| 一种认知无线网络中TCP拥塞窗口的在线学习方法 |
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| 引用本文： | 蒋和松,张娟. 一种认知无线网络中TCP拥塞窗口的在线学习方法[J]. 科学技术与工程, 2014, 14(8): 234-238 |
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| 作者姓名： | 蒋和松 张娟 |
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| 作者单位： | 西南科技大学,西南科技大学 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（61072138），国防基础科研计划（批准号：B3120110005）和西南科技大学（12zx7127） |
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| 摘 要： | 在认知无线电中,改进传输层协议提高吞吐量的方法引起了业界的广泛关注。采用可用带宽测量技术,提出了一种基于ACK时间间隔的在线学习方法(TCP-Learning)。该方法能够快速地学习到网络链路中可用剩余带宽;并能够快速调整TCP拥塞窗口。仿真结果表明,在链路处于良好状态下,TCP-Learning吞吐量略优于Reno和Vegas等传统拥塞控制算法,但在链路较差情况下,TCP-Learning吞吐量明显优于Reno和Vegas等传统拥塞控制算法。
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| 关 键 词： | 认知无线电 TCP拥塞窗口 在线学习 带宽估计 |
| 收稿时间： | 2013-10-10 |
| 修稿时间： | 2013-10-12 |
Online Learning Method for TCP Congestion Control in Cognitive Radio Networks |
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| Abstract: | Improved transport layer protocol have been widespread concerned to improve the throughput in cognitive radio networks. The paper proposes an online method (TCP-Learning) based on ACK interval which is used to probe the available bandwidth of TCP. The method can learn available residual bandwidth in the network and quickly adjust the congestion window of TCP. The simulation results show that the throughput of TCP-Learning performs the traditional congestion control algorithm such as Reno and Vegas in bad link conditions. |
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| Keywords: | Cognitive radio TCP congestion window Online learning Bandwidth estimation |
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