TCP Vegas拥塞控制算法研究

论文摘要

近年来,随着计算机和互联网的不断普及,网络已经成为人们日常工作、生活中不可或缺的一个重要部分。由于网民数量的激增和图像、视频等多媒体流的迅速发展,网络中有限的带宽资源已不能满足日益增长的用户需求,拥塞问题日益严重。这些问题主要表现为数据包传输延迟增大,丢失概率增加,上层应用性能下降等。因此,拥塞控制研究成为了一个迫切需要解决的问题。1995年L.S.Brakmo等人提出了基于时延RTT的拥塞控制算法TCP Vegas。TCP Vegas是通过RTT值的改变来估计当前网络的拥塞状况。TCP Vegas与TCP Reno最大的不同在于判断网络可用带宽的机制。TCP Reno采用丢包来检测来判断网络拥塞状况,这实际是在网络已经发生拥塞的情况下采取的措施,而TCP Vegas是通过RTT值的改变来估计网络拥塞状况,这是在拥塞发生之前采取的预防措施,这种前瞻性能较好的预测网络带宽的使用情况,并且对小缓存有较强的适应性,其公平性、效率都较好。研究表明,Vegas比Reno有更高的吞吐量（吞吐量比Reno提高了37%-71%）,更小的包丢失率,更高的稳定性。遗憾的是,在Vegas拥塞控制机制中也存在一些问题,这些问题包括路由变更问题、持续拥塞问题、竞争连接中的公平性问题,网络非对称性问题,不兼容问题等。在高带宽网络中,基于延时RTT的拥塞控制机制被证明能获得更好的性能。因此,为了适应未来网络的发展,研究Vegas拥塞控制算法就具有重要的意义。本文首先综述了当前网络拥塞的研究状况,介绍了TCP Vegas拥塞控制算法,根据相关背景提出研究方向。接着介绍自己的研究成果,主要研究工作如下：第一,针对TCP Vegas在有线网络环境中与TCP New Reno共享一条链路时不能合理的分享带宽以及TCP Vegas本身新旧连接之间公平性较差等问题,提出了改进算法TCP Vegas-W。该算法对拥塞避免阶段的拥塞窗口增加方式做出了改进,通过公式cwnd=cwnd+（β-Δ）*succ来调整拥塞窗口,并利用两个阀值a和β的动态调整使Vegas在缓存中存放更多的数据包来获得更大的吞吐量。仿真实验表明,在同样的实验环境中,改进的算法比Vegas有更高的吞吐量,新旧连接之间也有更好的公平性。第二,在高带宽环境下,针对Vegas倾向于过早结束慢启动阶段进入拥塞避免阶段的问题以及对高带宽流偏见的问题,分别改进了Vegas算法中两个最为重要的阶段——慢启动阶段和拥塞避免阶段,并将改进后的算法很好的综合到了一起,提出了TCP Vegas-b算法。该算法的思想是通过调整慢启动阶段的窗口增加方式,使得窗口的增加介于指数和线性增长之间,在拥塞避免阶段通过对比当前拥塞窗口和上一个RTT拥塞窗口的大小来判断网络拥塞状况。仿真结果表明,在高带宽环境下,新算法无论是在带宽利用率还是公平性上都有显著的提高。最后,给出本文的总结,并就下一步研究给出新的想法和思路,以便在以后的工作中继续深入研究做好准备。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 拥塞控制研究的目的与意义
• 1.3 国内外网络拥塞控制研究的历史与现状
• 1.4 本文的内容及安排
• 1.4.1 研究内容
• 1.4.2 论文的章节安排
• 第2章 TCP拥塞控制算法综述
• 2.1 拥塞控制概述
• 2.2 TCP拥塞控制的性能评价准则
• 2.3 TCP拥塞控制策略
• 2.3.1 TCP拥塞控制的核心组成
• 2.3.2 端到端的TCP拥塞控制算法
• 2.4 TCP Vegas研究进展
• 2.5 网络仿真工具NS-2简介
• 2.5.1 NS-2的原理
• 2.5.2 NS-2主要模块功能简介
• 2.5.3 NS-2进行网络模拟的一般过程
• 2.6 小结
• 第3章 TCP Vegas拥塞避免机制的改进算法
• 3.1 TCP Vegas拥塞避免阶段缺点分析
• 3.2 TCP Vegas-W算法
• 3.2.1 TCP Vegas-W的设计思想
• 3.2.2 算法描述
• 3.3 仿真实验及分析
• 3.3.1 吞吐量实验
• 3.3.2 不同RTT对新旧算法吞吐量的影响
• 3.3.3 新旧连接之间的公平性
• 3.3.4 不同链路带宽对新旧算法吞吐量的影响
• 3.3.5 路由变更实验
• 3.4 小结
• 第4章 TCP Vegas-b:高带宽环境下的TCP Vegas改进算法
• 4.1 Vegas慢启动阶段缺点分析
• 4.2 Vegas慢启动阶段的改进
• 4.3 Vegas拥塞避免阶段的改进
• 4.4 仿真实验及分析
• 4.4.1 单条流实验
• 4.4.2 两条流实验
• 4.4.3 对高带宽流偏见的实验
• 4.4.4 不同RTT与吞吐量的关系
• 4.5 小结
• 第5章 总结和展望
• 5.1 总结
• 5.2 展望
• 参考文献
• 读研期间发表的学术论文
• 致谢