无线网络中基于强化学习的拥塞控制算法改进

针对现有协议在无线网络中出现的吞吐量小、传播延迟大等问题,对TCP-NewReno协议进行研究,提出了一种改进的拥塞控制协议(NewReno-RF)。考虑无线网络拓扑变化快、带宽不对称的特性,在拥塞控制协议的慢启动和拥塞避免阶段,提出了基于往返时延量化和强化学习的拥塞窗口自适应动态变化算法,以对拥塞窗口进行速率控制。NewReno-RF算法在NS2中建立的无线拓扑网络仿真结果表明,其较TCP-NewReno明显改善了无线网络的通信质量。

基于MPEG-4的音视频网络传输拥塞控制算法研究

由于当前IP网络无法大范围支持资源预留协议,且网络的可用带宽是随时间而变化的,当音视频流传输速率高于网络可用带宽时会发生拥塞,从而造成突发性的包丢失和延时,而且现有基于TCP协议的拥塞控制算法一般都是通过重发来保证数据的可靠传输,容易造成延时波动过大,不适合实时的传输需求。针对上述的问题,提出一种基于MPEG-4技术和RTP/RTCP协议的AIMD改进算法,旨在充分利用网络带宽以尽可能小的时间延迟和失包率来实现音视频流的数据传输,从而达到节约数据传输成本的目地。