在低轨卫星网络逐渐融入下一代网络基础设施的趋势下,面向现有数据业务、以及超高清视频,下一代社交网络,浸入式游戏等未来新型数据业务提供可靠稳定、高吞吐量、低延迟的服务能力成为关键。但是低轨卫星网络中的链路非稳定性以及频繁拓扑切换导致的链路高动态性,使得现有拥塞控制机制难以提供稳定的高吞吐性能、高自适应的传输性能。本文分别针对低轨卫星网络的链路非稳定性、链路高动态性的两个缺点提出如下两种拥塞控制算法:1.链路的非稳定性来自于拓扑切换导致的路由故障以及雨衰、阴影、多径等链路高损耗。针对该问题,本文提出名为TCP Vision的拥塞控制算法,其包括如下两点关键的贡献:第一,提出基于离群点检测的丢包区分算法,该算法观察到网络拥塞丢包场景与正常通信场景之间的报文统计特征差异显著,而网络非拥塞丢包场景与正常通信场景之间统计特征近似。在此特征基础上,TCP Vision将拥塞丢包视为离群点,通过区分离群点完成丢包区分。通过仿真验证,该算法区分的精度比基于监督学习(SVM)的丢包区分算法低2.69%,但其优势是不需要预先训练任何模型,能适应用户移动性、网络高动态的场景。当真实网络场景和构建SVM模型的样本数据特征偏移显著时,TCP Vision比SVM模型具备27.77%的区分精度提升。第二,其考虑到LDA(Loss Differentiation Algorithm,丢包区分算法)误分类缺点,提出了基于预测思想的轻量级和重量级拥塞控制策略,其能削弱LDA误分类导致网络拥塞恶化、协议吞吐性能降低的缺点。最后通过仿真验证,在丢包率[e-6,e-2]和长延迟[100ms-500ms]条件下,TCP Vision相比较于TCP CUBIC具备4.64%的吞吐性能提升。2.TCP会话中链路的高动态性来自于报文路由路径的频繁切换,而不同路由路径间链路误码率、可用带宽、延迟等参数差异显著,最终导致TCP传输速率难以匹配不停切换的链路状态。针对该问题,本文提出名为Anti-paradigm TCP的拥塞控制算法,其主要包括如下两点贡献:第一,提出了基于小波预测的链路带宽估计算法,其能提高对非线性、非稳定的带宽数据的估计精度。通过仿真验证,在处理3000个样本点规模时,基于小波预测的带宽估计算法比基于ARIMA模型的带宽估计算法在R-Square指标上有14%的提升、模型收敛时间有22%的下降。第二,Anti-paradigm TCP提出“预测带宽-预测速率-速率拟合”的三联动计算组合,该组合不以预设的模式、规则为基础,通过探测网络状态实时拟合数据传输速率。通过仿真验证,Anti-paradigm TCP同时拥有接近TCP Vegas的延迟性能和较为接近TCP CUBIC的吞吐性能。Anti-paradigm TCP具备提高传输速率和网络带宽之间匹配度的能力。