计算机网络技术的迅速发展,高带宽长时延的网络开始不断的涌现。信息化的高效和普及,高速网络越来越多的渗透到更宽广的研究领域中。现在一些应用如科学协作、远程医疗诊断、通过高速网络从远程探测器传播实时数据,另外如高清信号,云计算,物联网等新服务的提出也要求更高速的网络的支撑。目前,针对高速网络拥塞控制研究还处于初始阶段,也出现了一些代表性的算法,如HSTCP、STCP、BICTCP、FAST TCP等。这些新算法通过调整拥塞窗口的增加减少机制,在很大程度上改进了网络的性能。而基于链路延迟估测的FAST算法与其他算法相比具有一定的优越性、但是仍存在一些的性能缺陷。本文分析了传统的拥塞控制算法TCP Reno,简要地介绍了几种高速网络的拥塞控制算法及其评价标准。通过理论和实验仿真两个方面入手系统地研究了FAST拥塞控制算法,指出了FAST算法在公平性、收敛性方面的不足。针对FAST高估传播时延RTT所导致的不公平性问题,本文中通过估测网络中数据流的个数和当前网络数据链路的带宽计算出高估的传播时延,然后消除这个高估误差,校正数据流的传播时延,从而使链路中的数据流达到公平。而对于收敛性问题,通过改变调整慢启动阈值的方法,消除了因网络参数的变化对网络收敛性和超调量造成的影响,缩短了收敛时间和降低了超调量。在NS2模拟环境下,分别对改进前后的FAST算法进行了模拟,结果分析也表明改进的算法能够提高链路的公平性和缩短收敛时间。