网络拥塞控制

摘要： 为解决当前无线传感器网络拥塞问题,加快数据传输速度,提出基于数据驱动的无线传感器网络拥塞控制方法.通过传输节点被动监察附近节点传输的数据帧,量化节点活跃度判断附近节点是否存在拥塞问题,基于离散指数趋近率控制的抖振分析结果设计自适应离散滑模拥塞控制器,针对存在拥塞问题的节点,采用数据驱动技术根据节点间关联性设计无线传感器网络拥塞控制策略.测试结果表明,相比传统的控制方法,本文方法能降低节点内数据队列长度的波动性,提升单位时间内数据传输量,节点信道拥塞标记率具有一致性,控制在4.5%左右,其响应时间控制在100 ms左右,具有良好的控制性能.

摘要： 基于无线通信网的运行机制和实时性、非实时性混合业务对无线通信网络的不同服务质量(QoS)要求,设计了有限缓存下实时性业务优先接入控制策略,并建立了无线通信网络在有限缓存下混合业务带有优先接入控制的多服务台离散时间排队模型Geom_(1)±Geom_(2)/Geom_(1),Geom_(2)/s,s(PP)/n+s,s.精确划分了系统的状态组成,分析了系统性能和状态转移概率,获得了系统的稳态分布、平均队长、损失率、以及信道的平均利用率.最后,对所建模型进行数值模拟,得到各业务到达率、服务率、信道个数、缓冲器容量与各业务损失率的关系.针对网络拥塞控制,本文提出通过增加信道个数、提高优先级业务的服务率能有效地降低两类业务的损失率.

摘要： 拥塞控制是网络研究的经典课题,可以避免网络因拥塞而性能下降.其在互联网的发展中扮演着重要的角色.近年来,随着机器学习、深度学习和强化学习的兴起,给拥塞控制提供了新的思路.对网络拥塞控制的机制进行了详细分析,阐述了国内外对于该领域的研究现状及进展,将有代表性的解决方案分为基于规则的解决方案、基于路由反馈的解决方案和智能解决方案3类,并详细分析了各方案的原理及优缺点.

摘要： 拥塞控制是网络研究的经典课题,可以避免网络因拥塞而性能下降。其在互联网的发展中扮演着重要的角色。近年来,随着机器学习、深度学习和强化学习的兴起,给拥塞控制提供了新的思路。对网络拥塞控制的机制进行了详细分析,阐述了国内外对于该领域的研究现状及进展,将有代表性的解决方案分为基于规则的解决方案、基于路由反馈的解决方案和智能解决方案3类,并详细分析了各方案的原理及优缺点。

摘要： 由于低功耗有损网络(Low Power and Lossy Networks,LLN)中现有网络拥塞控制路由算法无法高效地对当前网络拥塞进行缓解,因此提出一种基于混合式的网络拥塞控制路由算法(Hybrid-based Network Congestion Con-trol Routing Algorithm,HNCCRA).该算法主要包含3个创新点.首先,为了有效地降低网络拥塞的发生概率,在组网过程中,每个节点依据其备选父节点的负载状态进行父节点的选择;其次,为了避免网络拥塞节点的子节点在更换数据传输路径时选择处于重负载状态的备选父节点作为新的父节点,在网络拓扑维护过程中每个节点实时通告自身负载状态;最后,为了能够高效地缓解当前的网络拥塞,结合数据分流思想和更换数据传输路径的方式进行网络拥塞控制.仿真结果表明,与LLN中现有网络拥塞控制路由算法相比,HNCCRA算法能够有效地提升网络各方面的性能,其中网络拥塞的发生概率降低了19.89％,汇聚节点的平均吞吐量增加了11.35％,网络的平均寿命延长了9.75％.

摘要： 研究一类带有用户数据报协议(user datagram protocol,UDP)流干扰的TCP网络系统拥塞控制问题.首先,建立了一个严格反馈非线性TCP网络系统模型,然后,利用反推(backstepping)技术和极小极大(minimax)理论,提出一个新的网络拥塞控制算法,并且给出了一个充分条件.在最大UDP流干扰存在的情况下,构建了一个状态反馈控制器,使得TCP网络系统渐近稳定.最后,对4种不同的情况进行了仿真,特别是在最大干扰存在时对4种控制方法进行了仿真对比,通过得到的仿真结果可以看出本文所提方法的可行性和优越性.

摘要： TCP-Illinois拥塞控制算法适用于有线高速网络,应用于无线网络时容易受噪声干扰导致数据丢包现象比较严重.为此,提出一种改进的拥塞控制算法TCP-NewIllinois,通过瓶颈队列的积压程度判定拥塞丢包,在拥塞发生时利用带宽估计值调整拥塞窗口和慢启动阈值,提高无线网络带宽利用率.NS3平台上的仿真结果表明,与TCP-Illinois算法相比,TCP-NewIllinois算法具有更高的无线网络吞吐量及传输效率.

摘要： 提出一种用于Semi-TCP的基于被动侦听与数据帧调度的拥塞控制方法.该方法采用发送节点被动侦听周围节点发送的数据帧,量化节点活跃度来评估周围节点的拥塞程度,并以此来决定是否发送数据.仿真实验结果表明,该算法在不改变原有的MAC协议的情况下,使得未配置Semi-TCP功能的节点能和已配置的节点兼容,提高Semi-TCP的适用性,更快速地掌握网络的拥塞情况,及时进行拥塞控制,减少信道资源的浪费.

摘要： 针对低功耗有损网络中采用博弈论的网络拥塞控制(game theory based network congestion control protocol,GTNCC)路由算法在路由构建过程中仅仅考虑无线链路质量不能使网络拓扑最优,以及在拥塞控制过程中由拥塞节点的子节点判断是否切换父节点不能快速高效地缓解网络拥塞等问题,提出一种基于多维度量结合的集中式网络拥塞控制(centralized network congestion control based on multi-metrics combination,CNCCMC)路由协议.首先,为了降低网络拥塞发生的概率,CNCCMC路由协议综合考虑了节点剩余能量、缓存占用率、无线链路质量和中继节点当前子节点个数等多维度量完成路由构建;其次,当检测到网络拥塞时,CNCCMC路由协议依据网络拥塞节点进行流量分析和判断的结果采取集中式的方式控制其子节点的切换;最后,在网络拥塞缓解过程中,提出一种“乒乓效应”避免机制.理论分析和仿真结果表明,与GTNCC路由算法相比,CNCCMC路由协议在降低网络拥塞发生的概率、延长网络平均生存寿命和提高网络吞吐量等方面的性能得到了有效提升.%To deal with the problems that the routing algorithm based on game theory for network congestion control (GTNCC) in low power and lossy networks cannot make the network topology optimal by only considering the wireless link quality during the process of routing construction and it cannot mitigate the network congestion quickly and efficiently through the child of the congested node determining whether to switch its parent during the process of congestion control,a routing protocol which adopts a centralized network congestion control based on multi-metrics combination (CNCCMC) is proposed.Firstly,it takes into account of the metrics such as the residual energy of node,buffer occupancy rate,wireless link quality and the current number of subnodes for relay node in the process of routing construction to reduce the network congestion probability.Secondly,the child nodes are switched in a centralized way based on the result of traffic analysis and judgment by the congested node when network congestion is detected.Finally,a "ping-pong effect" avoidance mechanism is proposed in the process of network congestion mitigation.The theoretical analysis and simulation results demonstrate that,compared with GTNCC routing algorithm,the performance of CNCCMC routing protocol in terms of the network congestion probability,the average network lifetime and the network throughput are improved significantly.

摘要： 针对Internet网络拥塞控制领域中TCP动态非线性流体模型，设计状态观测器对未知状态进行估计，应用反步法技术和Lyapunov直接方法，得到网络主动队列管理(AQM)拥塞算法，通过输出反馈实现了闭环系统的渐近稳定。仿真实验结果表明，与传统的随机早期检测算法(RED)、比例积分算法(PI)相比较，基于反步法设计的AQM控制算法(BS-AQM)调整时间小、丢包率低、链路利用率高，具有在变化网络环境下的鲁棒性，使系统达到期望的稳态性能。

摘要： 针对网络拥塞控制存在的非线性、参数时变等问题，将T-S模糊推理模型与单神经元自适应PID相结合，提出了一种新的主动队列管理算法——基于T-S模糊模型的单神经元自适应PID控制算法．该算法利用模糊模型，在线调整神经元增益参数以实现对算法性能的改进．详细给出了基于T-S模糊模型的单神经元自适应PID控制算法的原理、增益在线调整的T-S模糊控制器的模糊规则和隶属度函数．仿真结果表明，与改进的单神经元自适应PID控制(SNAPID)算法相比，该算法具有更好的收敛性，能够将队列长度迅速的收敛到期望值附近．此外，与随机指数标记(REM)算法、比例积分(PI)算法及改进的NAPID算法相比，该算法具有更好的稳定性和鲁棒性以及更小的队列长度波动．

摘要： 随着Internet 技术和人类社会的发展,网络正经历越来越多的网络拥塞现象.实践中使用较多的拥塞控制算法是TCP控制协议和RED算法. P. Kuusela, P. Lassila, J. Virtamo等给出了TCP-RED模型的二维时滞方程描述. 本文通过研究未发生网络拥塞、平均队列长度介于最小阈值和最大阈值之间情况下的动力学,发现在一定参数条件下,系统共存在两个平衡点,并进行了稳定性和Hopf分岔分析。发现两个平衡点当时滞足够大时均会发生Hopf分岔,出现到达速率和平均队列长度近似恒定的稳态运动或者周期振荡的波动。双稳定平衡点和双稳定周期解两种双稳态的存在,反映了互联网络TCP-RED拥塞控制系统动力学的丰富性。两稳定平衡点对网络拥塞控制都是有益的。

摘要： 讨论了TCP/IP网络的主动队列管理问题,介绍了基于优化理论提出的对偶控制算法及其一般分析框架,并研究了该算法在一种简化网络情形下的稳定性问题.首先在不考虑网络传输时延的情况下,证明该对偶梯度拥塞控制算法在一般拓扑结构下的全局稳定性;此后在考虑网络传输时延的情况下,针对单瓶颈拓扑网络给出了该对偶梯度拥塞控制算法全局稳定的条件.这些结论为设计网络配置、确保网络稳定、避免网络拥塞提供了理论基础.

摘要： 针对传输控制协议(TCP)网络的拥塞问题,提出一种基于滑模控制的主动队列管理(AQM)算法.该算法直接分析非线性的TCP/AQM网络模型,对于往返时延和TCP连接所存在的不确定性具有良好的鲁棒性.设计了一种能够明显减小系统抖振的趋近律,使用该趋近律的控制器能有效抑制路由器中队列长度的振荡.不同情况下的仿真结果表明,该算法具有良好的稳定性和鲁棒性.

摘要： 针对主动队列管理算法中存在PID控制器参数设置困难的问题,提出采用粒子群优化算法来动态调整拥塞控制器参数的设计方法。仿真表明采用该方法得到的PID控制器,作用在路由器上的主动队列管理算法中,所得到的队列波动较小,丢包率也较小,获得了较好的网络性能。

摘要： TCP网络是一个复杂系统,拥塞控制是目前TCP网络研究的一个重要方向.将拥塞控制看作是由连续变量和离散事件组成的混杂动态过程,建立基于TCP-Reno拥塞控制版本和RED路由算法的混杂自动机模型.该混杂自动机模型不仅适用于网络的建模和仿真,同时为利用混杂系统思想研究网络提供了一种研究角度。

摘要： 容延时网络的两大特性链路时常中断和长变延时使得传统Internet中的TCP机制不适用,而其监管传输机制又使得节点时常发生head-of-line阻塞,因此有必要针对容延时网络的特点和机制提出新的流量和拥塞控制方法。目前容延时网络的流量控制多依赖下层网络的流量控制协议,而拥塞控制主要有两种思路:拒绝新到达的信息使源节点降低发送速率和转移信息给其它节点。本文对目前容延时网络的流量和拥塞控制方法进行了综述,分析了它们的性能以及不足之处。

摘要： 容延时网络的两大特性链路时常中断和长变延时使得传统Internet中的TCP机制不适用,而其监管传输机制又使得节点时常发生head-of-line阻塞,因此有必要针对容延时网络的特点和机制提出新的流量和拥塞控制方法。目前容延时网络的流量控制多依赖下层网络的流量控制协议,而拥塞控制主要有两种思路:拒绝新到达的信息使源节点降低发送速率和转移信息给其它节点。本文对目前容延时网络的流量和拥塞控制方法进行了综述,分析了它们的性能以及不足之处。

摘要： 容延时网络的两大特性链路时常中断和长变延时使得传统Internet中的TCP机制不适用,而其监管传输机制又使得节点时常发生head-of-line阻塞,因此有必要针对容延时网络的特点和机制提出新的流量和拥塞控制方法。目前容延时网络的流量控制多依赖下层网络的流量控制协议,而拥塞控制主要有两种思路:拒绝新到达的信息使源节点降低发送速率和转移信息给其它节点。本文对目前容延时网络的流量和拥塞控制方法进行了综述,分析了它们的性能以及不足之处。

摘要： 本发明实施例公开了一种网络拥塞控制方法,所述网络包含设备以及链路，所述设备向所述链路发送有截止时间的网络流，所述网络流包含数据包。所述网络拥塞控制方法包括步骤:S1、判断所述网络流能否在其截止时间前完成，若能，则循环执行步骤S2和S3直至完成所述网络流，若不能，则丢弃所述网络流；S2、根据以下公式调整设备在下一时刻的拥塞窗口，S3、令所述设备在下一时刻依据所述下一时刻的拥塞窗口向所述链路发送数据包。本发明实施例还公开了一种网络中拥塞窗口的调整方法以及一种交换机。采用本发明可以让有截止时间的网络流为无截止时间的网络流让出更多的带宽。

摘要： 本发明实施例提供了一种报警网络的网络拥塞控制方法及装置，用以解决减少报警网络中网络拥塞的发生，提高报警网络中发送报警事件的实时性和准确性的问题。本发明实施例提供的报警网络的网络拥塞控制方法，可以根据网络当前时刻的状况、网络的最优状况、以及根据报警事件发送的数量的规律确定的至少一个网络状况经验值三种参数来确定当前时刻网络发生拥塞的概率评估值，并对概率评估值划分区间，其中每个区间分别对应不同的报警事件发送机制，进而可以根据确定的概率评估值的数值启动对应的报警事件的机制，减少网络拥塞的发生，同时还可以实现在网络容易发生拥塞的时刻，优先保证发送紧急等级较高的报警事件。

摘要： 本发明公开了一种采用计算机程序的基于PID控制器的无线传感器网络拥塞控制方法。该方法包括的步骤有：相关参数的定义及初始化；将PID控制技术与主动队列管理方法相结合得到的PID队列管理拥塞算法嵌入到无线传感器网络环境中；用单神经元控制技术对PID控制器固定的参数(KP、KI、Kd)进行整定；用改进的粒子群算法对神经元PID控制器的初始参数(KP0、KI0、Kd0)，神经元学习速率(η1、η2、η3)进行在线寻优；得到PID控制器的三个适应无线传感器网络动态环境的参数后计算丢弃概率(P)丢弃数据包。其中采用粒子群算法寻优的学习因子为C1＝0.95+0.1*rand,C2＝C1,有导的Hebb学习算法来调整加权系数(wi(k))的值。从而达到在线调整PID队列拥塞算法的参数，使其适应无线传感器网络的特点。达到缓减无线传感器网络拥塞的目的。

摘要： 本发明公开了一种具有中心控制节点的网络拥塞控制方法，测量各个中间节点的网络状态以及发送端的网络状态；根据网络状态，分别判定发送端和中间节点是否发生拥塞；若发送端和中间节点发生了拥塞，则获取拥塞通告；依据拥塞判定结果和拥塞通告，分别对发送端和中间节点进行拥塞处理。本发明通过发送端和网络中心控制节点掌握网络拥塞状况，通过调整数据包发送速率避免拥塞，不依赖于拥塞窗口。

摘要： 本发明提供一种网络拥塞控制方法和控制器，该方法包括：接收openflow交换机转发的数据包，并获取所述数据包的特征信息，所述特征信息包括目的IP地址和服务质量QoS信息；根据所述QoS信息和预先获得的网络中每跳路径的状态信息确定所述每跳路径的评价函数值；确定传输所述数据包的路径为达到所述目的IP地址的评价函数值之和最小的各跳路径。根据综合考虑了数据包特征和网络状态特征的评价函数来进行路径的选择，既有利于保证数据包的QoS需求，又有利于保证网络的负载均衡，从而有效降低了网络拥塞的可能性的同时，提高了网络的资源利用率。

摘要： 本发明实施例公开了一种网络拥塞控制方法,所述网络包含设备以及链路，所述设备向所述链路发送有截止时间的网络流，所述网络流包含数据包。所述网络拥塞控制方法包括步骤:S1、判断所述网络流能否在其截止时间前完成，若能，则循环执行步骤S2和S3直至完成所述网络流，若不能，则丢弃所述网络流；S2、根据以下公式调整设备在下一时刻的拥塞窗口，S3、令所述设备在下一时刻依据所述下一时刻的拥塞窗口向所述链路发送数据包。本发明实施例还公开了一种网络中拥塞窗口的调整方法以及一种交换机。采用本发明可以让有截止时间的网络流为无截止时间的网络流让出更多的带宽。

摘要： 本发明提供了一种基于网络状态分类的网络拥塞控制方法、装置及系统。网络拥塞控制方法包括在TCP连接中的发送端向接收端发送多个数据包之后，当发送端接收到第t个接收端回复的确认包时，获取对应的网络状态参数向量作为第t次网络状态参数向量，根据预先建立的网络状态参数向量与网络状态类别的对应关系，获得第t次网络状态参数向量对应的网络状态类别作为第t次网络状态类别，根据预先建立的网络状态类别与拥塞窗口调节方式的对应关系，获得第t次网络状态类别对应的拥塞窗口调节方式，以对发送端的拥塞窗口进行调节，根据第t次网络状态参数向量对网络状态参数向量与网络状态类别的对应关系进行更新。本发明的上述技术能够有效控制网络拥塞。

摘要： 本发明实施例提供了一种报警网络的网络拥塞控制方法及装置，用以解决减少报警网络中网络拥塞的发生，提高报警网络中发送报警事件的实时性和准确性的问题。本发明实施例提供的报警网络的网络拥塞控制方法，可以根据网络当前时刻的状况、网络的最优状况、以及根据报警事件发送的数量的规律确定的至少一个网络状况经验值三种参数来确定当前时刻网络发生拥塞的概率评估值，并对概率评估值划分区间，其中每个区间分别对应不同的报警事件发送机制，进而可以根据确定的概率评估值的数值启动对应的报警事件的机制，减少网络拥塞的发生，同时还可以实现在网络容易发生拥塞的时刻，优先保证发送紧急等级较高的报警事件。

摘要： 本发明公开了一种具有中心控制节点的网络拥塞控制方法，测量各个中间节点的网络状态以及发送端的网络状态；根据网络状态，分别判定发送端和中间节点是否发生拥塞；若发送端和中间节点发生了拥塞，则获取拥塞通告；依据拥塞判定结果和拥塞通告，分别对发送端和中间节点进行拥塞处理。本发明通过发送端和网络中心控制节点掌握网络拥塞状况，通过调整数据包发送速率避免拥塞，不依赖于拥塞窗口。

摘要： 本发明公开了一种采用计算机程序的基于PID控制器的无线传感器网络拥塞控制方法。该方法包括的步骤有：相关参数的定义及初始化；将PID控制技术与主动队列管理方法相结合得到的PID队列管理拥塞算法嵌入到无线传感器网络环境中；用单神经元控制技术对PID控制器固定的参数(KP、KI、Kd)进行整定；用改进的粒子群算法对神经元PID控制器的初始参数(KP0、KI0、Kd0)，神经元学习速率(η1、η2、η3)进行在线寻优；得到PID控制器的三个适应无线传感器网络动态环境的参数后计算丢弃概率(P)丢弃数据包。其中采用粒子群算法寻优的学习因子为C1＝0.95+0.1*rand,C2＝C1,有导的Hebb学习算法来调整加权系数(wi(k))的值。从而达到在线调整PID队列拥塞算法的参数，使其适应无线传感器网络的特点。达到缓减无线传感器网络拥塞的目的。