一种动态参数的随机早期检测算法DRED

提出了一种根据网络统计特征动态调节参数的RED改进算法DRED（Dynamic RED）,它能够降低丢包率,提高RED算法的网络适应性和链路利用率。实验结果表明,DRED算法是有效的。     

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。     

随机早期检测主动队列管理算法的改进研究

主动队列管理（Active Queue Management）算法是近几年网络研究的重点。为了改进和完善现有的AQM算法和设计更好的新算法,需要对主动队列管理机制的实现方法和性能特性进行深入研究,详细讨论了随机早期检测（Random Early Detection）主动队列管理机制的关键技术问题,研究了近年来对RED算法的主要改进算法,总结了这几种算法的优缺点及其有待改进之处,并应用网络仿真器（Network Simulator）对实际网络模型进行了仿真实验,检验了改进算法对网络性能的影响。     

一种改进的随机早期检测算法

针对随机早期检测(RED)算法稳定性差的问题,根据排队论知识,在分析了决定其性能要素的分布规律之后,得出结论：路由器缓冲区的队列长度是非线性分布的,路由器尾丢弃率随队列平均长度的增大而增大,但不是呈线性关系。给出了一种非线性改进算法,改善了算法的稳定性。     

随机早期检测算法的研究与改进

主动队列管理是实现网络拥塞控制的重要技术,随机早期检测算法作为一个重要的主动队列管理机制,在一定程度上能够缓解网络拥塞。针对该算法的稳定性不足、平均队列长度不能完全反映网络拥塞状况等问题,给出一种改进算法,使它更有效地对网络拥塞进行控制。并通过仿真进行性能分析,以此证实该改进算法的有效性。     

基于路由队列资源自适应的非线性随机早期检测算法

针对随机早期检测(RED)算法在网络拥塞控制中的缺点和复杂性,提出了基于路由队列资源(缓冲)自适应的新算法(ND-RED)。该算法采用非线性丢包策略和动态调整算法参数的方法,使得路由队列长度稳定在参考值附近,从而有效控制了网络拥塞,高效地利用了资源。最后实验结果表明,ND-RED算法具有良好的稳定性,在队列控制和丢包率控制方面优于RED算法。     

随机早期检测算法公平性的改进

随机早期检测（Random Early Detection,RED）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一定的丢失概率随机丢弃一部分分组,端系统通过收到重复的ACK（Acknowledgement）报文段感知网络即将发生或已经发生网络拥塞,来降低自己的发送速率,从而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,特别是RED算法在多个流竞争带宽的情况下,不能保证各流获得相对公平的带宽分配。针对于此,在RED算法的基础上设计了一种限制高带宽流算法,以提高的网络公平性。     

随机早期检测RED及其改进算法的研究

目前,拥塞控制是Internet的一个研究热点。在网络通信中,仅仅靠端到端的TCP层基于滑动窗口的流量控制已很难满足网络中日益增长的业务量的要求,因此,网络本身必须采用某种手段参与拥塞控制。主动列队管理(AQM)作为目前路由器中广泛采用的拥塞控制策略,在保证较高吞吐量的基础上有效地控制队列的长度,让IP层参与了资源的分配控制工作。该文首先介绍了Internet中的TCP/IP拥塞控制策略,而后针对主动队列管理策略中的RED算法进行了详细的研究,最后提出了几种改进的RED算法。     

基于NS的主动队列管理算法的仿真与分析

当前网络拥塞研究的热点主要集中在主动队列管理算法上,为了能够测试主动队列管理算法对于网络性能的影响,研究人员可以使用多协议网络仿真器（NS）来仿真需要的场景,测试各种算法的效果。文章介绍了NS软件的原理和特点,并对应用了RED算法进行主动队列管理的网关进行了仿真实验。通过对产生的跟踪文件分析结果可以看到,在使用了RED算法后,网关可以防止因多个连接同时进入“慢启动”状态而产生全局同步,而且与传统的“队尾丢包”方法相比,不仅提高了整个链路的利用率,还减小了网络的平均时延。     

随机早期检测算法研究

RED消除了全局同步现象．较大地提高了物理线路的利用率，减少了对突发业务的偏见。但在有大量活跃TCP连接时，RED不能有效估计拥塞的严重性．从而降低链路利用率。针对这些问题提出了RED的改进算法。仿真表明．该算法在突发业务下能对拥塞作出更及时有效的反应．并能保证链路利用率。     

基于NS2的RED和BLUE算法仿真及结果分析

随着因特网的迅速发展,网络拥塞日益严重,近年来提出了许多基于路队列管理的拥塞机制,本文分析了RED和BLUE的设计思想和算法实现。通过NS2网络仿真平台,在相同的数据流的情况下对两种算法的性能和原理进行对比,对仿真结果进行丢包率、吞吐量、平均时延等指标的分析和比较,给出结论。     

基于RED算法的非线性拥塞控制

由于RED算法是采用丢包率随平均队列长度线性变化的方法,因此导致网络在拥塞并不严重的时候丢包率较大,在拥塞比较严重的时候丢包率较小,拥塞控制能力较低。该文提出非线性平滑算法通过对RED算法的丢包率函数进行非线性平滑,在最小阈值时丢包率增长速度比较小,在最大阈值时丢包率增长速度比较大,有效地控制了平均队列长度,具有较好的拥塞控制能力。NS2仿真结果表明该算法对丢包率、端到端时延、吞吐量以及时延抖动等性能均有较明显的提高。     

适用于异质网络的RED算法的改进与分析

设计、分析和评价主动队列管理(AQM)算法成为近来网络拥塞问题研究的一个热点.随机提前探测(RED)算法作为AQM算法的典型代表,得到了较为广泛的应用.为了提高它的稳定性和公平性相继又开发出了ARED(adaptive RED),GRED(gentle RED),FRED(flow RED)和wRED(weighted RED)等多种改进算法.在分析了RED算法及3种变种算法的基础上,比较了它们的优缺点,给出了适用于不同性质网络连接点处的WRED改进算法,用仿真试验证明了WRED改进算法在处理异质网络拥塞问题方面具有优势.     

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。     

Internet主动队列管理算法研究

路由器的拥塞控制策略是采用主动队列管理算法(AQM)，最广泛被采用的主动队列管理算法是随机早期检测(RED)算法。文中详细讨论了RED算法，并剖析了基于RED算法的几种改进策略，经比较它们的优点及其存在的主要缺陷后，提出了进一步研究主动队列管理算法的方向。     

动态网络增强自适应虚拟队列管理新算法

针对动态网络主动队列管理算法中控制参数设置难题,提出了一种增强自适应虚拟队列管理新算法（EPAVQ）。结合TCP流体流模型运用经典控制理论分析自适应虚拟队列管理（AVQ）算法稳定性基础上,利用极点配置技术给出了AVQ算法控制参数的调整规则。同时,针对网络参数时变问题,通过对网络参数的在线估计,利用网络参数与控制器参数的确定关系实时调节控制参数,使得控制器能够适应网络参数的变化。通过ns-2仿真实验与现有的AVQ算法比较,EPAVQ算法具有更快的动态响应,更好的网络性能。     

一种新的自适应RED算法

主动队列管理算法(RED)存在很多问题,如参数难以配置、对负载变化敏感等,为此采用控制理论的方法改进RED算法,提出一种基于比例控制的自适应RED算法,PRED。仿真结果表明该算法的稳定性好,队列的稳态值不受负载变化的影响。与已有的几种主动队列管理算法的性能比较表明,PRED算法的性能明显优于ARED,PI控制,DRED,SRED和REM几种算法。