基于ARED的主动队列管理改进算法

随机早期检测(Random Early Detection,RED)是IETF推荐部署的主动队列管理(Active Queue Management,AQM)算法。RED存在参数难以配置、无法适应动态网络环境的缺点。ARED(Adaptive RED)是RED的自适应版本,通过平均队列长度来动态调整最大丢弃概率,从而达到稳定平均队列长度的目的,但是存在瞬时队列长度振荡的问题。文中研究了拥塞控制中的主动队列管理,对ARED算法进行了改进,优化丢弃概率计算函数,提出TTS-ARED算法,实现在动态网络环境下队列长度的稳定以及丢包率降低。NS2的仿真结果表明,TTS-ARED算法显著地降低了丢包率,队列长度稳定性比ARED算法更优越。

基于NS2的主动队列管理仿真研究

主动式队列管理技术是IETF为了解决Internet拥塞控制问题而提出的一种路由器缓存管理技术。该文介绍了目前应用较为广泛的网络仿真器NS-2,对几种主要AQM算法DropTail、RED和ARED的性能在基于NS2仿真实验的基础上进行了比较研究,研究的性能包括队列长度、TCP全局同步问题、连接数对系统稳定性和鲁棒性的影响等;仿真结果表明ARED性能优于DropTail和RED算法。

结合视觉运动特性的可分级视频拥塞控制机制

为解决异构网络因采用主动队列管理进行拥塞控制,无法区分视频流中不同结构和内容的数据包,难以提高视频播出质量的问题,提出一种结合视觉运动特性的可分级视频拥塞控制机制.该机制基于视觉运动特性的视频数据包重要性标记方法,根据当前队列长度及丢包率与队列长度的非线性关系,改进已有的自适应随机早期检测.当网络发生拥塞时,能根据网络状况和数据包的重要性调整丢包策略.以视频质量分析仪PQA600的注意力加权峰值信噪比、差异平均主观评分和注意加权差异平均主观评分作为评价指标.NS-2仿真实验结果表明,该方法能降低丢包率,提高网络吞吐量,改善视频播出质量.

Internet路由器的AQM策略的研究与分析

分析了几种典型及最新提出的AQM策略算法,并比较了各种策略算法的优缺点,同时对AQM的拥塞指示方式进行了分析,最后给出了几种AQM策略的实验分析结果。