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。     

拥塞避免中一种新的RED算法研究

为了使网络从拥塞中解脱出来,可以采用拥塞管理机制,RED得到了广泛的应用,出于改进其稳定性和公平性的考虑,研究者又开发了WRED、FRED等算法,在比较现行RED算法的优缺点之后,根据当前网络中的应用,提出了一种新的RED算法-MRED(Multi Random Early Detection),即根据多种因素来控制RED的随机丢弃概率。     

基于动态部分缓存共享机制的改进RED算法

为了解决Internet中网络业务流量不断增长而引发的网络拥塞问题,采用部分缓存共享机制对随机早期检测算法进行改进。根据网络节点缓存资源实时使用情况模糊动态调整丢弃阈值,结合采用比例调度算法,提高了网络共享资源的使用效率,保证了不同网络业务的服务质量。仿真试验结果表明,改进RED算法可以提高网络节点的成功转发率,改善关键业务的延迟指标,具有更好的拥塞控制性能。     

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。     

网络拥塞控制中基于最佳窗口的RED算法

以Ｍｉｔｒａ的渐近线结果为基础,推导基于排队长度的最佳窗口设计算法,并在此基础上提出了基于最佳窗口设计的随机提前检测（Ｒａｎｄｏｍ Ｅａｒｌｙ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ,ＲＥＤ）算法。模拟结果表明,基于最佳窗口设计的ＲＥＤ算法可结合ＲＥＤ与最佳窗口设计机制的优点,其平均排队长度和排队长度抖动性能均优于Ｆｌｏｙｄ的ＲＥＤ算法,可有效地进行网络拥塞控制。     

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.     

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。     

基于减弱信息量滞后影响的RED算法

大量的测量表明,实际的网络业务普遍存在着在统计意义上的不可聚集性.在这种业务特性下,网络研究中的业务建模和性能分析都产生了许多新的问题.RED算法是一种十分重要的队列管理算法.目前国内研究RED算法的成果中,考虑到通信量滞后性的很少.本文主要研究了一种能减弱滞后性的负     

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算法的随机模型和仿真

运用随机分析的方法建立了一个关于RED(random early detection)队列长度及其指数加权滑动平均值(exponentially weighted moving average,EWMA)的随机模型.对该模型的动态仿真和数值分析表明,它能够很好地预测RED在忙期的动态行为.利用这个模型,RED的参数可以通过简单的数值分析方法进行设置,避免了经验方法在链路特性参数和流量参数变化时所出现的性能问题.     

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．     

RED-PD算法的仿真研究

随机早期检测(RED:Random Early Detection)是IETF推荐的一种基于路由器有效的主动队列管理算法,但是在某些情况下,一些数据量很大的数据流会大量占用带宽,从而导致了各流量之间带宽分配的不公平性,甚至产生拥塞崩溃。对M ahajan提出的一种基于RED分组丢弃历史的AQM(Active Queue M anagem ent)算法RED-PD(RED w ith Preferential D ropp ing)进行了深入研究。该算法通过对被检测出的高带宽流的数据包采用提前丢弃的策略,实现带宽分配的公平性。通过仿真发现了RED-PD算法的自适应性,表明此算法有更高的理论和实用价值。     

基于P-RED算法的计算机网络TCP拥塞控制

源端到目的端的往返传输时延将给TCP拥塞控制的稳定性和快速性带来极大的不利．基于此，应用控制理论中的Smith原理，并与随机早期检测(RED)算法相结合，提出了具有预测能力的RED(P—RED)算法，以使TCP拥塞控制更加及时．控制的稳定性更高．此外，从理论上分析了该算法的稳定性，并导出了算法中主要参数取值的理论范围，从而对参数的设置起指导作用，从理论上保证了控制的品质．     

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RED算法的共享缓存管理策略

研究在路由器中实现RED(random early detection)算法与共享式缓存管理相结合的新机制.根据每个当前活跃的队列的平均队列长度和整个共享缓存区的平均队列长度来动态调整RED算法的参数,提出了支持RED算法的共享缓存管理策略RED-DT(dynamic threshold), 并进一步对其优化,提出RED-ODT(optimal dynamic threshold)策略.在均衡负载和非均衡负载下进行了仿真实验,将结果与以往的研究结果进行比较后发现 其丢包率更小,缓存利用率更高,同时兼顾公平性. RED-DT和RED-ODT保持了RED机制的优点,并且利于在路由器中实现.     

具有优先级区分的RED算法研究

为解决网络拥塞问题,实现网络用户的服务区分,提出了一种基于IPv6网络的可区分用户优先级的主动队列管理算法,即优先级区分RED(Random Early Detection)算法.该算法在IPv6基本报头的流标签域中标记用户的优先级,并对不同优先级的数据包进行不同的丢包处理.通过OMNeT++3.2模拟仿真的实验结果表明,基于IPv6网络的优先级区分RED算法能区分用户的优先级,保证了有优先级用户的服务质量.