,用节点的介数作为节点边的权重,将网络变成加权网络,数据包按加权网络最短路径路由.介数的计算采用基于区域中心节点近似估算法,降低了介数计算的复杂度.仿真结果表明,加权路由策略能有效避开拥塞程度严重的节点,克服了介数较大节点成为网络传输瓶颈的问题,显著改善了网络的拥塞情况,提高了网络的吞吐量和传输能力.     

RBMCC--一种基于速率的组播拥塞控制机制

组播拥塞控制是设计组播协议的关键问题之一。提出了一种基于速率的 ,由接收者和发送者混合驱动的组播拥塞控制机制 (RBMCC)。组播拥塞控制机制中由接收者计算本地丢失率、中间节点聚集反馈报文、发送方计算TCP友好发送速率 ,并最终实现对网络拥塞的快速、准确响应。仿真试验证明 ,组播拥塞控制机制具有良好的可伸缩性与满意的公平性     

延迟容忍网络中基于社会属性的负载感知路由

延迟容忍网络中采用中心性作为路由尺度会使部分节点承载过多的网络流量。针对这一问题,提出了一种基于社会属性的负载感知路由算法。使用节点的介数中心性（betweenness centrality, BC）和相似性两个社会属性指标以及节点的负载状况作为选择中继节点的依据,避免了消息传播能力强的节点产生严重的拥塞,均衡了网络流量。仿真结果表明,该算法能够提高网络的交付比率,减小网络的开销。     

一种基于Fuzzy-PID控制的组播拥塞控制机制

针对现有实际通用组播(pragmatic general multicast protocol, PGM)拥塞控制方案难以适应网络的动态变化等不足,提出了一种基于模糊比例积分微分(fuzzy proportional plus integral plus derivative, Fuzzy-PID)控制的组播拥塞控制机制(fuzzy-PID controlled multicast congestion control mechanism, FPIDMCC)。FPIDMCC在源端和接收端代表间运用Fuzzy-PID控制方案,使源端能快速响应网络拥塞,实时调整发送速率并使之趋于稳定,增强了对动态网络的适应性;此外,采用基于代表和中间节点反馈聚集相结合的方式进行反馈控制,可有效避免反馈爆炸。其中Fuzzy-PID控制方案结合了传统PID和模糊推理的优点,由模糊推理得到PID控制参数,减少了对系统模型的依赖性。仿真结果表明,FPIDMCC机制拥塞响应速度快、系统稳定性好、动态适应能力强。     

网络拥塞的智能化适应控制方法

在对拥塞及网络拥塞控制分析的基础上,将人工智能引入到拥塞控制中,提出了网络拥塞的智能化适应控制方法。给出了网络流量速度指标定义,及实现网络拥塞的智能化适应控制结构模式,对网络拥塞的智能化适应控制策略及其实现进行了研究和分析,为实现网络拥塞控制提供了一种新的途径。     

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。     

无线Mesh网络公平感知路由算法设计与仿真

为了减小无线Mesh网络(WMN)路由的不稳定性,基于DSR提出了一种新的可预测公平感知路由协议算法(PFRP),利用MAC的网络状态信息传给网络层DSR路由代理,以便选择到目的地的拥塞和延时更小的最佳路由。此外,还综合考虑了通过统计和估计获得的链路可用带宽和节点队列负载容量等因素,相对于拥塞程度概念提出了一个新的路由准则"拥塞控制度"来表征网络节点传输的拥塞控制状态。大量仿真结果表明提出的路由算法体现了比DSR协议更好的网络流传输公平性及负载均衡性能,如延时和吞吐率。     

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。     

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。     

基于贝叶斯学习的复杂系统研制风险演化分析

大型复杂装备的系统结构和研制流程呈现网络化特征,研究风险演化机理有助于控制风险、降低复杂性.通过系统动态过程建模仿真获取数据样本,运用贝叶斯学习从仿真数据样本中提炼风险演化网络,识别不同风险等级的节点之间存在的关联关系,降低了仅凭经验构建风险网络的主观性.对贝叶斯学习获得的风险网络进行概率推理,在总体高风险等级下计算风险网络节点的风险后验概率分布,进而确定风险演化关键节点和传播链路.最后,通过与复杂网络特征指标评估下的静态特征进行对比分析,研究风险网络动态特征与静态特征的差异性,结果表明网络结构特征和风险传播的动态特征共同决定了风险演化关键节点和传播链路.     

基于非线性差分随机早期检测的拥塞控制机制

主动式队列管理技术是网络中间节点拥塞控制的关键技术,它和基于窗口的TCP端到端的拥塞控制相结合,是解决目前网络拥塞控制问题的有效途径。采用非线性增长数据包丢弃概率与差分服务模型相结合的方法,提出NLD_RED算法。该算法是对RED改动很小的一种算法,实现了控制参数动态化,一定程度上消除了RED的参数敏感性问题,满足了不同优先级差分服务需求,增强了调节拥塞控制的能力。在仿真平台上设计了仿真实例,对算法性能进行评估。算法能够尽量维持平均队列长度在一个相对稳定状态,提高了算法稳定性和灵活性。     

网络结点流量控制的非线性模型分析

针对网络中海量数据传输的网络拥塞控制问题,对网络流量稳定性控制的非线性模型进行了分析和模拟。结合网络中产生拥塞的原因(控制信息与数据沿同一链路传输且具有相同的时延,而每一个用户都试图最大限度地利用网络),给出了利用TurboC模拟不同带宽利用率、不同工具函数、不同经验因子情况下的网络传输情况。验证了模型的科学性、问题所在及建立脱离网络拓扑和网络协议的通用结点流量控制模型的可行性。     

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.     

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.