一种改进的主动队列管理算法

BLUE是一种典型的主动队列管理算法，它使用丢包和链路空闲事件来控制网络拥塞。在BLUE算法的基础之上，引入自适应的思想对其进行了改进，进一步提高了BLUE算法的性能。     

基于公平策略的核心无状态公平队列算法

提出了一种基于公平策略的CSFQ (Core-Stateless Fair Queueing )算法,通过动态阈值缓存管理机制,根据缓冲资源的占用率和数据流的到达速率共同决定丢包概率,减少了无谓、不公平丢包现象.根据非响应流UDP数据包空间分布特点,当网络拥塞时增加CHOKe机制对缓存进行管理,有效解决了响应流TCP和非响应流UDP之间的不公平问题.NS仿真实验表明,该算法在现实网络环境下能显著提高缓冲资源的利用率,保证了带宽在TCP、UDP数据流之间的公平分配.     

一种改进的核心无状态公平带宽分配机制

CSFQ(Core Stateless Fair Queue)算法在无状态网实现了如同有状态网那样好的公平带宽分配，但它的丢包算法是针对UDP流等非响应流导出的，不适用于TCP流．本文针对TCP流的特点提出了一种改进的CSFQ算法．算法主要改进有两点：(1)将缓存队列长度变化与丢包概率关联起来，用一种类似于RED(Random Early Drop)的缓存策略解决了缓存频繁溢出导致的一些问题，如公平共享速率的收敛问题；(2)对TCP流使用了与UDP流不同的丢包策略，彻底解决TCP流与UDP流的带宽分配公平性．仿真结果显示，当TCP流与UDP流共享拥塞链路时，在带宽分配的公平性方面，改进算法较原算法有了很大的性能提高．     

一种改进的主动队列管理拥塞控制算法

对基于流的GREEN算法进行了NS-2仿真实验研究，改进算法GREEN＋通过引进参数K（t），在出现短连接流和低带宽流时，能有效地利用链路带宽，取得较高的公平性，同时保持高的链路利用率、低的报文丢失率、短的队列长度．还使用IP优先级域作为一个便利，实现了嵌入式RTT估计．     

一种新的主动队列管理拥塞控制策略

通过对主动队列管理非线性模型进行线性化处理，并在此基础上采用延时反馈系统控制理论，提出了一种基于延时反馈的AQM策略，评估分析了该策略的稳定性和网络性能的优化。仿真结果表明，这种新的拥塞控制策略对抑制网络拥塞有明显效果，能够显著提高网络性能。     

一种基于改进的模糊Smith控制主动队列管理算法

针对网络中传输延时给拥塞控制带来不利影响,而现有算法过于依赖精确模型的弱点,提出将模糊控制与改进的Smith预估补偿相结合的设计用于与TCP连接的主动队列管理算法.通过改进的Smith预估补偿器对时延进行预估补偿,使得对TCP的拥塞控制更加及时;而模糊控制器无需被控对象的精确数学模型即能实现良好的控制,可以克服Smith预估补偿依赖精确模型的缺点.两者的结合对于时滞网络的控制可以达到优势互补的作用.最后通过仿真验证了方法的有效性.     

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。     

一种基于积分分离的内模PID主动队列管理算法

针对PI主动队列管理算法存在调节时间长和鲁棒性差的缺点,提出了一种基于积分分离的内模PID主动队列管理算法(IMC PD-PID)。其突出特点是控制器参数整定方便,由于采用了积分分离的方法,使其既保持了积分作用,又减小了超调量。仿真结果表明:该算法较PI算法有更小的超调量,队列收敛速度明显加快。     

基于拥塞通知速率的主动队列算法及仿真

随机早期确定(random early detectim,RED)算法是网络拥塞控制策略中基于网络节点的一种主动管理队列技术.就该算法的缺点-滞后效应进行了研究和探讨,并提出了一种基于分组丢失和链路使用历史的解决办法,使得RED的滞后效应得到克服,最后并用NS进行了仿真研究.并就仿真方法进行了探讨.对RED和blue算法用NS就队列长度、平均队列长度、吞吐量等进行了对比分析.     

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.     

P2P网络中保证瓶颈带宽公平性的路由队列管理

在基于域结构的P2P计算网络环境下,针对RED(Random Early Detection)队列管理机制不能完全保证各流量公平共享瓶颈带宽进行改进,运用窗口滑动技术,根据网络流量状态,动态地设置阈值参数mint,maxt和maxp,使队列变化随网络流量变化动态调整,实现了一种Optimized-RED队列管理机制.仿真分析表明:Optimized_RED队列管理机制能有效地保证各连接流量公平共享网络瓶颈带宽,平滑网络瓶颈的阵发流.     

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.     

一种基于NP4GS3的增强SRED算法

作为一种典型的AQM算法，SRED采用一种负载相关的概率采丢弃报文，使得路由器队列长度处于一个较低的稳定值，从而获得相对稳定的网络延时．但SRED算法在设计初始丢弃概率函数时不能保证函数曲线的平稳过渡，这将导致路由器队列长度不稳定以及不必要地丢弃报文．对SRED算法的缺陷进行了理论分析，在此基础上设计了一种增强的SRED算法：E-SRED；同时，分析了AQM机制在IBM的网络处理器NP4GS3中的实现机制，提出了E—SRED算法在NP上的实现方案，给出了方案实现的完整伪码描述．图4，参11，     

一种适用于实时多媒体业务的随机早期检测算法

针对随机早期检测算法(RED)可能连续丢弃同一数据流分组的问题,提出了一种适用于实时多媒体业务的主动队列管理算法.在网络未发生拥塞时,该算法以一定的概率丢弃到达的分组.在丢弃分组时要根据瞬时丢包率判断该数据流最近的分组丢弃情况,如果最近丢包率比较高则放弃丢弃,避免连续丢弃该数据流的分组,以保证多媒体应用的服务质量.在网络拥塞时,丢弃部分数据流的分组,避免了因拥塞造成的大部分多媒体应用同时中断.实验结果表明,不论网络是否拥塞,所提算法都能为实时多媒体应用提供较好的服务质量.     

基于GPC的主动队列管理算法稳定性分析

根据主动队列管理算法中TCP拥塞窗口的流体流模型,给出了离散模型和广义预测控制(GPC)算法的表达式;得出了路由器输出队列长度与参考队列长度的闭环传递函数;证明了GPC控制器在满足特定控制参数的条件下,无论网络参数如何变化,闭环系统都是稳定的;并通过仿真验证了其正确性.     

基于加强型价格的随机指数标记算法

随机指数标记算法(REM)是一种有效的主动队列管理算法,但存在队列收敛性差、对网络环境变化响应慢等问题。通过理论分析表明REM算法类似于PI控制策略,感知网络拥塞的能力不足。为克服上述缺点,提出了基于加强型价格的随机指数标记算法(EPREM)。EPREM在原价格中增加数据包到达速率的变化率,得到加强型的价格,同时引入带宽缓存比例因子指导新增参数λ的设定。在NS2中的仿真实验结果表明:相对于REM算法,EPREM提高了收敛速率,增强了算法对网络环境变化的适应性。     

一种新型带宽公平分配算法

为了有效地解决个别大流量数据流所造成的不合理带宽占用问题，提出了一种用于路由器的对带宽进行公平分配的流量标记缓冲管理(TMBM)算法．该算法由流量分类标记算法和缓冲管理算法组成，它将每一个数据包归属到数据流，根据每种数据流发送的累计数据包进行数据流分类，按照分类的结果和该类数据流对先进先出(FIFO)缓冲区的利用情况，由缓冲管理算法来确定对该数据流的带宽分配．在不同流量组合的情况下对该算法进行了仿真，结果表明：在各种情况下它都可以达到公平的带宽分配效果，性能比Drop—Tail、RED和DRR等算法优异．