自适应RED算法在OBS网络中的应用

队列管理是光突发交换(OBS)网络边缘节点的重要功能之一。对随机早期检测(RED)队列管理算法及两种自适应RED算法在OBS网络中的应用进行了研究和仿真分析。仿真结果表示:动态调整队列权重的自适应RED算法和动态调整最大丢包率的自适应RED算法均能改进RED算法的性能,但是后者的性能优于前者。

自相似流量下自适应AQM算法性能研究

针对目前网络流量存在的自相似特性,提出了一种自相似流量下的主动队列管理算法——IARED算法。该算法首先根据网络流量的自相似和长相关特性,利用自相似流量的自相关函数来设置平均队列长度计算公式的权值,再根据当前平均队列长度与目标队列长度变化率和当前平均队列长度与上一时刻平均队列长度变化率两个参数来动态调整最大包丢弃概率。仿真实验结果表明,该算法能很好地适应自相似网络的流量变化,可以很好地控制队列长度,降低丢包率和保持较低的排队延迟。

多优先级主动队列管理算法研究

主动队列管理算法是区分服务模型能够实现IP服务质量的重要技术之一。针对区分服务现有主动队列算法中参数设置、时延抖动等不足之处,结合自适应RED算法(Adaptive RED),基于优先级和公平性的PFRIO算法(RIObased onPriority and Fair)和Gentle-RED三种算法的优点,提出了一种适合区分服务模型的自适应多优先级主动队列管理算法(Active Queue Management,AQM)-APRED-G。仿真结果表明,该算法不但保护了高优先级数据分组同时兼顾了低优先级数据分组,而且解决了参数设置敏感和时延稳定问题,也降低了平均分组丢失率。