IP网络中基于队列的拥塞控制研究

摘要

IP网络是下一代网络(NGN)的核心网，IP网络的服务质量(QoS)保证技术是下一代网络的关键技术之一。现有的IP网络提供的Best-effort服务已经不能满足不同用户、不同业务对QoS的不同要求。IP网络的QoS问题已经成为当前国际网络研究领域最重要、最富有魅力的核心研究领域之一。网络的QoS对未来网络技术的研究、应用和发展具有举足轻重的意义，也是NGN的关键技术之一。 影响网络QoS的因素很多，但最基本、最核心的是拥塞控制。拥塞控制作为避免和控制网络拥塞的重要手段，不仅对提高网络的性能和效率有重大影响，也是提高网络QoS水平的前提和基础。虽然学术界在网络拥塞控制领域已经作了大量的研究工作，但是到目前为止，拥塞控制问题一直没有得到很好的解决。 本文主要研究增强网络QoS保证技术中最基本、最核心的拥塞控制，目的是研究更为稳定、高效的拥塞控制策略使之能辅助IP网络提供更好的QoS保证。 本文的主要研究内容和贡献概括如下： (1)针对BLUE算法在参数设置方面存在的不足，提出了一种基于参数自适应的主动队列管理算法-Self-adaptingBLUE。论文基于TCP友好公式得到丢包率和连接数量之间的关系，采用自适应机制对BLUE算法进行了改进。仿真实验表明，本文算法能有效屏蔽由突发流量产生的抖动，减少队列溢出或空闲现象的发生，在提高链路利用率的同时可以降低丢包率。 (2)针对BLUE算法缺乏早期拥塞检测机制的不足，提出了一种基于动态阈值DT的主动队列管理算法-DT-BLUE。算法通过对缓存空间进行动态管理，能提前预测网络的早期拥塞，及时对流量的变化做出反应。根据系统状态及缓冲区占用量动态地调整丢包率，DT-BLUE算法弥补了BLUE算法缺乏早期拥塞检测的不足，增强了BLUE算法对动态环境的适应能力，提高了BLUE算法的鲁棒性。仿真实验表明，DT-BLUE算法能有效保持队列长度的稳定，使之更能适应实际网络流量的变化，获得稳定的性能和较高的吞吐率。 (3)针对TCP拥塞控制机制存在的公平性问题，提出了一种基于公平策略的核心无状态公平队列算法-FCSFQ。算法采用动态阈值缓存管理机制，丢包概率考虑了流的到达速率，又考虑了缓冲区的占用情况。根据非响应流UDP数据包的空间分布特点，当网络拥塞时借鉴CHOKe机制，加大对非响应流的惩罚力度，解决了响应流和非响应流之间的不公平问题。FCSFQ算法在一定程度上保证了所有流的公平共享带宽，同时通过基于DT的缓存管理中预留的缓冲资源去除了对间歇性流与突发性流的歧视。仿真实验表明，基于公平策略的FCSFQ算法在动态的网络环境下能显著提高缓冲资源的利用率。 (4)针对模糊控制系统对模型的不确定性有很好的适应能力，算法引入模糊理论，探索研究了模糊理论在拥塞控制领域的应用，提出了一种基于模糊逻辑的主动队列管理算法。算法利用模糊理论对缓冲区占用率及队列长度等模糊问题进行描述，利用模糊理论处理不确定性问题的优越性，建立了模糊拥塞控制模型，实现了对拥塞的模糊控制。理论分析和仿真实验表明，基于模糊逻辑的主动队列管理算法取得了比传统算法更好的效果，该算法能有效保持队列长度的稳定，提高路由器的拥塞控制性能。 (5)针对常见的主动队列管理算法普遍存在公平性问题，提出了一种基于速率的公平队列管理算法-RFED。RFED算法对非响应流实施有效的惩罚，保证了不同数据流之间的公平，并根据分组的到达速率调节丢包率，将队列的到达速率控制在链路的服务速率之下。仿真实验表明，RFED算法在公平性、稳定性等方面效果良好，是一个完全无状态的算法，无需进行复杂的参数配置，因此很容易在现有网络中实施。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章绪论

1.1课题背景及研究意义

1.2论文研究目标

1.3主要研究工作

1.3.1论文研究内容

1.3.2论文创新点

1.4相关理论及技术研究

1.4.1IP网络的QoS研究

1.4.2QoS的体系结构

1.4.3MPLS技术

1.4.4模糊控制理论

第二章拥塞控制研究

2.1拥塞控制概述

2.1.1拥塞控制定义及属性

2.1.2拥塞产生原因及解决方案

2.1.3流量控制与拥塞控制的关系

2.2拥塞控制算法研究

2.2.1拥塞控制算法设计难点

2.2.2拥塞控制算法评价方法

2.2.3拥塞控制算法研究进展

2.3主动队列管AQM研究

2.3.1被动队列管理及其局限性分析

2.3.2网络流量特征对AQM算法的影响

2.3.3AQM技术及研究进展

2.3.4AQM常见算法分析

2.4小结

第三章自适应的BLUE算法设计研究

3.1引言

3.2BLUE算法研究

3.2.1BLUE算法提出

3.2.2BLUE算法基本原理

3.2.3BLUE算法描述及实现

3.2.4BLUE算法研究进展

3.2.5BLUE算法存在问题分析

3.3基于参数自适应的Self-adapting BLUE算法

3.3.1Self-adapting BLUE算法基本原理

3.3.2Self-adapting BLUE算法结构

3.3.3Self-adapting BLUE算法描述

3.3.4Self-adapting BLUE算法实现

3.3.5Self-adapting BLUE算法仿真及性能分析

3.4基于动态阂值的自适应DT-BLUE

3.4.1 DT-BLUE算法结构

3.4.2 DT-BLUE算法描述

3.4.3 DT-BLUE算法实现

3.4.4 DT-BLUE仿真分析及与BLUESelf-adapting BLUE算法比较

3.5 小 结

第四章基于公平策略的CSFQ算法研究

4.1引言

4.2CSFQ算法分析

4.3CSFQ算法存在问题

4.3.1TCP与UDP流之间的不公平

4.3.2对突发性流、间歇性流的不公平

4.4FCSFQ算法结构

4.5FCSFQ算法实现

4.5.1基于DT的缓存策略

4.5.2对TCP流的保护策略

4.6FCSFQ算法仿真及性能分析

4.6.1实验1-TCP流、UDP流带宽公平性分析比较

4.6.2实验2-不同缓存条件下TCP流、UDP流公平性比较

4.6.3实验3-带宽利用率比较

4.7小结

第五章基于模糊逻辑的主动队列管理算法研究

5.1引言

5.2模糊逻辑拥塞控制研究现状

5.3基于模糊逻辑的拥塞控制算法

5.3.1模糊逻辑系统

5.3.2基于模糊逻辑的拥塞控制模型

5.3.3基于模糊逻辑的拥塞控制算法实现

5.4基于模糊逻辑的拥塞控制算法仿真及性能分析

5.4.1实验1-队列长度比较

5.4.2实验2-吞吐量比较

5.5 小结

第六章基于速率的公平队列管理算法RFED研究

6.1引言

6.2公平队列管理算法研究现状及存在问题

6.2.1公平队列管理算法分析

6.2.2公平队列管理算法性能比较分析

6.3基于速率的公平队列管理算法研究

6.3.1基于速率的公平队列管理算法目标

6.3.2基于速率的公平队列管理算法结构

6.3.3基于速率的公平队列管理算法设计

6.3.4基于速率的公平队列管理算法实现

6.4基于速率的公平队列算法仿真及性能分析

6.4.1实验1-单瓶颈链路

6.4.2实验2-多瓶颈链路

6.4.3实验3-算法公平性比较

6.5小结

第七章结论与展望

7.1本文的工作总结

7.2论文提出的几种算法性能分析

7.3论文提出的几种算法性能比较

7.4展望

已发表或录用的论文

攻读博士学位期间参与的科研项目

致谢

参考文献

附：论文中用到的缩略语英汉对照