A probabilistic approach for predictive congestion control in wireless sensor networks

Any node in a wireless sensor network is a resource constrained device in terms of memory, bandwidth, and energy, which leads to a large number of packet drops, low throughput, and significant waste of energy due to retransmission. This paper presents a new approach for predicting congestion using a probabilistic method and controlling congestion using new rate control methods. The probabilistic approach used for prediction of the occurrence of congestion in a node is developed using data traffic and buffer occupancy. The rate control method uses a back-off selection scheme and also rate allocation schemes, namely rate regulation(RRG) and split protocol(SP), to improve throughput and reduce packet drop. A back-off interval selection scheme is introduced in combination with rate reduction(RR) and RRG. The back-off interval selection scheme considers channel state and collision-free transmission to prevent congestion. Simulations were conducted and the results were compared with those of decentralized predictive congestion control(DPCC) and adaptive duty-cycle based congestion control(ADCC). The results showed that the proposed method reduces congestion and improves performance.

物联网环境下光纤通信网络总线链路丢包率推断

光纤通信网络总线链路在应用过程中容易受到带宽限制,导致光纤通信网络链路丢包率检测精度差、推断效率低,不能满足用户数据传输需求。为此,提出物联网环境下光纤通信网络总线链路丢包率推断方法。根据光纤通信网络路由矩阵,获取物联网环境下光纤网络的通信状态,依据时序分析策略检测网络总线链路数据传输中的薄弱环节,分析不同时段间变量的关联性,建立线性回归模型,计算下个时段预测值,获取总线链路传输状态。计算每条线路的时空关联性,结合背景流量,采用最小二乘法推断链路丢包率。实验结果表明,所提方法的故障识别率高于95%,误差因子与相对误差在0.2和0.02以下,推断耗时低于2 ms,为光纤通信网络的数据传输提供参考。

基于状态确认的卫星链路拥塞控制算法研究

卫星通信中使用传统通信协议Vegas算法进行拥塞控制时,由于无法识别丢包的原因和位置,导致不能充分利用链路带宽,吞吐量降低。为此,提出一种基于状态确认的拥塞控制算法CD-Vegas,在数据传输过程中能够实时判断拥塞可能发生的位置,使得发送端对时延变化做出准确判断,及时调整拥塞窗口,预防并控制拥塞的发生。文中基于OPNET软件设计仿真模型并搭建卫星网络通信所需环境,以吞吐量和丢包率为评估指标,验证算法可行性。仿真结果显示,峰值吞吐量提高11%,最高丢包率降低7‰,有效减少反向拥塞对链路传输效率的影响。

针对数据丢包的广义Markov跳变正系统的有限时间控制

针对一类离散广义Markov跳变时滞正系统,考虑转移概率部分未知以及数据丢包等因素,研究了其有限时间控制问题。针对数据通信延时及数据丢包等实际情况,采用单指数平滑法完成数据丢包补偿,从而完成状态反馈控制器的设计。给出了控制器存在的条件以及参数设计的方法,所得控制器能够保证闭环系统为正系统并且是随机有限时间稳定的,并通过Matlab验证了所得方法的正确性和有效性。

实时视频传输的反馈拥塞控制策略

提出了的视频实时传输体系结构,采用基于实时传输协议()和实时传输控制协议()的反馈拥塞控制算RTP/UDP/IPRTPRTCP法,控制发送端视频编码器输出的比特率,以使得整个基于的网络视频传输系统既能充分利用网络带宽又不引起网络拥塞,从而减少时IP延,降低丢包率,为视频数据的接收者提供一个较好的图象质量。

基于往返延迟抖动区分丢包的TCPW改进

针对TCP Westwood(TCPW)在高误码率无线网络环境下不能区分无线丢包和拥塞丢包的问题,提出了一种基于往返延迟抖动区分丢包的TCPW改进协议,称之为TCPWBJ。它根据测得的往返延迟抖动划分拥塞等级,区分无线丢包和拥塞丢包,并根据拥塞等级进行相应的拥塞控制。仿真结果表明,TCPW BJ算法在高误码率无线网络中,显著提高了带宽利用率和吞吐量,并保持良好的公平性与友好性。

FC-AE-1553网络传输性能评价

为了提高航天航空网络传输性能,提出一种通用的FC-AE-1553网络传输效率计算方法并研制高性能FC-AE-1553节点卡.首先,对FC-AE-1553网络的消息传输过程进行详细分析,分析信息类型,给出传输帧的格式建议,通过分析FC-AE-1553协议中各类消息传输的时间参数,结合FC标准中对通信时间的要求,提出FC-AE-1553网络交换中各种消息类型的通信时间计算公式.然后,针对无差错传输和有差错传输两种情况,给出了网络传输效率的计算方法.最后,通过仿真分析数据帧净荷长度、节点处理时间、交换中序列数量、传输误码率、丢包率等参数对FC-AE-1553网络传输效率的影响,给出了网络优化设计的建议.依托某航天工程任务,研制了基于XC5VFX100T和MPC8536E的FC-AE-1553节点卡.实验结果表明:丢包对传输效率的影响可忽略;数据帧净荷为2048 B,数据帧数量为16时,传输效率可达到77.2%.

基于反馈的区分服务网络拥塞管理方案研究

为了有效解决RED算法拥塞响应滞后以及在聚集类之间公平性不足的问题,提出建立一种基于早期拥塞指示反馈的区分服务网络模型,并在该模型上采用优先级早期随机检测算法。在网络入口节点对分组进行分类、聚集与监测,各队列按优先级设置不同队列长度阈值,当平均队列长度或各队列长度达到相应阈值范围时,立即触发不同程度拥塞指示包向源端反馈。使用改进的NS进行了仿真实验,实验结果表明该算法使得拥塞指示能尽可能快地到达TCP源,有效地降低路由器中的丢包率。提高网络利用率,并且为不同的聚集类提供不同优先级服务,保障了聚集类的公平性。

一种新的基于RTT的丢包率估计算法

已有丢包率估计算法通过对历史记录平滑而得到新的估计值,其缺点是不能很好地反映网络当前的状况。通过分析RTT与丢包率的关系,提出了一种新的基于RTT的丢包率估计算法。通过NS2仿真,与已有算法进行比较,证明该文算法取得了较好的结果。

基于连续时间Markov的网络可生存性建模与量化

为了从故障恢复角度对网络可生存性进行全面有效的量化和分析,对网络可生存性建模和量化方法进行了研究。在给出Heegaard故障恢复模型及其状态转换过程的基础上,提出了一种改进的基于连续时间马尔可夫(CTMC)的网络故障恢复模型。改进的模型增加了故障状态模型,减少了故障恢复状态数。结合网络性能模型,提出了一种改进的基于CTMC的网络可生存性模型,模拟了网络故障后的生存状态转移过程。以丢包率作为量化指标,给出一种基于CTMC网络可生存性模型的网络可生存性量化方法,并简化可生存性计算过程。仿真结果表明,给出的建模与量化方法能够对网络可生存性进行更加全面、准确的量化。

无线传感器网络下MAC层实时性改进方法

在多机器人系统无线传感器网络下,信息传输实时性要求高,传输量大。为了保证重要信息传输的有效性和实时性,本文将媒体访问控制协议中的改进最小竞争窗口值方法与优先级方法相结合,减少信息阻塞和高丢包率的同时,保证特殊信息传输的实时性。实验结果表明:该方法能有效减少特殊信息延迟时间,提高多机器人系统灵活性。

一种动态参数的随机早期检测算法DRED

提出了一种根据网络统计特征动态调节参数的RED改进算法DRED(Dynam ic RED),它能够降低丢包率,提高RED算法的网络适应性和链路利用率。实验结果表明,DRED算法是有效的。

基于误码丢包率监测的无线TCP改进

针对无线环境下TCP错误调用拥塞控制算法致使性能下降的情况,提出一种基于误码丢包率监测的无线TCP改进方法。利用显式拥塞通知的路由器配合区分分组丢失性质,在数据发送端采用实时误码丢包率监测,并根据监测结果调整TCP段尺寸。仿真结果表明,改进后的TCP吞吐量在误码率为1E-4时超过TCP_SACK和TCP_Reno近1倍。

网络化机载测试系统的集成与测试

为验证网络化机载测试系统的基本性能,设计并集成网络化机载数据测试系统,研究测试系统的配置和调试方法,提出网络化机载测试系统的时间精度、同步时间、丢包率、遥测传输等测试原理及方法。通过这些方法可以检查所建立的机载测试系统基本性能,掌握整个测试系统的工作状态,便于后期对测试系统进行更改、扩容等,并为C919大型客机机载测试系统的建立提供依据和参考。

基于丢包率的RUP拥塞控制方法

传输控制协议(TCP)难以提升战术级军事通信条件下数据传输性能。针对可靠用户报文协议(RUP)提出基于丢包率的RUP拥塞控制方法。仿真试验表明,该方法与TCP现行拥塞控制方法相比,在丢包率较高的战术通信信道条件下,可大幅提高传输性能和带宽有效利用率。

不可靠通信条件下的CACC纵向控制仿真分析

近年来基于车联网技术实现的协同式自适应巡航控制(cooperative adaptive cruise control, CACC)已经成为重要的智能网联汽车应用场景。CACC系统的有效性依赖于基于车联网通信实现的车辆速度、加速度等信息的实时、可靠交互,然而受各类天气条件及行车环境的影响,理想、可靠的通信环境难以在实际交通场景中实现。因此迫切需要在不可靠通信条件下对CACC的适应性进行评估分析,以研究不可靠通信条件对CACC模型的影响。针对上述问题,首先围绕测试评估需求,分析了三种典型CACC跟驰模型;其次,基于Veins平台搭建仿真测试环境,并在选取通信延迟和丢包率为不可靠通信条件的基础上设计了测试方法;最后,在头车速度正弦变化和头车紧急刹车两种应用场景下,仿真测试研究了不可靠通信条件对三种典型CACC跟驰模型的影响。仿真结果表明,通信延迟和丢包率都会影响CACC的可靠性,当丢包率达到5%或时延达到5 ms时,对CACC队列稳定性有显著影响;从总体上看,Rajamani控制模型的效果最好,Ploeg控制模型的效果最差。

一种基于分组丢失率测量的差错容忍式拥塞控制算法

空间通信的TCP大多数是基于Vegas算法,该算法需要对往返时延进行较为精确的测量,这在具有极长且可变时延的信道特征的深空通信环境中很难实现。提出一种基于分组丢失率测量的差错容忍式拥塞控制算法,该算法采用数据块的形式发送数据,依据历史数据设定差错容忍度,利用分组丢失率测量值进行拥塞状态判断及发送窗口大小调整,从而使用较小的开销达到较高的传输效率。最后,利用数学建模方法,证明基于分组丢失率测量的差错容忍式拥塞控制算法的吞吐量比传统TCP的Tahoe算法提高34c,比Reno算法提高22%。

TCP拥塞控制算法研究

研究无线传输优化问题,随着用户的迅速增长,使网络负载大于网络资源容量,引起拥塞、传输延时和丢包等问题。采用传统的TCP拥塞控制算法,使网络发生拥塞的可能性增大,甚至导致网络崩溃。为了解决当前的网络拥塞问题,提出了一种改进的TCP拥塞控制算法。算法根据网络拥塞跟回路响应时间的大小成正比的关系,在源端检测回路响应时间值,同时在网络拥塞产生的临界区域,采取拥塞窗口线性减小的方法,使网络远离该区域,大大降低了拥塞产生概率,避免了传统TCP算法中拥塞窗口值得大幅振荡。经仿真证实:算法比传统TCP算法有较低的丢包率,且吞吐量得到了较大的提高,改进算法能够在一定程度上缩短拥塞恢复时间,降低网络的振荡,提高网络的传输质量。

一种基于两级线性平滑的RED改进算法

通过对随机早期检测(RED)算法的分析,提出了一种基于两级线性平滑的改进算法——TLLS-RED。算法的基本思想是在最小阔值和最大阔值的中点增加一个中间阔值,使得当平均队列长度处于最小阔值和中间阔值之间时,丢包率增长较慢,处于中间阔值和最大阔值之间时,丢包率增长加快,有效地提高了拥塞控制能力。通过NS2仿真结果表明该算法明显提高了网络吞吐量、链路利用率和路由器缓冲区利用率等性能,增强了网络的鲁棒性。

综合式拥塞控制机制的研究

针对无线传感器网络中的SFB拥塞控制算法在网络流量大时,其分类机制受影响而导致TCP流传输性能下降的问题,介绍了一种综合式拥塞控制机制的算法实现,并在NS-2平台上对该机制的性能进行了仿真研究。综合式拥塞控制机制通过建立新路径对数据包分流来解决拥塞问题;当新路径建立失败时,采用公平汇聚算法,按比例减少源节点的发送率,保证每个源节点公平发送数据;对于轻度拥塞情况,采用一种节能算法,即设置拥塞时间阈值,只有当拥塞时间超过阀值时才启动新路径查找机制。仿真结果表明,综合式拥塞控制机制能够减少丢包率,有效缓解拥塞,并能够根据数据权重的不同可靠发送重要数据。