【摘 要】
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随着互联网规模的扩大及网络应用的递增,网络状况不断恶化,拥塞现象频频产生。为了缓解网络拥塞,需要实施一定的拥塞控制算法。当前的拥塞控制算法根据实现的TCP/IP层次可以分为
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随着互联网规模的扩大及网络应用的递增,网络状况不断恶化,拥塞现象频频产生。为了缓解网络拥塞,需要实施一定的拥塞控制算法。当前的拥塞控制算法根据实现的TCP/IP层次可以分为两类:一类是传输层的源算法,一类是网络层的链路算法。事实上,实际的网络状况会受到源算法与链路算法的共同作用,本文将两者相结合,旨在获得更高的拥塞控制能力。本文首先概述了网络拥塞控制算法,然后将AQM算法分为AQM传感器算法与AQM控制器算法两个层面,着重对AQM的传感器算法进行研究。之后提出一种基于源端拥塞控制规律的AQM算法。最后通过Matlab与NS2的仿真表明:提出的算法具有更高的性能与鲁棒性。
本文的主要工作包括:
1.利用自动控制系统中的传感器与控制器的概念对队列管理策略进行建模,将AQM算法划分为AQM传感器算法与AQM控制器算法两个层次。
2.对三种常用的流量速率估计法——EWMA算法、结合变化趋势的EWMA算法和PLMA算法进行分析,指出其缺陷并进行改进,提高了流量速率估计法对聚集流的估计精度。
3.对源端拥塞控制规律进行归纳,并以此设计了一种基于TCP源端拥塞控制规律的AQM算法,给出了传感器的选择与控制器算法内容,并给出了伪代码。
4.对基于源端拥塞控制规律的AQM算法进行了仿真和分析。通过与此前五个AQM算法进行比较后得出,提出的算法具有更高的性能与鲁棒性。
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