基于AQM有多类数据流输入的多服务台节点模型

在区分各类数据流要求的基础上,建立了一个容量有限、多优先级、多服务台排队系统的AQM管理模型,该模型假定到达过程为泊松过程,服务台处理任一类数据包的时间是相同的.通过分析该模型的总体性能,推导出了系统的平均队长、响应时间、丢包率、吞吐量和平均等待时间.最后的数值分析进一步说明了服务台个数和各性能参数之间的关系.

无线网络编码随机优先级检测调度算法

提出了一种针对中继网络编码的随机优先级检测调度(REDP)算法.中继节点根据数据流优先级和网络拥塞程度调整丢包概率,通过主动丢包避免严重网络拥塞,降低传输时延和系统能耗.建立了2条数据流中继网络编码的Markov链模型,推导了数据流的丢包率和时延,理论分析表明,在流媒体服务质量(QoS)规定的丢包率约束下,REDP算法能有效降低等待时延,更利于视频、语音等实时业务流的传输.数值仿真结果表明,与PNCP算法相比,REDP算法能够有效增加网络编码机会,从而降低了系统能耗.

具有优先级区分的RED算法研究

为解决网络拥塞问题,实现网络用户的服务区分,提出了一种基于IPv6网络的可区分用户优先级的主动队列管理算法,即优先级区分RED(Random Early Detection)算法。该算法在IPv6基本报头的流标签域中标记用户的优先级,并对不同优先级的数据包进行不同的丢包处理。通过OMNeT++3.2模拟仿真的实验结果表明,基于IPv6网络的优先级区分RED算法能区分用户的优先级,保证了有优先级用户的服务质量。

基于优先级分类的动态随机早期检测队列

针对随机早期检测(RED)算法在服务质量(QoS)保证方面的不足,提出了一种改进队列。该队列基于本地对数据分组的优先级划分,为不同的优先级类别设置不同的RED最大门限值。同时,此系列门限值根据各优先级分组的QoS参数测量值进行动态调整。实验表明,改进的队列继承了RED拥塞控制的优点,提供了一定的QoS保证功能。