网络拥塞控制及RED算法改进策略研究

摘要

本文通过对早期随机检测RED算法进行详细分析的基础上，总结出已有算法的优势和不足，提出了一种新的AQM算法——CAKED(Cauchy Adaptive RED)算法。 CARED算法对原有RED算法的分组丢弃概率Pb的计算方法和参数Pmax的取值进行修改。 其一：利用模糊理论中的升半哥西分布的隶属函数代替原来的线性增加分组丢弃概率的函数。CARED分组丢弃概率计算采用升半哥西分布函数，以平均队列长度为样本来获得，将控制范围扩展为最小阈值到最大缓冲之间，实现了分组丢弃概率变化的平滑化，保证在每一阶段系统都能迅速地对拥塞作出反应。 其二：CARED通过计算出路由器队列单位时间间隔内的平均队列长度，分别与最大阈值或最小阈值的比较，根据二者差值的大小动态地调整Pmax的大小，调整向源端发送拥塞通知的速率，维持队列长度的稳定，避免不必要的传输延时和抖动。并且Pmax的值不是每个时间间隔都更新，而只有当连续两个时间间隔内Status都处于相同状态，那么就可以更精确的认为缓冲队列中负载过大或过小，算法就会动态增加或减少Pmax的值，这样避免了Pmax的改变过于频繁，从而提高了链路的利用率。 其三：CARED算法的健壮性来自它对Pmax的规律性调整，如果大量突发数据包导致网络拥塞程度发生急剧变化，则Pmax则需要过一段时间甚至10秒或20秒才能适应。为了保证算法在这段时间里性能不会过度下降，本文将Pmax的范围限制在[0.01，0.5]之间，这样，即使这段时间内平均队列长度Qav不在目标范围内，平均延时和吞吐量也不会下降太多，使算法虽然在理论使不能得到最优，但其性能可得到保证。 在NS2网络仿真器上对算法进行了验证，一系列仿真实验表明，CARED能够有效地适应网络流量的变化，保持队列长度的稳定，减少了队列溢出和空闲现象的发生，在保持队列长度稳定以及提高链路利用率方面明显优于RED算法。

目录

文摘

英文文摘

原创性声明及关于学位论文使用授权的声明

第1章绪论

1.1研究的背景

1.2国内外相关的研究现状

1.3本文研究的内容

1.4论文的组织结构

第2章网络拥塞控制机制

2.1网络拥塞的基本概念及互联网模型

2.2网络拥塞产生的原因

2.3拥塞崩溃的表现形式

2.4拥塞控制算法分类

2.4.1拥塞控制源算法

2.4.2拥塞控制链路算法

2.5拥塞控制算法的评价标准

2.5.1资源分配的公平性

2.5.2资源分配的效率

第3章网络队列管理机制

3.1队列管理的基本概念

3.2队列管理的控制策略

3.3队列管理机制的分类

3.3.1被动式队列管理

3.3.2主动式队列管理

3.4随机早期检测算法RED(Early Random Drop)

3.4.1 RED算法的基本原理

3.4.2 RED的优点及其存在问题

3.5 RED的衍生算法

3.5.1 FRED

3.5.2 ARED

3.5.3 SRED

3.5.4小结

第4章RED算法的改进策略与仿真实验

4.1基于升半哥西分布的自适应RED算法——CARED

4.1.1 CARED算法的设计目的

4.1.2 CARED算法的具体改进策略

4.2 CARED算法的仿真试验设置

4.3 CARED算法的性能分析

4.3.1 TCP发送速率保持不变时

4.3.2 TCP发送速率发生突变时

4.3.3横向数据分析

4.3.4小结

第5章结论与展望

参考文献

致谢

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