拥塞控制

摘要： 针对轻量级基于学习的拥塞控制算法在某些场景下性能表现会出现断崖式下滑的问题,提出了一种基于场景变化的传输控制协议拥塞控制切换方案。首先,该方案模拟实时的网络环境;然后,根据实时的环境参数来识别场景;最后,将当前的拥塞控制算法切换至该场景下相对最优的轻量级基于学习的拥塞控制算法。实验结果表明,所提方案相较于原来使用单个拥塞控制算法的方案,例如测量瓶颈链路带宽和时延的拥塞控制(BBR)方案、面向性能的拥塞控制(PCC)方案等,可以使不同场景下的网络性能得到显著提升,总吞吐量增幅达到5%以上,总时延降幅达到10%以上。

摘要： 为了解决多路传输中子流耦合感知缺乏与传输控制效率低下等的问题,针对未来异构、动态的网络环境,提出了一种基于耦合感知与深度Q网络的多路传输控制机制(WaveLet and Deep Q Network based multipath transmission control mechanism,WL-DQN).利用小波去噪技术,消除子流单向传输时延中由非耦合路段及系统随机产生的噪声,并基于子流互相关系数对子流耦合特性进行提取;在此基础上,依据深度增强学习理论对多路传输控制进行建模,并提出多路DQN拥塞控制算法,实现了异构、动态网络环境下的智能多路拥塞控制.仿真结果表明,所提算法在传输吞吐量、传输时延、数据包重传避免等方面均优于标准及相似的代表性解决方案.

摘要： 随着云计算的迅速发展,运营商对数据中心的需求与日俱增。作为数据中心网络的关键技术,路由负责在数据中心内部以及数据中心之间为流量选路,为不同服务质量要求的流量提供差异化的路由转发服务。当数据中心规模比较大时,由于应用不可预估的通信流量以及数据中心网络的拓扑特点,传统因特网路由方法不能提供令人满意的高吞吐率和资源利用率,网络拥塞使得无法为具有服务质量要求的数据流提供带宽或时延保证。首先对数据中心网络的路由问题进行分类分析,然后着重介绍了单播路由方法的研究进展,进一步对拥塞感知的路由方法进行了介绍,最后讨论了新型数据中心网络的路由技术。

摘要： 拥塞控制一直是网络通信领域的重要研究课题,它可以避免因网络拥塞而导致的传输质量严重下降,同时确保网络带宽的高效利用。TCP在互联网的发展过程中扮演着不可或缺的重要的角色,是实现网络拥塞控制的重要途径。随着互联网技术的发展,提出了多种TCP拥塞控制算法,其中基于丢包和网络测量两类算法最为典型。文章梳理了TCP拥塞控制算法的发展历程,并详细分析了基于丢包和基于网络测量两类算法的原理及优缺点。

摘要： 无线传感网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)的网络寿命与节点的能耗直接相关。分簇路由是缓解节点能耗速度的有效措施。但是若分簇路由所选择的簇头位置以及数据传输路径的不合理,会加剧节点能量消耗,缩短网络寿命。为此,提出一种基于Dijkstra算法的分簇路由(Clustering Routing-based Dijkstra,CRBD)。CRBD路由先利用节点的剩余能量及离汇聚节点距离信息选择部分节点作为簇头,并禁止拥塞节点担任簇头。利用贪婪启发式算法构建簇。利用Dijkstra算法构建簇头间的最短路径,缓解簇头的能量消耗。仿真结果表明,相比于基于改进萤火虫聚类的能效路由(Energy Efficient Routing based on Improved Firefly Clustering,EIFC),CRBD路由中节点的平均能耗下降了约12.3%,并且CRBD路由的数据包传递率保持在85%以上。

摘要： 拥塞控制一直是网络通信领域的重要研究课题,它可以避免因网络拥塞而导致的传输质量严重下降,同时确保网络带宽的高效利用。TCP在互联网的发展过程中,扮演着不可或缺的重要的角色,是实现网络拥塞控制的重要途径。近年来,随着网络环境日趋复杂,传统的拥塞控制算法越来越无法适应复杂多变的网络环境,但是机器学习、深度学习和强化学习的兴起,给拥塞控制提供了新的研究思路。文章分析了目前基于机器学习的几种算法原理,分析其优缺点,并提出未来的研究方向。

摘要： 针对命名数据网络中的数据拥塞控制问题,提出了一种基于即时调整兴趣包发送速率的显式拥塞控制方法.当网络发生拥塞时,通过计数器和整形队列对贪婪流的速率进行限制,并更新兴趣包中的拥塞信息域将其逐跳反馈给下游路由节点;通过数据包将拥塞信息反馈给内容请求者,内容请求者据此调整兴趣包发送速率.同时引入延时差值来对不同数据流进行优先级的划分,保证了不同数据流的服务质量.基于ndnSIM 2.0的实验结果表明:该方法能在有效提高瓶颈链路利用率的同时实现较低的丢包率.

摘要： 多路径TCP(MultiPath TCP,MPTCP)协议既能满足用户对数据高速传输的需求又具有较高的稳定性,故提出一种基于MPTCP耦合的自适应带宽估计算法(Adaptive Bandwidth Estimation Algorithm Based on Coupling of MPTCP,ABEC-MPTCP)。为保证链路在瓶颈处的公平性,在慢启动阶段采用了子流耦合的拥塞控制算法,再根据时间间隔内传输数据量的平均值来估算当前链路的平均带宽,对平均带宽做平滑处理,从而使得拥塞避免阶段的慢启动阈值更加合理,因此提高链路的吞吐量以及稳定性。仿真结果表明,在保证子流瓶颈处公平性的情况下,耦合的自适应带宽估计算法相比Westwood算法带宽估计值更加趋近平稳和接近理想带宽值,网络链路的吞吐量提高40%左右,提高了对网络带宽的利用率。

摘要： 针对在医疗设备监测系统中,因网络拥塞和储存速度缓慢,造成的网络丢包现象,设计并实现了数据传输改进方案,该方案采用TCP拥塞控制和多线程双缓存算法。TCP拥塞控制通过动态队列管理算法,设定最大丢弃概率,对TCP连接请求进行管控。多线程双缓存算法通过双线程缓存队列对数据包完成储存。实验在45、55、65台设备同时发送数据时,数据包的接收成功率为100%、99.6%、99.1%,结果表明:数据传输改进方案能有效提升数据包的接收成功率。

摘要： 作为一种新型网络架构,命名数据网络(NDN)采用内容中心和无连接传输模式。NDN是内容请求者驱动,如果其所需内容较大,内容提供者将内容分片,并装入多个数据包返回。此时或者内容请求者持续发送等量兴趣包才能获取完整内容,传输延时过高;或者内容提供者一次性将数据包全部返回,易造成丢包。因此,NDN不适用于AR/VR等大数据量且延迟敏感型应用。首先基于One-Interest-Multiple-Data传输模式,提出应用于内容提供者的瓶颈链路带宽时延感知的拥塞控制机制,内容提供者通过兴趣包收集的路径瓶颈带宽和时延信息计算拥塞窗口和数据发送速率,从而合理地发送数据包,内容请求者再据此继续发送兴趣包,最终以较短延时获取大数据量内容。并进一步提出缓存标记方法,通过标记路径中中间节点的缓存信息,使得各节点缓存内容可以有序传输,充分地利用了节点缓存,减少传输所需时间。最后,基于ndnSIM的实验结果表明,与传统和改进的拥塞控制机制相比,提出的机制在拥塞窗口、队列长度和数据传输速率等方面取得更好的性能,能够以更短的时间完成大数据量内容传输。而且在网络中存在丢包和中间节点存在缓存内容时,提出的机制均达到了更好的性能优势。

摘要： 随着云数据中心的发展,云数据中心的网络优化成为一个热点.针对云数据中心网络的拥塞问题,将自适应随机早期检测(ARED)的主动队列管理(AQM)方法与谷歌拥塞控制(GCC)策略相结合,并根据不同的拥塞情况进行MATLAB仿真.实验结果表明,该策略能有效解决瓶颈节点的拥塞问题,提高系统的吞吐量和稳定性,对于云数据中心网络拥塞控制有一定意义.

摘要： 为改进卫星网络TCP协议的传输性能,提出一种TCP拥塞控制算法.算法在慢启动阶段以固定加速比,提高拥塞窗口的打开速度;发生丢包事件后,使拥塞窗口按照立方函数曲线缓慢增长;缓慢增长持续的时间根据丢包事件发生的时间间隔计算,再乘以拥塞窗口减小因子,并设置与往返时延相关的上限.算法实现为LINUX内核模块,传输性能在卫星网络仿真环境进行评估.结果表明新算法吞吐量提升比超过20％,且具有协议内公平性.

摘要： 本文设计一种基于ARM+Linux的温室H.264视频远程监控系统,以满足当前智能温室监控系统数字化与可视化的需求.为了同时满足温室的双重要求,该系统采用了Linux和ARM11微处理器S3C6410软硬件架构,采用内置的多格式硬件编码器(MFC)进行H.264实时编码,接着通过RTP封装进行网络传输.本文还利用RTCP协议作为反馈,提出了一种新的拥塞控制算法.系统较好地满足了温室视频远程监控的要求,具有广泛的应用前景。

摘要： 针对无线网络中机会网络编码的性能约束问题,重点研究了COPE(完全机会编码)协议的优化策略.利用CXCC(跨层协作拥塞控制)的逐跳拥塞控制和可靠传输功能,设计了一种面向单播数据流的结合拥塞控制的机会网络编码优化方案.该方案采用跨层设计的思路,使用CXCC代替原MAC层的确认重传的功能和传输层的拥塞控制功能,并对无线信道中的数据包进行监听.通过仿真分析,验证了该方案能够很好地适应无线网络的广播特性,并有效增加无线网络的吞吐量.

摘要： TCP(Transmission Control Protocol)协议是通信传输中最重要的,使用最广泛的传输层协议.本文研究无线网络中TCP不能区分丢包,提出了WDL(Westwood LTE)算法,改进了Westwood算法的带宽估计和拥塞控制部分.

摘要： 在数据传输过程中,速度和可靠性之间存在着一定的矛盾,即高速简单的传输协议往往可靠性较差;可靠性高的协议传输速度通常不理想.传输控制协议(TCP)是面向连接的协议,提供两个通信服务之间的可靠的和有效的端到端的传输服务.用户数据报协议(UDP)是与TCP相对应的、面向非连接的协议.由于UDP协议没有连接的过程,所以它的通信效率高;但也正因为如此,大大降低了它的可靠性.通过对传统的传输协议TCP、UDP比较可以看出,很多应用场合需要一种基于UDP的可靠传输协议.而可靠用户数据报协议(Reliable UDP,RUDP)是一种基于可靠数据协议的简单分组传输协议.RUDP协议虽然能够保证通信传输的可靠性,但是可靠传输的控制机制较为复杂,效率还有提升的空间.本文提出了一种网络自适应机制,在此基础上,结合数据包的重发机制、流量控制和拥塞控制机制,给出了一种快速、高效高可靠的、引入多种可靠传输机制的简化协议FRUDP(Fast Reliable UDP).本文分析了FRUDP的基本原理,阐述了它的基本机制,并对这些机制进行了详细分析.通过对其理论上的分析得出该协议的高效高可靠特性.

摘要： 为了区分大尺度传播模型和多径衰落的小尺度模型在实际传播环境下的不同,针对无线信道多径衰落的特点,分析了TCP(Transmission Control Protoco1)在多径衰落信道下的特性,提出了一种根据当前网络实际情况进行带宽估计而采取相应拥塞控制机制的TCP协议,并对不同TCP版本和改进后的协议进行了分析,结果表明,改进后的协议能够根据网络的状况进行有效的拥塞控制,在既存有网络拥塞又有多径衰落导致丢包的情况下,其算法的吞吐率比TCP-Sack提高了.

摘要： 本文首先研究了分布式集群存储系统中如何为各个客户端提供公平有效的I/O服务的问题,然后针对大规模集群文件系统提出了一种分布式I/O拥塞控制的策略.在拥塞控制下,当服务器轻载时,可以让单个客户端并行的发出更多的I/O请求给服务器,以达到最大化网络和服务器资源的利用率以及I/O吞吐率的目的;当服务器重载时,通过一种节流控制,限制各个客户端可并行发送的I/O请求的数目,减少服务器缓冲的I/O请求的数目,降低服务器内存压力,控制客户端L/O请求的响应延迟.最后,经过一系列模拟试验,对拥塞控制策略进行了评估和验证.

摘要： 针对反应式MANET路由协议在较大通信量模式下出现的RREQ报文拥塞问题,提出一种新的机制.该机制根据分组投递率和数据包发送速率的拟合函数曲线设定不同的阈值响应路由请求,当平均队列长度超出最大阈值时,以一定概率随机丢弃RREQ报文,同时根据拟合函数公式来决定Hello包发送周期.仿真结果表明,新的机制在没有明显增加路由发起频率的情况下,能够有效降低平均端到端延时和Hello包开销,提高了分组投递率.

摘要： 网络流量中UDP成分的逐渐增加可能导致网络存在拥塞缓解失效的隐患。通过引入TCP流量与非TCP流量的区分丢包互斥机制,使用Lotka-Volterra竞争模型证明在该机制下TCP与非TCP流量在网络中的二者必然存在平衡点,提出基于TCP与非TCP差异型丢包的队列管理机制。该机制依据TCP模型推导出的TCP协议流量的丢包概率,利用当前缓存队列中的TCP和非TCP数据包的状态,对不同的传输层协议产生差异型的动态丢包概率以确保AQM的稳定性和传输层协议间的公平性。

摘要： 本发明公开了一种结合深度强化学习与传统拥塞控制的新型拥塞控制方法，步骤如下：步骤一：传输层协议获取实际应用根据需求所定义的性能偏好，交付给新型拥塞控制算法的深度强化学习模块；步骤二：以预定义的间隔为基本单位，根据应答反馈收集并更新往返时延、丢包率来反应网络中实际状况的信息；步骤三：基于已有的信息，分别运行深度强化学习模块与传统拥塞控制模块，获取两个模块所决策的拥塞速率调整量；步骤四：根据事先定义好的结合策略，选取并计算最终的拥塞窗口调整决策，对当前传输速率进行调整，传输数据。本发明能够有效的适应应用的需求，提升性能，并且能够提供更优的公平性与收敛性，具有实用价值。

摘要： 本公开关于一种拥塞控制模型的训练方法和装置及拥塞控制方法和装置。所述训练方法包括：利用近端策略优化算法，基于从第一目标网络环境获取的网络状态数据，对拥塞控制模型进行训练，以生成多个训练好的拥塞控制模型；从所述多个训练好的拥塞控制模型中选择一个拥塞控制模型，作为用于第一目标网络环境的拥塞控制模型；其中，所述拥塞控制模型的输入为所述网络状态数据，输出为拥塞窗口大小调节动作。

摘要： 为了在由于灾难等而可能发生拥塞的情况下适当且公平地施加通信限制，拥塞控制设备(100)包括：收集装置(110)，用于收集与驻留在要作为通信限制的目标的无线基站上的多个移动台有关的移动台信息；分组装置(120)，用于基于所述移动台信息通过使用分组方法来将多个移动台划分为多个组，每一组用作所述通信限制的单位，根据所述分组方法，组之间的不平衡变为等于或小于预定参考；以及发送装置(130)，用于发送指定所述分组方法的信息。此外，发送装置(130)向移动台发送指示限制内容的通信限制信息使得可以指定分组方法。限制内容被显示在移动台的屏幕上，并且据此施加发送限制、通话时间限制等。

摘要： 本发明提供了一种拥塞控制系统、服务边缘节点、引导服务器和拥塞控制方法。在经由网关(9)连接到用户的IP通信终端的接入网络(8)与向用户提供IP电话服务的核心网络(6)之间，布置服务边缘节点(1)和引导服务器(2)。该服务边缘节点(1)基于核心网络(6)的拥塞状态和给予用户的优先权，控制从用户接收的呼叫发起请求。引导服务器(2)在不经由核心网络(6)的情况下向用户传送引导。

摘要： 本公开关于一种拥塞控制方法和装置及拥塞控制模型的训练方法和装置，拥塞控制方法包括：在每个设定周期的起始时刻，将目标传输网络的拥塞窗口的尺寸缩小至目标尺寸，并经拥塞窗口发出目标数据包；确定目标数据包的往返时延，作为目标传输网络在相应设定周期的最小往返时延；在每个设定周期内，每隔设定时长，获取目标传输网络的网络状态信息，并将最小往返时延和网络状态信息输入拥塞控制模型，得到调整参数；其中，调整参数用于调整目标传输网络的拥塞窗口的尺寸。

摘要： 本公开提供了一种拥塞控制智能体的训练方法、拥塞控制方法及装置。所述训练方法包括：针对本轮训练，分别为至少一个所述拥塞控制智能体及至少一个竞争智能体中的各个智能体提供相同的网络环境；在预设时长内，分别针对每个智能体，周期性地将该智能体所需的当前状态信息输入到该智能体，得到该智能体预测的用于调整拥塞窗口大小的动作并根据预测的动作更新拥塞窗口；当达到所述预设时长时，按照至少一个数据传输评价指标，对所述拥塞控制智能体及所述至少一个竞争智能体进行排名，并根据所述拥塞控制智能体的排名结果确定所述拥塞控制智能体本轮的排名奖励函数的函数值；基于确定的排名奖励函数的函数值，调整所述拥塞控制智能体的参数。

摘要： 本发明公开了一种结合深度强化学习与传统拥塞控制的新型拥塞控制方法，步骤如下：步骤一：传输层协议获取实际应用根据需求所定义的性能偏好，交付给新型拥塞控制算法的深度强化学习模块；步骤二：以预定义的间隔为基本单位，根据应答反馈收集并更新往返时延、丢包率来反应网络中实际状况的信息；步骤三：基于已有的信息，分别运行深度强化学习模块与传统拥塞控制模块，获取两个模块所决策的拥塞速率调整量；步骤四：根据事先定义好的结合策略，选取并计算最终的拥塞窗口调整决策，对当前传输速率进行调整，传输数据。本发明能够有效的适应应用的需求，提升性能，并且能够提供更优的公平性与收敛性，具有实用价值。

摘要： 本公开关于一种拥塞控制模型的训练方法和装置及拥塞控制方法和装置。所述训练方法包括：利用近端策略优化算法，基于从第一目标网络环境获取的网络状态数据，对拥塞控制模型进行训练，以生成多个训练好的拥塞控制模型；从所述多个训练好的拥塞控制模型中选择一个拥塞控制模型，作为用于第一目标网络环境的拥塞控制模型；其中，所述拥塞控制模型的输入为所述网络状态数据，输出为拥塞窗口大小调节动作。

摘要： 本公开提供了一种拥塞控制模型的训练方法和设备及拥塞控制方法和设备。所述拥塞控制方法包括：获取当前的第一网络状态信息和当前应用对网络传输性能的偏好；将获取的第一网络状态信息和所述偏好输入到拥塞控制模型，得到预测的需要执行的用于调整拥塞窗口大小的动作；执行预测的动作以重新设置拥塞窗口。

摘要： 为了在由于灾难等而可能发生拥塞的情况下适当且公平地施加通信限制，拥塞控制设备(100)包括：收集装置(110)，用于收集与驻留在要作为通信限制的目标的无线基站上的多个移动台有关的移动台信息；分组装置(120)，用于基于所述移动台信息通过使用分组方法来将多个移动台划分为多个组，每一组用作所述通信限制的单位，根据所述分组方法，组之间的不平衡变为等于或小于预定参考；以及发送装置(130)，用于发送指定所述分组方法的信息。此外，发送装置(130)向移动台发送指示限制内容的通信限制信息使得可以指定分组方法。限制内容被显示在移动台的屏幕上，并且据此施加发送限制、通话时间限制等。