一种基于速率的RED增强方法

为了解决随机早期检测(random early detection,RED)主动队列管理机制的参数依赖性问题,通过引进自适应的思想提出了一种改进方法.其主要思想就是根据平均队列长度的变化速率自适应地调整参数maxp.大量的仿真试验表明,该方法能够明显提高RED在动态网络环境下的强壮性.此外,它在吞吐率和丢包率方面都比现有的方法具有更好的表现.     

一种公平带宽分配的AQM算法

研究了响应流与非响应流公平共享带宽问题,当各微流竞争路由器的同一个输出链路时,非响应流趋向于压制响应流,使得带宽公平性遭受破坏.提出一种新的主动队列管理算法--动态阈值RED(DTRED)算法,通过动态地调节队列参数来获得更加公平的带宽分配.     

一种基于PID控制的自适应随机早期检测算法研究

为了解决随机早期检测（RED）算法中参数调整困难、收敛性差等问题，提出了一种基于比例积分微分（PID）控制的RED改进算法(PID RED).算法建立了传输控制协议（TCP）/主动队列管理(AQM)负反馈控制模型，利用经典控制理论中的稳定收敛理论求取PID控制系数，根据实际平均队列长度与预期队列长度的偏差值动态调整RED最大丢包率，从而自适应地调整RED参数.仿真结果表明，PID RED算法具有更快的收敛速度和更小的队列抖动，提高了主动队列管理策略的鲁棒性.     

一种公平带宽分配的AQM算法

研究了响应流与非响应流公平共享带宽问题，当各微流竞争路由器的同一个输出链路时。非响应流趋向于压制响应流，使得带宽公平性遭受破坏。提出一种新的主动队列管理算法——动态阈值RED（DTRED）算法，通过动态地调节队列参数来获得更加公平的带宽分配。     

一种基于不完全微分PID的随机早期检测算法

针对网络中普遍存在的参数实时变化、难以调节的问题,将不完全微分PID控制器用于主动队列管理,利用控制理论中的不完全微分PID控制器来实时调整RED算法的最大丢弃概率,使AQM系统能自适应地调节自身参数来改善控制性能。仿真结果显示:小负载情况下,不完全微分PID-RED较PI和RED算法的响应速度更快,很快就能达到期望值;当改变网络负载时,不完全微分PID-RED算法可以迅速地调节瞬时队列至期望值,响应时间较短,表现了很好的鲁棒性。     

一种基于速率的组播拥塞控制机制

分析了发送者驱动和接收者驱动的组播拥塞控制的优缺点,提出了一种基于速率,由接收者和发送者混合驱动的层次型组播拥塞控制机制RBMCC。在RBMCC中接收者计算本地丢失率,中间节点聚集所有来自其直接子节点的反馈报文,发送方通过最终的反馈报文计算TCP友好发送速率,实现对网络拥塞的快速、准确响应。仿真试验证明,RBMCC具有良好的可伸缩性与满意的公平性。     

基于曲线拟合的RED拥塞控制算法

针对TCP网络拥塞控制问题,首先介绍了网络拥塞现状和两类主流的拥塞控制算法,然后详细分析了主动管理队列(AQM)的主要拥塞控制算法随机早期检测(RED)的目标、原理和实现,最后给出了一种改进的拥塞控制算法(CF-RED),建立数学模型并实现了一个简单的实例.NS2环境下仿真实验数据表明:改进算法在丢包概率、延迟以及吞吐量等方面都明显优于原算法.     

随机早期检测RED算法的分析及改进

随机早期检测RED（Random Early Detection）算法是广泛应用于路由器中的IP层的拥塞控制算法之一,它的主要思想是在拥塞发生以前,通过计算队列中包的丢失概率,从而随机丢弃一部分数据包,以达到实现网络拥塞控制的目的。但该算法在应用中仍有不足。针对于此,重新计算在缓冲区最大门限值附近的丢弃概率,提出新的改进算法,以增大网络吞吐量。     

一种基于DPBS的随机早期检测（RED）算法

提出了一种基于动态部分缓存共享(DPBS)的RED拥塞控制改进方案，并给出了算法实现，最后通过仿真进行了性能分析，验证其为区分服务的不同性能要求提供了拥塞控制功能。     

一种基于DPBS的随机早期检测(RED)算法

提出了一种基于动态部分缓存共享(DPBS)的RED拥塞控制改进方案,并给出了算法实现,最后通过仿真进行了性能分析,验证其为区分服务的不同性能要求提供了拥塞控制功能。     

基于公平性的DiffServ服务质量模型的研究

随着多媒体业务在Internet上的广泛应用，响应流和非响应流间带宽享用的公平性问题，严重影响了网络的性能.为此提出了一种基于公平的DiffServ流控制机制，以解决在资源共享环境中，各共享者之间的公平性问题.具体到DiffServ，指同一聚集流内各微流共享资.DiffServ流控制机制是通过在DiffServ模型中添加特定的队列管理算法SCALE-WFS，在区分服务模型的基础之上，提出一种既可以保证各个微流之间的公平性问题并且不会占用系统的太多的资源的新模型，在一定程度上解决了DiffServ域流间的公平性问题.     

基于模糊控制理论的RED改进算法

针对RED算法在业务突发度较强或流量抖动较大时不能获得满意的吞吐性能的问题,提出一种基于平均队列长度和平均队列长度变化的模糊控制RED算法．该算法不再对每个队列设置固定的门限,而是根据当前网络流量的状况动态地推理出数据包的丢弃概率．     

改进的公平随机早期检测队列管理算法

在网络拥塞情况下，为了解决用于平衡带宽的公平随机早期检测（FRED）算法对适应流存在误判的问题，通过分析和实验的方法对其做出了改进，提出了一种改进的公平随机早期检测算法（MFRED）.改进算法在非适应流鉴别条件满足时击中值增加较快，在数据包离队时击中值减小较慢，在没有大幅增加计算复杂性的前提下提供了一种误判纠正机制.实验结果表明，和FRED队列管理算法相比，MFRED算法在有效鉴别非适应流并平衡带宽在各流之间分配的同时，明显减少了对适应流的误判.     

基于NLMS算法的自适应AQM控制机制的研究

针对RED算法在网络拥塞控制中使得队列波动较大的缺点,提出了一种归一化最小均方（NLMS）算法,并研究了NLMS算法在主动队列管理中的具体实现。仿真实验通过对NLMS算法、RED算法、REM算法、LRC-RED算法性能的比较,表明NLMS算法具有较好的动静态性能,且能够提高队列稳定性,降低丢包率。     

主动式队列管理中ARED算法的分析研究

主动式队列管理（AQM）是用于网络拥塞控制的一种机制．介绍了主动式队列管理中的ARED算法,重点说明了ARED算法的原理,对算法进行了描述,分析了算法中的参数设置问题,并对算法本身的优点和不足之处进行了分析研究．     

负载与队列高效结合的主动队列管理算法研究

目前已有的大多数主动队列管理算法按照判别拥塞的主要依据可以分为2大分支：基于负载（Load-based）的AQM算法和基于队列（Queue—based）AQM算法。分析了单独以队列或者单独以负载作为拥塞判别依据的不足，提出了一种基于负载与基于队列相结合的AQM算法LQC（Load Queue Contr01）算法。仿真结果证明，与RED、FRED和LDC算法相比，LQC算法能更好地稳定队列长度和减少丢包率。     

一种基于等效活动流预测的主动队列管理机制

提出一种基于等效活动流预测的主动队列管理（AQM）机制——近似公平丢弃（AFD）机制,通过抑制行为不端流进入队列的机会,从而获得业务流之间近似的公平．和其他现有的AQM机制不同,AFD并不丢弃低于最大允许速率门限的流的包,因此保护了行为良好的流免受行为不端流的影响,进而改善了这类流的吞吐量,降低了排队时延．仿真结果证实,在TCP,UDP流共存的情况下,AFD机制的性能优于目前典型的AQM机制,接近需要维持所有流状态信息的理想情况下的性能．