IP网络中基于端到端接入控制测量的包管理技术

本中，我们所作观测是基于在每个路由器上的探测包队列的一些形式的拥塞控制，这是提供有效的EMBAC操作的关键因素。这篇论的初始贡献有两个方面。首先，我们通过似然分析建模和仿真对一种EMBAC方案（即下中的EMBAC－PD）提供了一个彻底的调查，其中探测队列的拥塞控制控制是通过每个路由器上探测包的最后过期期限实现的。其次通过大量的性能估计，我们展示了即使很轻探测开销（每个流量）建立几个探测包）就能提供严格的QoS保证。最有趣的是EMBAC－PD不需要很长的探测阶段来准确估计网络负荷，但是即使在只出现很短的探测阶段（如：对实际应用来说几百毫秒是可以接收的）就能提供有效的操作。     

基于QoS队列管理实现WRED算法的研究

影响网络服务质量的因素很多,但最基本、最核心的是拥塞控制机制,主动队列管理是端到端拥塞控制研究中的热点。通过分析端到端拥塞控制存在的局限性,说明基于路由器技术的队列管理算法在改善端到端拥塞控制、提高QoS中所发挥的重要作用,对当前拥塞控制中基于路由器技术的RED和WRED进行分析与总结。     

对优化PI模型的WSN网络拥塞控制机制的分析

为解决无线传感器网络拥塞引起丢包率高和网络吞吐率过低的问题,提出一种基于改进PI主动队列管理模型和量子粒子群(QPSO)算法的拥塞控制方法:首先定义改进的PI主动队列管理模型,然后采用改进的量子粒子群算法对比例系数和积分系数和进行参数整定、优化,并得到PI控制模型;最后定义基于量子粒子群算法和PI主动队列模型对网络拥塞进行控制的具体算法.仿真实验表明,文中方法能有效实现WSN拥塞控制,与其它方法相比,具有较短的平均队列长度和较大的吞吐率的优势.     

借助路由器辅助的拥塞控制策略

大部份TCP拥塞控制机制是依赖分组丢失来触发的,容易产生拥塞。为减少拥塞的产生,提出TCPMlc拥塞控制机制,即借助路由器辅助把网络内部信息传递给发送端,不需要依赖分组丢失,在发生拥塞前就可进行适度的传输控制,以减少因分组丢失而造成传输速度的剧烈下降,并可快速达到最佳传输速度。实验表明,该方法能有效避免拥塞的产生,降低丢包率,提高整体吞吐量。     

基于NS2的队列管理算法DropTail和RED仿真与研究

随着Internet的快速发展网络拥塞问题随之产生,拥塞控制行之有效的手段是在网络层实现队列管理。队列管理算法可以分为主动队列管理和被动队列管理两种。通过NS2仿真实验,对主动队列管理算法RED、被动队列管理算法DropTail的平均队列长度、吞吐量、丢包率、时延四个主要性能指标进行了比较。将得到的仿真数据进行分析,在队列长度、时延、丢包率方面,RED算法比起DropTail算法有着绝对的优势;在吞吐量方面,两种算法相差不大。因此,得出在队列管理算法中采用RED比采用DropTail更有效,为进一步研究拥塞控制算法提供了依据。     

RED拥塞控制技术在路由器中的应用

互联网的迅速发展带来了一系列问题,其中比较典型的是网络拥塞。网络拥塞就是用户对网络资源的需求总和超过了网络的提供能力,从而造成网络性能下降。因此,在设计网络协议时需要考虑拥塞控制问题。目前比较典型的拥塞控制策略有端到端拥塞控制和基于路由器的拥塞控制。阐述了RED拥塞控制技术在路由器中的应用及相比其它拥塞控制技术所具有的优势。     

改进ARED拥塞控制算法研究与实现

为实现基于路由器的拥塞控制算法性能提升,分析了RED与ARED拥塞控制算法,并提出一种改进算法QARED。与传统DropTail算法对比,RED算法具有较高链路利用率、吞吐量及较低网络延迟、丢包率等优点,但存在参数配置无法适应网络动态改变的缺点。ARED算法增加了自适应功能,根据平均队列长度变化动态调整最大丢包概率,稳定平均队列长度在最小阈值与最大阈值之间,但存在瞬时队列长度振荡等稳定性问题。改进算法QARED,通过优化最大丢包概率计算函数,以提高平均队列长度稳定性、降低丢包率、提高吞吐量。通过NS2仿真网络环境对比,改进算法QARED相对ARED算法在控制平均队列长度上更具稳定性,能够实现更低网络延迟与丢包率,提高了动态网络环境下拥塞控制稳定性。     

基于模糊神经网络的RTT智能预测算法

在网络拥塞控制的重要参数中,RTT(Roundtriptime)尤为突出,因为它能对网络所发生的拥塞作出较早的反映。所以对RTT的精确预测程度,无论是对网络拥塞控制还是流量、带宽估计都很有意义。分析了RTT的特性,发现其有很强的高频噪声,因而采用低通滤波和MBP网络相结合的RTT预测策略。实验表明,即使在网络状况较忙的情况下,也能获得很好的预测结果。     

基于NS-2的主动队列管理算法的仿真研究

主动式队列管理技术是IETF为了解决Internet拥塞控制问题而提出的一种路由器缓存管理技术.本文使用了目前应用较为广泛的网络仿真器NS-2,对AQM算法RED和BLUE的性能在基于NS-2仿真实验的基础上进行了比较研究,研究的性能包括在突发流情况下平均队列长度、丢包率和吞吐量等,并在此基础上对BLUE算法在突发流情况下队列稳定性进行改进.仿真结果表明在应对突发流方面,BLUE算法的性能优于RED算法,改进的BLUE算法能够更好地保持队列的稳定性.     

一种调节丢包率的RED改进算法

随机早期检测RED(Random Early Detection)算法是一种有效的基于中间节点的拥塞控制策略。结合平均队列长度和瞬时队列长度,通过一种简单而有效的机制调节RED的丢包率,得出一种改进算法—SERED。NS2仿真实验结果表明,新算法的性能优于RED算法。