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拥塞控制技术在网络中的应用

作 者: 管文亮
导 师: 周井泉
学 校: 南京邮电大学
专 业: 电子与通信工程
关键词: 计算机 网络 随机早期检测 主动式队列管理 网络拥塞
分类号: TP393.06
类 型: 硕士论文
年 份: 2013年
下 载: 70次
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内容摘要


近些年,随着计算机信息技术的高速发展,交换技术得到前所未有的突破性发展,并且越来越智能化高效化,尤其在大型企业网数据中心中发挥巨大的作用。网络规模的不断膨胀和各种各样新业务的层出不穷,如视频会议、互动媒体点播以及不断增加的云计算业务,都对企业级数据中心网络的速度、响应能力和灵活性提出了更高的要求,因此服务质量QoS成为目前网络建设中热门研究课题,为了实现高QoS指标,主动式队列管理(Active QueueManagement,AQM)机制被大量应用在网络拥塞控制中并起到了重要作用,因此得到了越来越多的国内外学者专家的关注,随着研究的深入陆续出现了很多关于AQM的改进型算法,这些方法在控制网络拥塞、提高网络稳定性可靠性与服务质量等方面起到了非常关键的作用。本论文通过详尽地分析比较目前应用在网络中几种常见的AQM算法的特性,提出了一种基于平均队列长度的改进型AQM算法--TRED。该算法主要依据队列的平均长度来控制网络拥塞,在路由器缓冲空间里的队列溢出之前减小源端的数据包发送量,从而缓解网络拥塞问题,采用正切函数来修改RED丢弃概率的计算公式,从而保证队列具有较强的稳定性和较低的平均长度。经过NS2网络仿真软件的建模分析,结果表明在此实验网络环境下TRED与RED、ARED、BLUE算法相比,具有相对较小的平均队列长度、较低的时延和时延抖动,较高的链路利用率,能更有效地实现主动队列管理,及时检测网络拥塞。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-8
第一章 绪论  8-12
  1.1 课题研究背景及意义  8-9
  1.2 国内外研究现状  9-10
  1.3 本文章节安排  10-12
第二章 计算机网络基本原理与技术  12-24
  2.1 计算机网络系统  12-20
    2.1.1 OSI 七层模型  12-14
    2.1.2 计算机网络拓扑结构  14-15
    2.1.3 计算机通信网络协议  15-18
    2.1.4 三层层次化模型与千兆以太网技术  18-20
  2.2 网络路由  20-21
    2.2.1 路由 QoS  20-21
    2.2.2 路由器  21
  2.3 最短路径桥接技术  21-23
  2.4 本章小结  23-24
第三章 网络队列管理算法研究  24-42
  3.1 网络技术指标  24
  3.2 网络拥塞问题分析  24-25
  3.3 拥塞控制算法设计  25-26
  3.4 网络拥塞的控制机制分析  26-30
    3.4.1 基于源端的 TCP 拥塞控制策略  26-28
    3.4.2 基于网络中间节点的拥塞控制机制  28-30
  3.5 队列管理算法的研究  30
    3.5.1 被动队列管理算法  30
    3.5.2 主动队列管理算法  30
  3.6 AQM 算法分析  30-35
    3.6.1 随机早期检测 RED 算法分析  31-33
    3.6.2 自适应 RED 算法分析  33-34
    3.6.3 BLUE 算法分析  34-35
  3.7 TRED 算法的实现目标与设计流程  35-36
  3.8 TRED 算法原理  36-41
    3.8.1 平均队列长度计算  37-38
    3.8.2 丢弃概率的计算  38-40
    3.8.3 TRED 算法的优点  40-41
  3.9 本章小结  41-42
第四章 TRED 算法仿真结果与分析  42-52
  4.1 仿真工具 NS2  42-45
    4.1.1 NS2 的特点  43
    4.1.2 NS2 的结构与系统  43-44
    4.1.3 NS2 网络仿真过程  44-45
  4.2 TRED 算法仿真结果  45-51
    4.2.1 TRED 算法仿真结构  46-47
    4.2.2 平均队列长度及丢包率  47-49
    4.2.3 端到端时延与时延抖动  49-50
    4.2.4 链路利用率  50-51
  4.3 本章小结  51-52
第五章 总结与展望  52-54
  5.1 本文工作总结  52
  5.2 展望与后续工作  52-54
参考文献  54-57
致谢  57

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 计算机网络 > 一般性问题 > 计算机网络测试、运行
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