WRED在边缘路由设备的应用及验证

为了实现核心网边缘的服务质量保证,边缘路由设备需要支持拥塞避免,而仅仅采用简单的尾部丢弃是不够的,文中论述了WRED算法在实际开发中的应用,并提出了一种对该功能的验证测试方法。     

一种改进的核心无状态公平队列调度算法的研究

在核心无状态公平队列调度(CSFQ)算法的基础上,针对其实际实现公平性方面的不足,提出了一种改进的MCSFQ算法。在链路产生拥塞的时候,根据队列长度的变化情况,对公平共享速率进行不同程度的调整,以使得公平共享速率的取值更加合理。仿真实验证明,该算法在保持了CSFQ算法的优点基础上,更进一步地改善了在不同数据流间带宽分配的公平性。     

一种基于路由器参数的XCP策略

XCP协议是一种针对高带宽时延乘积网络的Internet拥塞控制体系,其算法的关键是将拥塞控制参数嵌入每一主动数据包中,然后根据途经路由器的网络拥塞状况对相关参数进行修改,以达到预防拥塞的目的。本文分析了路由器参数对突发网络的性能影响,证明了路由器参数设置应该是优化效率与鲁棒性的折中,并提出了一种针对突发网络的自适应算法,实验表明新算法明显优于原算法。     

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。     

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。     

基于窗口调节的GAIMD拥塞控制算法研究

现行的多媒体数据传输大多没有拥塞控制,容易造成网络拥塞和不公平竞争,而用传统TCP传输多媒体数据则存在传输速率波动大的问题。文章针对多媒体数据在网络中的传输特点,利用模拟器进行仿真研究,验证了基于窗口调节的GAIMD拥塞控制方法在引入α、β控制参数后用于传输多媒体数据,具有较好的平滑性和TCP友好性。     

计算机网络中面向拥塞控制的一种模糊流量控制机制

未来的计算机网络将是一种能够提供多种不同服务,支持多种不同应用需求,有着集成服务支持能力的高速分组交换网络。为充分提高该类网络性能,设计一个高效的流量控制机制是关键问题。为此,本文以ATM网络中的相关研究为背景,提出了一种基于模糊逻辑的显式速率（ER）控制机制。通过管理交换机缓冲区瞬时队列长度及其变化率,并利用一组语言规则,该机制计算出交换机可支持的流量速率。仿真结果表明该机制是稳定的、鲁棒的;它能有效地避免网络拥塞并具有更高的链路带宽利用率。     

一种新的无信元丢失的ATM通信网络拥塞控制方法

提出了一种新的融合速率和凭证流量控制方法、无丢失的ATM通信网络拥塞控制方法·实验结果表明,该方法硬件实现简单并能动态分配带宽、充分利用网络资源、及时解除网络拥塞,尤其采用了共享缓存器,信元的丢失率趋于零·     

改进的随机提前检测算法

研究了一般网络情况下有效配置RED路由器参数的问题,将一个瓶颈结点为RED路由器的网络系统抽象为一个闭环负反馈控制系统模型,指出由一组缺省静态参数配置的RED路由器不能理想地适应网络负载在大范围变化的情况,提出了一种根据网络属性特征自配置参数的改进RED算法,模拟结果表明,改进的RED算法比原RED算法能更好地适应各种网络容量及网络负载情况,发挥更有效的拥塞控制作用。     

神经网络自校正预测拥塞控制算法研究

传输速率、处理速度和节点缓存容量的饱和非线性特性、传输延迟的随机时变性、用户接入的随机性以及高优先级业务的突发性,使得网络中存在严重的不确定性,由此给异步传输模式(ATM)网络拥塞控制系统的分析与设计带来极大的困难。为此设计了鲁棒神经网络自校正拥塞控制算法。其优点在于:(1)最大限度地减小了测量误差和随机干扰的作用,有效地补偿了时变不确定非线性的影响;(2)保证了闭环系统的稳定性、收敛性和公平性,增强了系统对随机延迟等不确定性的鲁棒性。仿真分析进一步验证了该算法的有效性。