摘要:随着网络的广泛运用和用户数量激增,用户向网络发送的数据包的速度超出网络资源容量和路由器等网络管理器的处理能力,最终导致网络拥塞,为此人们相继提出各种主动队列管理算法。其中包括用于 AQM 的 PI 控制器,但因其参数不能自动配置,响应速度和鲁棒性能均不佳,其后虽有相应的改进算法但不是很理想。
本文主要研究如何改善 PI/AQM 的控制性能,即根据瞬时队列长度改进 PI 算法的参数计算,这样不仅使系统参数可动态调整也使数据包丢弃率更合理可靠。之后又在 IAPI算法基础上引入EVENT-PI算法的事件驱动机制,使控制策略能更好地应对突发流的影响。NS2 仿真结果表明,EIAPI 对队列长度的控制效果良好,比其他算法拥有更好的稳定性和收敛速度。 22526
毕业论文关键词 拥塞控制 TCP/AQM IAPI EVENT-PI EIAPI
Title The Research of Adaptive Network Congestion Control Method
Abstract
Along with the wide application of network and the surge in the numbers of users,
the amount of incoming packets exceeds the link capacity and the treatment ability
of routers,eventually leading to network congestion,for which a variety of active
queue management algorithms have been proposed.PI controller for AQM has poor
response speed and robust performance because its parameters cannot be
configured automatically,and the improved algorithms are not ideal neither.
This paper mainly introduces how to improve the control performance of
PI/AQM,namely to improve its parameter calculation according to the instantaneous
queue length,which not only makes the system parameters can be dynamically
adjusted but also get more reasonable and reliable packet dropping rate.Then the
event-driven mechanism of EVENT-PI algorithm is added into the IAPI algorithm,so
the control strategy can better deal with unexpected influx.NS2 simulation results
show that,EIAPI work well on controlling queue length and have better stability and
convergence rate than other algorithms.
Keywords Congestion Control TCP/AQM IAPI EVENT-PI EIAPI
目 次
1 引言 1
1.1 拥塞控制的研究背景 .. 1
1.2 拥塞机制的研究现状 .. 1
1.3 仿真平台NS2介绍 . 5
1.4 本文的主要内容及安排 6
2 自适应 AQM 算法及改进 7
2.1 引言 .. 7
2.2 TCP/IP 通信协议 .. 7
2.3 TCP/AQM 系统模型 . 8
2.4 PI控制器模型 . 9
2.5 IAPI算法 10
2.6 EVENT-PI算法 .. 12
2.7 EIAPI算法 . 13
2.8 本章小结 .. 15
3 EIAPI算法仿真分析及比较 . 17
3.1 不同链路容量 C .. 18
3.2 不同 TCP连接数 N 20
3.3 不同期望队列长度 qref .. 23
3.4 不同往返时延 25
3.5 TCP 连接与UDP 流的混合 28
3.6 TCP 连接数突变 29
3.7 本章小结 . 31
结论 32
致谢 33
参考文献 .. 34
附录 37 1 引言
1.1 拥塞控制的研究背景
随着网络的迅猛发展,其规模不断扩大,用户数量也随之激增,由此产生了各种
网络问题。其中最明显的就是网络的服务质量、现有带宽等越来越难以满足用户的需
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