带拥塞控制的多预约MAC协议

针对802.11协议,在数据接入过程中,缺少为高优先级数据流提供充分保护机制的问题,提出了一种带拥塞控制的多预约的MAC协议。在接入过程中,该协议采用多预约机制确保高优先级数据流的接入成功概率,在中间节点通过接入控制,以一定的概率拒绝低优先级数据流的接入请求,保护转发节点避免拥塞。仿真结果表明,该方法有效地保护了高优先级流的端到端吞吐量、时延和丢弃率。     

WDM网络中拥塞控制方法的研究

随着网络信息容量需求的快速增长，网络拥塞现象越来越严重。拥塞控制是实现网络QoS的重要途径，本文提出了在采用光信号交换的全光网络中如何实现拥塞控制的方法。     

DDoS攻击与IP拥塞控制研究

IP网络的流量控制是在网络正常工作时采取的一系列措施,通过避免出现发生网络拥塞所需的条件,来进行拥塞控制。该文讨论了现有的主流方法,并对其应用于DDoS攻击防护的性能进行了分析和比较。结果表明,其中的任何一种方法都需要在改进后,才能有效地应用于控制DDoS攻击所造成的网络拥塞。     

基于预测控制的ATM网络拥塞控制研究

用广义预测自适应控制方法研究ATM网络中的ABR业务拥塞问题,提出了一种拥塞控制算法,该法可很好地适应实际网络中用户数和连接延迟的动态变化,仿真结果表明了该方法的有效性.     

基于ACB的接入控制因子优化计算方法

针对随机接入信道的拥塞问题,提出了一种基于Access Class Barring(ACB)的接入控制因子优化计算方法。通过分析混合网络中各终端成功接入基站的概率,获取达到最大成功接入率的控制因子。按照随机接入过程进行仿真,统计成功接入的终端数量,与计算值进行比较。仿真结果表明:对于不同的系统拥塞程度,利用该优化计算方法能获取合适的接入控制因子,使两种类型终端的成功接入数量都达到最大值;根据各时隙中的拥塞终端数量动态地更新ACB因子即可达到解决拥塞问题的目的。     

拥塞等级与流分类结合的数据中心拥塞控制算法研究

数据中心具有高带宽低延时的特点,内部网络多采用多对一的树型拓扑结构.当多个请求并发传输时,就会造成交换机缓存溢出而丢包的现象.通常,这种拥塞导致的吞吐量下降问题叫做"TCP Incast"问题.针对这一问题,本文基于NS2仿真平台,对显式拥塞反馈机制ECN进行修改,将网络拥塞程度划分为低拥塞、中拥塞和高拥塞三个等级,每个等级再结合数据流特点将其划分为大流和小流,这样数据中心的网络拥塞状态被分为六种类型.提出了一种拥塞等级与流分类结合的算法(FCCL-TCP),经过仿真,发现新的算法在吞吐量方面的表现要优于传统的Tahoe算法和DCTCP算法.     

基于神经网络的预测拥塞控制算法

利用神经网络的方法,研究了Internet网络路由器中的拥塞控制问题.根据过去相邻两个时刻缓存器中队列长度值的变化量来预测下一时刻路由器中队列长度值,及时调整控制增益的大小以防止拥塞的发生,该方法可以使路由器中队列长度稳定在一个期望值附近.仿真表明,该控制方法可以有效地保证网络系统中信息的平稳传输.     

基于MAS的高性能网络拥塞控制研究

本文针对以ATM为代表的高速通信网络非实时业务的拥塞控制问题 ,提出了一种基于MAS的、通过分布在各网络节点的Agent各自对自身环境的独立学习和决策 ,实现网络拥塞控制的策略框架及其基本算法 ;通过分析和仿真实验 ,说明了这种自下而上的网络拥塞控制策略对复杂动态环境和控制对象具有较好的学习适应能力及鲁棒性 ,并且比传统自上而下的集中式控制策略更易于在工程中实现     

一种基于速率的组播拥塞控制机制

分析了发送者驱动和接收者驱动的组播拥塞控制的优缺点,提出了一种基于速率,由接收者 和发送者混合驱动的层次型组播拥塞控制机制RBMCC。在RBMCC中接收者计算本地丢失率,中间节点聚集所有来自其直接子节点的反馈报文,发送方通过最终的反馈报文计算TCP友好发送速率,实现对网络拥塞的快速、准确响应。仿真试验证明,RBMCC具有良好的可伸缩性与满意的公平性。     

UDP流对路由器性能的影响分析

随着 Internet的迅速发展 ,网络中不仅流量剧增 ,而且流量的性质也发生了变化 ,尤其是不采用 TCP拥塞控制策略的多媒体数据流。这类流量的增加带来了不公平性和新的拥塞崩溃现象。本文提出在路由器中采取主动的控制手段来解决上述问题 ,仿真结果表明所提出方法是有效的     

一种基于分组对的分层组播拥塞控制机制

分析了现有分层组播拥塞控制协议的基本原理,提出了一种基于分组对推测网络可用带宽的分层组播拥塞控制机制PLMCC。其中间节点和接收者利用逐级向下的分组对来推测本地可用带宽,实现对本地可用带宽的准确、快速推测。接收者只需向其父节点发送反馈报文,就可以在最短的时间内获得其允许的最佳接收速率。仿真试验证明,PLMCC不仅具有快速的收敛速度,同时具有良好的协议间公平性和可伸缩性。     

Ad hoc网络中基于拥塞的机会调度算法

无线多跳Ad hoc网络中的节点在业务发送过程中需要竞争共享信道,容易发生局部拥塞导致网络性能下降,而且节点内部采用的先入先出(FIFO)队列容易使队头出现阻塞现象,影响队列中后续分组的发送。为此提出了一种基于拥塞的机会调度算法,发送节点发送RTS帧时目标指向多个下一跳接收节点,这些节点在正确解码RTS帧后根据自身拥塞程度按一定概率依照调度优先级顺序发送CTS帧。仿真结果表明,该算法提高了网络端到端的饱和吞吐量和信道利用率,也提高了业务流之间的公平性。     

混合式的网络拥塞控制算法

在对端到端拥塞控制算法的研究和改进的基础上,结合当前网络层拥塞控制算法,提出了一种把运输层和网络层拥塞控制算法结合起来的混合式网络拥塞控制算法TCP-M,并通过NS2软件的仿真,证实了该混合式网络拥塞控制算法TCP-M比单一拥塞控制算法有效。     

异构网络中的视频传输服务质量框架

提出了一种无线异构网络中网络感知自适应的视频传输服务质量框架,并描述了完整的框架及框架中的自适应算法。该框架包括可伸缩视频编码模块、服务质量映射模块、带宽估计模块、错误和拥塞控制模块以及接收端的解码输出模块。优点在于:拥塞控制和错误控制机制更加有效;网络条件恶劣时视觉质量平滑下降;网络资源能够有效地被利用。仿真结果证明了自适应服务质量框架性能的改善。     

网络证据浅析

网络证据是指从不同网络终端获取的信息载体，它是证据中一类独特的存在类型。与其他形式的证据不同，网络证据是以互联网作为传播媒介，其形成和传播都离不开网络，而且可以通过不同地点、不同空间在网上获取。深入研究网络证据，正确地理解和科学地运用网络证据，对于更好地开发证据调查和收集的新方法，对于修改和完善我国立法关于诉讼证据及其运用规则的规定，都有着极其重要的意义。     

网络舆论集群行为的动态仿真及可视化引导路径研究

随着互联网的普及和网络舆论的广泛传播,网络舆论集群行为呈愈演愈烈之势。构建了网络舆论集群行为的动态仿真模型,并进行系统可视化仿真,以期为形成有效的网络舆论集群行为调控机制指明方向。该研究对于正确理解网络舆论集群行为的发生、演变规律和传导路径,为管理层进行合适的时机和防控策略选择提供直观和有价值的参考,对网络社会舆论的良性运行有着重要的现实意义。