无线网络拥塞控制算法研究

无线网络拥塞控制算法研究

论文摘要

在个人数据通信快速发展的带动下,功能强大的便携式数据终端以及多媒体终端得到了广泛的应用。因此无线网将成为因特网的重要组成部分。目前TCP协议在因特网中占主导地位,是为网络节点间提供可靠的通信而设计的端到端的协议。它假设通信链路都是高质量的,链路错误率极低,只有拥塞或大延时才能导致包的丢失。而无线网络与有线网络有着本质的区别,它具有高误码率、变化的带宽、大时延以及频繁的移动等特性,因此链路质量差。所以当把传统的TCP协议直接应用于无线网络时,TCP的性能会急剧恶化。另外,对部署于有线网络上的基于中间结点的主动队列管理(AQM)算法的研究已经取得了丰硕的成果,比如RED、Blue和PID等,但对无线网络中间结点上AQM的研究尚未充分展开。所以,若要无线网络保持良好的吞吐量和高的利用率就必须改进现有的拥塞控制协议或提出新的拥塞控制协议。现今无线网络端到端的拥塞控制算法的典型代表是TCP Westwood。它提出了更为精确的带宽估计方法,通过在发送端监测ACK的接收速率来估计网络当前链路的可用带宽。当发生丢包之后,发送端根据估计带宽重置慢启动阈值(ssthresh)和拥塞窗口(cwnd),不像TCP Reno那样盲目的将窗口减半,从而一定程度上消除了无线丢失的影响。它显著地提高了无线网络的吞吐量,并且具有良好的公平性以及与已有网络的互操作性。但它不能区分丢包类型,导致频繁调用拥塞机制,并且仍沿用了TCP Reno的慢启动阶段和拥塞避免阶段。中间节点算法中比较著名的有RED算法、Blue算法和PID算法等,但它们都是针对有线网络的,不一定适合无线网络。本文首先介绍无线网络的特点,以及在无线网上已部署的拥塞控制算法的技术难点和不足。然后在分析各种增强算法的基础上探讨了进一步的研究方向。接着对前述的问题做了研究,提出了3种改进的无线网络拥塞控制算法,达到了保持无线网络良好的吞吐量和高的利用率的目标。本文研究成果如下:第一,针对TCP Westwood在慢启动阶段初始慢启动阈值设置过于武断而导致带宽利用率下降,以及在拥塞避免阶段窗口的调整幅度过大而导致链路吞吐量下降的问题,提出新的改进算法。在慢启动阶段,根据链路的带宽估计实时调整慢启动阈值;在拥塞避免阶段,当拥塞发生后,将拥塞窗口设置为拥塞窗口与慢启动阈值之和的平均值。仿真结果表明,该算法对慢启动阶段和拥塞避免阶段带宽的利用率和链路吞吐量有了明显的改善。第二,针对TCP Westwood(简称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时抖动区分丢包的TCPW改进协议,称之为TCPW BJ。它根据测得的往返延时抖动划分拥塞等级,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。第三,在分析了无线链路特点和传统单神经元PID控制器的基础上提出了一种新的单神经元自适应PID控制器,并应用于无线网络的主动队列管理算法。它克服了传统单神经元PID算法在拥塞控制过程中反应滞后和受延时影响大的缺点。仿真实验表明,与已有的算法相比,新算法能更好的适应无线网络。最后,本文给出了总结,就如何提高区分丢包的准确度及中间节点和端节点如何有机结合等方面给出一些建议,为今后的研究奠定基础。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第1章 绪论
  • 一、引言
  • 二、无线网络的特点及TCP所面临的问题
  • 三、本文研究内容的提出
  • 四、本文的内容安排
  • 第2章 无线网络拥塞控制协议综述
  • 一、无线网络解决方案
  • (一) 链路层(Link layer)技术
  • (二) 分段连接(Split-Connection)技术
  • (三) 端到端(end to end)技术
  • (四) 混合技术
  • 二、有待研究的问题
  • 三、小结
  • 第3章 TCPW中慢启动和拥塞避免的改进
  • 一、引言
  • 二、NS-2简介
  • (一) NS2简介
  • (二) 使用NS进行网络仿真的方法和一般过程
  • 三、慢启动和拥塞避免算法的改进
  • (一) 算法设计思想
  • (二) 慢启动算法的改进
  • (三) 拥塞避免算法的改进
  • 四、仿真实验和性能分析
  • 五、小结
  • 第4章 基于往返延时抖动区分丢包的TCPW的改进
  • 一、引言
  • 二、往返延时抖动的测量及拥塞等级的划分
  • (一) 往返延时抖动与拥塞的关系
  • (二) 往返延时的测量
  • (三) 往返延时抖动的测量
  • (四) 拥塞等级的划分
  • 三、TCPW BJ算法改进
  • 四、仿真实验及分析
  • 五、小结
  • 第5章 基于单神经元自适应无线网络主动队列管理算法
  • 一、引言
  • 二、单神经元模型
  • (一) 生物神经元模型
  • (二) 人工神经元模型
  • 三、传统单神经元自适应PID控制算法
  • 四、新单神经元自适应PID控制算法
  • 五、实验仿真
  • 六、小结
  • 第6章 总结和展望
  • 一、总结
  • 二、展望
  • 参考文献
  • 攻读硕士学位期间发表的论文
  • 致谢
  • 相关论文文献

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