基于自适应拥塞避免算法的无线TCP性能改进研究

针对无线环境下FTCP性能恶化的问题,在研究分析一种自适应拥塞避免算法的基础上,提出一种基于该算法的无线TCP改进机制。该机制引入拥塞丢包与误码丢包的判决因子,能针对无线误码的判断采取更为准确的发送速率调整机制,很大程度上实现了拥塞控制与差错控制的分离,从而提升了无线TCP6的性能改善。仿真结果表明,基于自适应拥塞避免算法的TCP改进机制性能得到显著优化。     

TCP拥塞控制源算法研究

随着Internet的发展,网络拥塞是影响网络性能的主要因素。对TCP源算法和IP链路算法的研究一直是网络研究领域的热点问题。针对网络拥塞的成因,从网络拥塞闭环控制的一方面(TCP源)对算法进行了分析和改进。详细地介绍了TCP源端拥塞控制算法的演进,并针对几种典型的TCP源端算法作了比较研究。     

主动队列管理算法：CHOKe性能分析

CHOKe是一种无状态的近似公平的主动队列管理算法,有关它性能的研究较少,本文利用ns2仿真平台分析了CHOKe性能。研究表明,CHOKe算法不能适应流量的动态变化,CHOKe击中的概率以及击中的有效性是影响其公平性的主要原因。     

主动队列管理（AQM）中的算法改进研究

当今时代,远程通信技术飞速发展,网络用户人数呈几何级数激增,这就使解决网络拥塞成为了一个亟待解决的问题．网络拥塞不仅会使网络通信质量下降,还会影响用户的服务质量水平QoS（Quality of Service）,甚至还会影响到网络安全．本文通过分析当今因特网中流量控制,拥塞管理以及服务水平提供的机制,如TCP／IP协议中的开环,闭环控制和主动队列管理机制（AQM）,介绍了一种改进之后的算法,将其与早期的简单弃尾算法和RED算法相比较,并将实验结果进行了总结．     

基于往返时间最佳预测的无线TCP性能改进

TCP针对所有的丢包均启动拥塞控制机制,导致在无线网络中端到端性能恶化,网络资源利用率低。在研究分析TCP拥塞窗口调整机制的基础上,提出一种基于往返时间最佳预测的发送速率调整机制。根据对往返时间的预测,构建网络拥塞状态的判断机制,进而实现发送速率的自适应调整,充分利用网络资源。数学分析说明了新算法的可行性,并通过NS仿真对其性能进行评估。仿真结果表明该改进的TCP算法的公平性与有效性。     

基于NS2的TCP Vegas算法的仿真与研究

提出了TCP Vegas算法的控制机制,探究了影响其性能的主要因素,使用仿真软件NS2模拟了TCPVegas在各种因素影响下的性能情况。仿真结果表明,TCP Vegas与TCP Reno相比,在吞吐量和频带利用率方面有明显的优势。     

一种非线性的高阶修正的RED改进算法

路由器中队列长度的变化是非线性的,针对原始随机早期检测RED算法在线性丢弃概率增长下的局限性,提出一种非线性高阶函数修正分组丢弃概率的改进RED算法(简称NLRED算法).通过NS2对FTP、CBR应用层业务流的仿真实验,结论表明改进的算法NLRED在提高网络吞吐量、网络链路利用率,减小分组在路由器中的排队时延等方面性能均有所提高.     

机会网络中考虑缓存的路由算法

机会网络是一种通过节点移动建立通信链路的无线自组织网络,一般通过消息复制的路由策略传递信息。但该方式将导致链路中存在大量消息副本,对节点缓存形成巨大压力,造成网络拥塞。针对该情况,结合Prophet算法,充分考虑节点缓存对链路状态及传输概率的影响,设计限制消息最大副本数量与及时删除节点缓存中不必要数据包的缓存管理机制,同时在Prophet算法中考虑了缓存比因素。仿真结果表明,该算法可以有效提高消息投递率,降低网络消耗。     

基于模糊PID控制的主动队列管理算法研究

针对网络系统具有长时滞和动态变化的特性,但PID控制器不能随着变化的网络环境在线调节参数的缺陷,引入模糊PID算法在线整定PID参数,通过模糊控制器自动调整PID参数。仿真实验结果表明,用该方法设计的控制器与PID算法相比,动静态性能更好。     

基于负载与基于队列相结合的AQM算法研究

对主动队列管理的多种典型算法进行了对比研究,并结合实验结果对算法中存在的问题及其原因进行了深入分析,提出了基于负载与基于队列相结合的AQM算法改进方案,通过增强拥塞控制保证网络服务质量。     

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。     

基于不完全微分模糊-PID的主动队列管理算法研究

主动队列管理(AQM)作为一种重要的IP层网络拥塞控制策略,对于Internet服务质量的提高起着至关重要的作用。文章介绍了AQM算法的研究现状,分析了AQM中的PID算法,并用不完全微分和模糊的方法改进了PID算法,得到一种不完全微分模糊-PID控制器。与常规的算法相比,该算法能够有效地抑制高频噪声,改善了系统的动态性能。仿真结果表明,该算法能更好地改善系统的动态特性。     

基于主动队列管理算法的绿色云模型

针对5G网络低能耗和低延迟的要求,提出一种基于主动队列管理(Active Queue Management,AQM)算法的绿色云模型,该模型利用增强的随机早期检测算法并结合链接虚拟列表来实现数据包的智能优先排序,通过降低重传次数和减少排队延迟来减轻聚合层队列中的拥塞,在无需修改现有基础设施的基础上实现系统的低延迟和低能...     

对基于分组的RED算法的几点看法

在RED算法的重要性和简述其算法的基础上，讨论了其参数取值与影响，与其它算法的协同问题，以及在现实网络中操作的环境适应性.     

一种用于促进RED的带宽公正性的检测算法

介绍了一种用于促进RED的带宽公正性的名为带宽随机优先检测（BF—RED）的新算法。该算法首先根据落差权重（drop—weight）定义了高带宽流,然后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。最后还在一些网络环境中模拟评估了该BF—RED算法。     

模式匹配问题BM算法探讨

介绍了模式匹配问题的BM算法，并在将其与BF和KMP算法进行比较分析的基础上，对其进行了详尽的探讨。     

异构无线网络多路径流量调度算法研究

针对现有调度方法存在的负载均衡效果不佳,传输时延较高以及最大链路利用率较低的问题,提出基于五元组和拥塞度预知的异构无线网络多路径流量调度算法.该算法考虑到多路径中带宽与时延的差异性特征,通过选取可用路径初步筛选出流量有效调度路径范围,建立中心网络流量模型,并采用五元组在可用路径中对路径进行编组,最后运用拥塞度预知方法准确反映路径的拥塞率,从而对不同拥塞程度路径进行调整与调度,将流量转移到质量较好路径中.实验结果表明,所提算法在数据流逐渐增加的情况下,能够保持较低的传输时延,并且最大链路利用率较现有方法有明显提高,负载均衡效果较好,充分验证了所提算法的流量均衡调度效果.     

移动IP环境下无线网络的TCP性能改进方察

传统有线网络TCP拥塞控制机制建立在拥塞是网络丢包原因的基础上，所以该机制不能适应无线网络中高误码率造成的无线链路丢包的情况。因此，我们提出一种基于移动算法的DS-TCP解决方案，该机制和算法能有效地降低无线网络中的丢包率，提高信道的利用率和性能。     

一种降低丢包率的主动队列管理改进算法

在网络拥塞控制（AQM）策略中,RED算法控制参数的设置和网络变化很敏感。这种敏感性严重影响了RED算法在实际中的应用,新策略HERED在RED中使用风险率评估的包丢弃方法。该方法能够根据负载情况动态调整弃包策略,即在轻负载时减缓弃包,在重负载情况下加速弃包。通过基于linux平台使用NS～2网络仿真工具证明了,在各种RED策略中,HERED能够实现更稳定的吞吐率,且由于弃包率最低而具有更好的性能。     

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.