基于ARED的主动队列管理改进算法

随机早期检测（Random Early Detection,RED）是IETF推荐部署的主动队列管理（Active Queue Management,AQM）算法。 RED存在参数难以配置、无法适应动态网络环境的缺点。 ARED（ Adaptive RED）是RED的自适应版本,通过平均队列长度来动态调整最大丢弃概率,从而达到稳定平均队列长度的目的,但是存在瞬时队列长度振荡的问题。文中研究了拥塞控制中的主动队列管理,对ARED算法进行了改进,优化丢弃概率计算函数,提出TTS-ARED算法,实现在动态网络环境下队列长度的稳定以及丢包率降低。 NS2的仿真结果表明,TTS-ARED算法显著地降低了丢包率,队列长度稳定性比ARED算法更优越。     

APRED：基于Avg和P的RED改进算法

RED算法是IETF推荐的AQM唯一候选算法,但RED中存在Avg对实际队列变化反应较慢,丢弃概率不准确等问题。为了更准确地计算平均队列长度和丢弃概率,对RED算法的平均队列计算方式(Avg)进行动态调整,并且对丢弃概率P进行非线性优化,进而提出一种改进算法APRED。仿真结果表明,改进后的算法在持久流和突发流情况下均能够减小平均队列的抖动,提高瓶颈链路平均吞吐量,降低路由器丢包率,提高了算法的网络适应性。     

一种改进的数据包丢弃概率计算方法PRED

针对传统RED算法数据包丢弃概率计算方法的不足,提出一种RED改进算法-分段随机早期检测（Partitioned Random Early Detection,PRED）算法。为了更好地调控网络拥塞,算法通过调整数据包丢弃概率计算函数,以两种不同趋势曲线分段增长方式代替原RED算法包丢弃概率与平均队列长度之间单一的线性关系。系列仿真实验结果验证了改进算法的有效性,一定程度地提高了网络性能。     

非线性高阶RED拥塞控制算法

针对随机早期检测(RED)算法在网络拥塞不严重的时候丢包率相对较大,而在较严重的时候丢包率相对较小的问题,提出了一种非线性高阶RED拥塞控制算法,目的在于提高算法对网络拥塞的调节能力。该算法建立了一个高阶分组丢弃函数模型,在最小门限值附近丢包率缓慢增长,在最大门限值附近丢包率快速增长,有效地控制了平均队列长度。NS2仿真实验验证了改进算法可有效地提高网络性能。     

基于平均变化率和空闲长度的丢包概率模型

针对RED队列丢包概率模型在计算丢包概率时精确性不足且未考虑网络流量的自相似性问题,提出了基于数据包入队速率平均变化率和队列空闲长度的队列丢包概率模型（DRED）,给出了相应的实现算法。DRED将网络流量状态引入到丢包概率的计算过程中,丢包概率随着网络流量状态的变化而变化,克服了RED队列丢包概率模型在平均队列长度大于队列最大阈值小于队列最大长度时直接将到达的数据包全部丢弃的弊端。实验结果表明,与RED相比,DRED丢包概率的计算更加精确,丢包率有所降低,吞吐量相对提高,端到端时延虽稍有增大,但时延抖动较小,网络的整体性能有一定提高。     

一种适用于无线通信网络的随机提前检测算法*

在无线通信网络环境下,提出了一种改进的基于平均队列长度和等待时间的随机提前检测算法.这种算法根据平均队列长度和等待时间计算数据包的丢弃概率.仿真结果表明,与单纯基于平均队列长度的RED算法相比较,在大的数据业务负荷条件下可以获得相对更大的吞吐量、更低的丢包率以及较低的时延抖动,从而能更有效地实现无线网络中的拥塞控制.     

改进的随机早期检测非线性算法

主动队列管理是目前的研究热点,随机早期检测(RED)算法是一种经典的队列管理算法。线性RED算法虽然简单且容易计算,但队列位于最小阈值和最大阈值附近时的丢包概率都不太合理。在论证了平均队列长度和丢包概率间为非线性性质后,提出了一种改进非线性RED算法——JRED。利用NS2对改进的算法进行仿真,结果表明,JRED算法提高了平均吞吐量,降低了丢包概率,增强了网络稳定性和可靠性。     

一种改进的RED路由队列算法分析与研究

分析了Internet业务流随机早期检测(random early detection,RED)算法的原理和局限性,提出了一种改进的RED算法。该算法利用一个高阶分组丢弃函数,在最小门限值附近以较低的概率标记丢弃分组,在最大门限值附近迅速提高分组的标记丢弃概率;利用队列长度的变化趋势来动态调整RED算法的参数,减小了RED算法对参数的依赖,增强了算法的稳定性。NS2的仿真实验证实了它的有效性。     

一种改进的自适应随机早期检测算法

为了进一步减小Adaptive RED算法中队列长度的波动性,在对丢弃概率的变化率与队列长度稳定性的关系进行研究后,对Adaptive RED算法的丢弃概率计算函数进行了非线性化,使得算法能够根据平均队列长度与目标队列长度区间中值的偏离程度动态地改变丢弃概率的变化率,减小了队列长度的波动,进而提高算法的稳定性。     

一种改进的主动队列管理算法

主动队列管理是实现网络拥塞控制的重要技术,但是多数主动队列管理算法如随机早期检(RED)都存在对参数依赖性强的问题。针对RED算法中平均队列长度不能完全反映网络拥塞状况的问题,该文结合平均队列长度和网络的负载,提出一种改进的RED算法。该算法能根据网络负载的变化,自适应地调整丢包的概率,使它更符合网络的实际状况。通过仿真进行了性能分析,证明了算法的有效性。     

一种分段平滑的随机早期检测队列管理算法

随机早期检测算法(RED)的性能受其参数设置的影响较大,并且该算法中的可设置的参数较多。同时,以早期随机检测算法(RED)计算得到的丢包概率的变化过于激进,在网络负载变化较快时,平均队列长度抖动幅度较大,算法性能不够稳定。为了克服以上问题,这里提出一种新的改进思路——随机早期平滑分段算法(RED-P)。该算法采用二次函数分段计算丢包概率,使得丢包概率变化更加平滑,同时对概率计算公式进行了简化,减少了计算所需的参数量,适度的避免了参数设置对算法性能的影响。经过网络模拟平台NS2的网络模拟仿真实验的对比,结果表明新算法在端到端的延时方面和平均队列长度抖动幅度方面都有所改善,且可获得与原算法几乎接近的吞吐量,提高了服务质量。     

一种改进的RED主动队列管理算法

主动队列管理（Active Queue Management, AQM）算法是网络拥塞控制中非常重要的研究领域之一。为了使RED算法丢包概率的计算更加平滑,本文在RED-r的基础上对其丢包概率的计算进行了改进,提出了一个名为IMRED-r的新算法,采用分段二次圆函数计算丢包概率,实现了动态网络环境中队列长度的稳定,并且减少了参数的设置。基于NS2的仿真结果表明,IMRED-r算法在复杂的网络环境里具有更好的鲁棒性和稳定性,比RED、RED-r主动队列管理算法优越。     

一种改进的RED主动队列管理算法

主动队列管理(ActiveQueueManagement,AQM)算法是网络拥塞控制中非常重要的研究领域之一。为了使RED算法丢包概率的计算更加平滑,文中在RED-r的基础上对其丢包概率的计算进行了改进,提出了一个名为IMRED-r的新算法,采用分段二次圆函数计算丢包概率,实现了动态网络环境中队列长度的稳定,并且减少了参数的设置。基于NS2的仿真结果表明,IMRED-r算法在复杂的网络环境里具有更好的鲁棒性和稳定性,比RED、RED-r主动队列管理算法优越。     

一种改进ARED拥塞控制算法的实现

随着互联网的迅速发展,无论是网民人数还是上网设备数都呈现高速增长的态势。虽然带宽等互联网基础资源相比二十年前有了质的飞跃,但是由于网络规模的增加还是带来了一系列的问题,其中网络拥塞是比较典型的一个。RED作为路由器主动队列管理策略中的重要算法已经在网络拥塞控制方面起到了很好的效果,成为IETF RFC2309建议的唯一候选算法。与队尾丢弃算法DropTail相比,RED算法具有网络链路利用率较高、吞吐量较大、网络时延和丢包率较小的优点,但其存在参数配置无法适应网络动态变化的缺陷,因而改进的ARED算法增加了自适应的功能,但也存在瞬时队列长度振荡等稳定性问题。对此,研究了RED及ARED拥塞控制算法,并提出了一种改进算法QARED,希望通过优化最大丢包概率计算函数来达到提高平均队列长度稳定性以及降低丢包率的目的。     

非线性自适应拥塞控制算法研究

研究丢弃概率的变化率与队列长度稳定性间的关系,分析ARED算法及REM算法的丢弃概率计算函数,采用非线性化函数计算丢弃概率,提出一种非线性自适应拥塞控制算法(NLACCA),根据队列长度与目标队列长度中值的偏离程度动态地调整丢弃概率的变化率,从而减小队列长度波动,提高算法稳定性。在NS-2上进行的大量实验结果表明,该算法具有队列长度抖动性小、平均时延低、丢包数少等特点。     

一种快速收敛的RED改进算法

针对RED算法存在的不足,根据其算法设计思想,系统地研究了IETF推荐用于路由器队列管理的RED及GentleRED算法的性能,提出一种新的改进算法RCRED。该算法的主要思想是当平均队列长度在最小门阀值和另一个阈值之间使丢包概率采用一种平滑的n次高阶函数收敛机制。采用NS2仿真分析的方法,通过大量仿真实验,结论表明RCRED算法在提高系统稳定性和可靠性、提高链路利用率、减少丢包率等网络性能上更有效。     

基于RED算法的改进研究

拥塞控制(congestion control)机制是确保Intemet QoS的关键因素,随机早期检测(Random Early Detection,RED)算法是提高网络服务质量、解决网络阻塞的重要算法.针对网关的到达队列来说,丢包率的算法采用RED基本思想中与平均队列长度呈线性的关系并不合适,提出了立方RED算法.算法对RED算法进行了改进,使流丢包率与平均队列长度呈立方函数关系,通过NS-2仿真软件研究表明.算法可以有效的增加了网关的吞吐量、减少丢包率.     

一种改进的随机早期检测算法

IETF推荐使用主动队列管理,如RED(Random Early Detection),来解决网络中的拥塞控制问题.但RED中平均队列长度的计算方法,导致对拥塞到来和拥塞恢复反应较慢,进而导致在没有拥塞的时候都有较高的可能性发生不必要的分组丢弃,同时也使网络吞吐量恢复较慢.提出一种新的称为MRED的算法,MRED的主要目标是优化用来进行拥塞避免的平均队列长度的计算,进而提高对网络负载变化的响应速度,降低分组丢弃概率.理论分析和仿真结果表明MRED算法提高了响应速度、吞吐量、队列长度稳定性,降低了时延,并表现出良好的鲁棒性.     

主动队列管理中RQC控制器的设计

基于网络中输入输出速率和队列长度均可帮助决定更精确丢弃概率的思想,提出了根据输入输出速率和队列长度决定包的丢弃标注概率的AQM算法,即RQC算法．通过仿真将该算法与RED和PI算法进行比较,说明了RQC控制算法的优点．     

离散TCP-RED算法的最大丢弃概率影响因素研究

论文在分析RED算法的非线性特点和对参数的敏感性的基础上,重点研究最大丢弃概率与网络参数的关系,通过引入离散TCP-RED反馈网络模型,详细分析最大丢弃概率对队列和平均队列的影响。基于离散的TCP-RED反馈网络模型,研究当队列长度稳定在期望的目标值时,最大丢弃概率的取值与其他网络参数的关系。