（通信与信息系统专业论文）ip网络中基于队列的拥塞控制研究.pdf

i p 阿络中幕于队夕i j 的拥寨控制研究 摘要 i p 网络是下一代网络( n e x t g e n e r a t i o nn e t w o r k s ，n g n ) 的核心网，i p 网络的 服务质量( q u a l i t yo fs e r v i c e ，q o s ) 保证技术是下一代网络的关键技术之一。现有的 i p 网络提供的b e s t e f f o n 服务已经不能满足不同用户、不同业务对q o s 的不同要求。 i p 网络的q o s l h l 题已经成为当前国际网络研究领域最重要、最富有魅力的核心研究 领域之一。网络的q o s 对未来网络技术的研究、应用和发展具有举足轻重的意义， 也是n g n 的关键技术之一。 影响网络q o s 的因素很多，但最基本、最核心的是拥塞控制。拥塞控制作为避 免和控制网络拥塞的重要手段，不仅对提高网络的性能和效率有重大影响，也是 提高网络q o s 水平的前提和基础。虽然学术界在网络拥塞控制领域已经作了大量的 研究工作，但是到目前为止，拥塞控制问题一直没有得到很好的解决。 本文主要研究增强网络q o s 保证技术中最基本、最核心的拥塞控制，目的是研 究更为稳定、高效的拥塞控制策略使之能辅助i p 网络提供更好的q o s 保证。 本文的主要研究内容和贡献概括如下： ( 1 ) 针对b l u e 算法在参数设置方面存在的不足，提出了一种基于参数自适 应的主动队列管理算法- - s e l f - a d a p t i n gb l u e 。论文基于t c p 友好公式得到丢包率 和连接数量之间的关系，采用自适应机制对b l u e 算法进行了改进。仿真实验表 明，本文算法能有效屏蔽由突发流量产生的抖动，减少队列溢出或空闲现象的发 生，在提高链路利用率的同时可以降低丢包率。 ( 2 ) 针对b l u e 算法缺乏早期拥塞检测机制的不足，提出了一种基于动态阈 值d t ( d y n a m i ct h r e s h o l d ) 的主动队列管理算法- - d t - b l u e 。算法通过对缓存空 间进行动态管理，能提前预测网络的早期拥塞，及时对流量的变化做出反应。根 据系统状态及缓冲区占用量动态地调整丢包率，d t b l u e 算法弥补了b l u e 算法 缺乏早期拥塞检测的不足，增强了b l u e 算法对动态环境的适应能力，提高了 b l u e 算法的鲁棒性。仿真实验表明，d b l u e 算法能有效保持队列长度的稳定， 使之更能适应实际网络流量的变化，获得稳定的性能和较高的吞吐率。 ( 3 ) 针对t c p 拥塞控制机制存在的公平性问题，提出了一种基于公平策略的 核心无状态公平队列算法- - f c s f q 。算法采用动态阈值缓存管理机制，丢包概率 v i p 网络中基于队列的拥塞控制研究 考虑了流的到达速率，又考虑了缓冲区的占用情况。根据非响应流u d p 数据包的 空间分布特点，当网络拥塞时借鉴c h o k e ( c h o o s ea n dk e e pf o rr e s p o n s i v ef l o w s ， c h o o s ea n dk i l lf o ru n r e s p o n s i v ef l o w s ) 机制，加大对非响应流的惩罚力度，解决了 响应流和非响应流之间的不公平问题。f c s f q 算法在一定程度上保证了所有流的 公平共享带宽，同时通过基于d t 的缓存管理中预留的缓冲资源去除了对间歇性流 与突发性流的歧视。仿真实验表明，基于公平策略的f c s f q 算法在动态的网络 环境下能显著提高缓冲资源的利用率。 ( 4 ) 针对模糊控制系统对模型的不确定性有很好的适应能力，算法引入模糊 理论，探索研究了模糊理论在拥塞控制领域的应用，提出了种基于模糊逻辑的 主动队列管理算法。算法利用模糊理论对缓冲区占用率及队列长度等模糊问题进 行描述，利用模糊理论处理不确定性问题的优越性，建立了模糊拥塞控制模型， 实现了对拥塞的模糊控制。理论分析和仿真实验表明，基于模糊逻辑的主动队列 管理算法取得了比传统算法更好的效果，该算法能有效保持队列长度的稳定，提 高路由器的拥塞控制性能。 ( 5 ) 针对常见的主动队列管理算法普遍存在公平性问题，提出了一种基于速 率的公平队列管理算法- - r f e d 。r f e d 算法对非响应流实施有效的惩罚，保证了 不同数据流之间的公平，并根据分组的到达速率调节丢包率，将队列的到达速率 控制在链路的服务速率之下。仿真实验表明，r f e d 算法在公平性、稳定性等方面 效果良好，是一个完全无状态的算法，无需进行复杂的参数配置，因此很容易在 现有网络中实施。 关键词：i p 网络，服务质量，拥塞控制，主动队列管理，模糊逻辑控制，公平性 v l i p 网络中堆十队列的拥采挖制研究 a b s t r a c t i pn e t w o r ki st h ec o r eo ft h en e x t - g e n e r a t i o nn e t w o r k s ，。a n dt h eq u a l i t yo f s e r v i c e ( q o s ) g u a r a n t e et e c h n o l o g yf o ri pn e t w o r ki so n eo ft h ek e yt e c h n o l o g i e so f n e x t g e n e r a t i o nn e t w o r k s t h eb e s t e f f o r ts e r v i c ec a n n o tp r o v i d ed i v e r s i t yo fq o st o m e e tt h eu s e r s d e m a n do fs e r v i c ed i v e r s i t y c u r r e n t l yq o si sb e c o m i n go n eo ft h em o s t i m p o r t a n tk e yi s s u e so fi n t e r e s t ，a n di ti sc r u c i a lf o ra p p l i c a t i o na n dd e v e l o p m e n to ft h e f u t u r en e t w o r k l o t so ff a c t o r si n f l u e n c en e t w o r k sq o s ，h o w e v e r ，t h em o s tf u n d a m e n t a la n d c r u c i a lo n ei sc o n g e s t i o nc o n t r o lm e c h a n i s m c o n g e s t i o nc o n t r o li sa ni m p o r t a n ta v e n u e t oa v o i da n dc o n t r o ln e t w o r kc o n g e s t i o n ，t h u st oi m p r o v et h en e t w o r kp e r f o r m a n c ea n d e f f i c i e n c y ，l e a d i n gt ob e t t e rq o s al o to fw o r kh a sb e e nd o n eo nc o n g e s t i o nc o n t r o li n a c a d e m i a ，b u ti ts t i l lr e m a i n sa sa p e n d i n gp r o b l e m t h ek e yi s s u ea d d r e s s e di nt h i sd i s s e r t a t i o ni so nt h es t u d yo fc o n g e s t i o nc o n t r o lt o e n h a n c et h ec a p a c i t yo fq o s g u a r a n t e et e c h n o l o g y m a i nc o n t r i b u t i o n sa r ec o n c l u d e da sf o l l o w s ： ( 1 ) a sac l a s s i c a la c t i v eq u e u em a n a g e m e n ta l g o r i t h m ，c o m p a r e dw i t hr a n d o m e a r l yd e t e c t i o n ( r e d ) ，b l u eh a sm a n ya d v a n t a g e s h o w e v e r ，t h e r ea r es t i l ls o m e i n s u f f i c i e n c i e si np a r a m e t e rs e t t i n gf o rb l u e b a s e do nt h es t u d yo fb l u e ，an o v e l s e l f - a d a p t i n gb l u ei sp r o p o s e d s i m u l a t i o nr e s u l t sd e m o n s t r a t et h a tt h es e l f - a d a p t i n g b l u ec a ne f f e c t i v e l ys t a b i l i z et h eq u e u eo c c u p a t i o ni n d e p e n d e n to ft h en u m b e ro f a c t i v et c pc o n n e c t i o n sa n dm i t i g a t et h eq u e u eo v e r f l o wa n du n d e r f l o w ，a n di tc a n i m p r o v el i n ku t i l i z a t i o na n dd e c r e a s ep a c k e tl o s sr a t ea tt h es a m et i m e ( 2 ) i nv i e w o ft h ed e f i c i e n c yo fe a r l yc o n g e s t i o nd e t e c t i o ni nb l u ea l g o r i t h m a n o v e la c t i v eq u e u em a n a g e m e n ta l g o r i t h md t - b l u eb a s e do nd y n a m i ct h r e s h o l d ( d t ) i sp r o p o s e d b ym a n a g i n gt h eb u f f e rw i t hd y n a m i ct h r e s h o l dq a l o _ n r l t h m ，t h e c o n g e s t i o nc a nb ep r e d i c t e di na d v a n c e p a c k e td r o pp r o b a b i l i t yi sd e t e r m i n e db yp a c k e t l o s se v e n t ，l i n ki d l ee v e n ta n dt h eb u f f e ru s a g e t h es i m u l a t i o nr e s u l t sd e m o n s t r a t et h a t t h ep r o p o s e da p p r o a c hc a ne f f e c t i v e l ys t a b i l i z et h eq u e u eo c c u p a t i o nt oa d a p tt h et r a f f i c v l i i p 网络中基于队列的拥塞控制研究 v a r i a n c ea n di m p r o v eh i g h e rt h r o u g h p u t ( 3 ) an o v e lc o r e s t a t e l e s sf a i rq u e u i n ga l g o r i t h mf a i rc o r e - s t a t e l e s sf a i rq u e u e ( f c s f q ) i sp r o p o s e dt oe n h a n c ef a i m e s so fc s f q b u f f e ri sm a n a g e db yd y n a m i c t h r e s h o l ds c h e m e ，a n dd r o p p i n gp r o b a b i l i t yi sd e t e r m i n e db ya r r i v a lr a t eo fs t r e a ma n d t y p e ，o c c u p a t i o no ft h eb u f f e r b a s e do nt h ed i s t r i b u t i o no fn o n r e s p o n s i v ef l o wo fu d p ， t h ep r o b l e mo fu n f a i r n e s sb e t w e e nr e s p o n s i v ea n du n r e s p o n s i v ef l o wi sa d d r e s s e db y u s i n gc h o k e ( c h o o s ea n dk e e p f o rr e s p o n s i v ef l o w s ，c h o o s ea n dk i l lf o r u n r e s p o n s i v ef l o w s ，c h o k e ) m e c h a n i s m f c s f qi m p r o v e st h ep e r f o r m a n c eo fc s f q a ts o m ea s p e c t ss u c ha st h r o u g h p u t ，y e ts t i l la c h i e v e sa p p r o x i m a t e l yb a n d w i d t h a l l o c a t i o n i td e c r e a s e st h et r a n s f e rd e l a ya n du s e st h eb a n d w i d t hm o r ee f f i c i e n t l y e s p e c i a l l y ，i ti m p r o v e st h ep e r f o r m a n c ee f f i c i e n t l yf o rs h o af l o wa n db u r s tf l o w t h e s i m u l a t i o nr e s u l t ss h o wt h a tt h ep r o p o s e da l g o r i t h mc a ni m p r o v et h eb u f f e r su t i l i t yi n d y n a m i cn e t w o r k ( 4 ) t h ep r e d o m i n a n c eo ff u z z yl o g i ci st od e a lw i t hu n c e r t a i ne v e n t s an o v e l c o n g e s t i o n c o n t r o la l g o r i t h mb a s e do nf u z z yl o g i ci s p r o p o s e d f u z z yc o n g e s t i o n c o n t r o li sm o d e l e da n di m p l e m e n t e db yu s i n gf u z z yl o g i ci nd e a l i n gw i t hu n c e r t a i n e v e n t t h e o r e t i c a la n a l y s i sa n dn ss i m u l a t i o nr e s u l t ss h o wt h a tt h ep r o p o s e da l g o r i t h m a c h i e v e sm o r et h r o u g h p u ta n dm o r es t a b l eq u e u el e n g t ht h a nt r a d i t i o n a ls c h e m e s i t r e a l l yi m p r o v e sr o u t e r s c a p a b i l i t yo f n e t w o r kc o n g e s t i o nc o n t r o li ni pn e t w o r k ( 5 ) f a i r n e s si sa ni m p o r t a n tp r o b l e mi nt h ea c t i v eq u e u em a n a g e m e n ta l g o r i t h m ( a q m ) an o v e lf a i ra q mr f e di sp r o p o s e d b yi m p o s i n ge f f e c t i v ep u n i s h m e n t u p o nn o n r e s p o n s i v ef l o w ，t h ea l g o r i t h me n s u r e st h ef a i m e s so f d i f f e r e n tf l o w b e s i d e s ， i tm a i n t a i n sq u e u ea r r i v a lr a t ea to rb e l o wq u e u es e r v i c er a t et h r o u g hm o r er e a s o n a b l e d r o p p i n gp r o b a b i l i t ya c c o r d i n gt ot h ea r r i v a lr a t e s i m u l a t i o nr e s u l t ss h o wt h a tr f e d o u t p e r f o r m sr e d ，c s f qa n dc h o k ei ns t a b i l i z i n gi n s t a n t a n e o u sq u e u el e n g t ha n d f a i r n e s s k e yw o r d s ：i pn e t w o r k ，q o s ( q u a l i t yo fs e r v i c e ) ，c o n g e s t i o nc o n t r o l ，a q m ( a c t i v e q u e u em a n a g e m e n t ) ，f u z z yl o g i cc o n t r o l ，f a i r n e s s v i l l 南京邮电大学学位论文独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工 作和取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地 方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含为 获得南京邮电大学或其它教育机构的学位论文或证书而使用过的材 料。与我一同工作的同志对本研究工作所做的任何贡献均己在论文中 作了明确的说明并表示了谢意。 研究生签名：j 4 牝日期：业 南京邮电大学学位论文使用授权声明 南京邮电大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆保留本人所 送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其它复制 手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在 保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅，可以公布( 包括刊 登) 论文的全部或部分内容。论文的公布( 包括刊登) 授权南京邮电 大学研究生部办理。 研究生签名：摊导师签每 i p 网络中某卡队列的拥；i 挖制研究 第一章绪论 1 1 课题背景及研究意义 最初设计的i n t e m e t 是面向无连接的分组交换网络【l l ，所有的业务分组被不加区 分地在网络中传输。网络能给出的唯一承诺就是尽自己最大的努力传输进入网络 的每一个分组，但它无法给出个定量的性能指标，如吞吐量、端到端时延、分 组丢失率等参量的界。因此，基于尽力而为( b e s t e f f o r t ) 模型的i n t e m e t 无法提供有 效的服务质量( q u a l i t yo f s e r v i c e ，q o s ) 保证。 下一代网络( n e x t g e n e r a t i o nn e t w o r k s ，n g n ) 是一个能够支持话音、数据 和多媒体业务的开放网络【2 ，3 j 。随着网络技术的发展和多媒体业务的涌现，网络层 采用i p 协议已既成事实。无论传输数据还是话音、视频信号，都可以封装在i p 数据 包内通过i p 网络进行传输1 4 】。一般认为，i p 网络是n g n 的核心网。在n g n 网络中， 使用一个统一的平台可以同时传送话音、数据、图像等信息，提供多种媒体流的 实时传输及各种多媒体业务。在n g n 网络中，i n t e m e t 业务和各种传统的电信业务 走向融合，同时核心网向基于i p 的方向演进【5 , 6 1 。 随着n g n 的发展，大量的多媒体应用如电视会议、远程教学等都涉及到多用 户的参与，音频、视频以及多媒体业务对网络的q o s 提出了更高的要求。尤其是 基于i p 的网络提供各种新业务的时候，要求i p 网络能够提供端到端的q o s 保证【3 j 。 目前i p 技术在电信领域中的应用同益广泛，从业务量来看，以i p 技术为基础 的业务已经超过了传统的以电话业务为代表的，基于t d m ( t i m ed i v i s i o n m u l t i p l e x i n g ) 的电信业务。但是从业务收入来看，i p 业务还不能和t d m 业务相比。 原因是多方面的，包括运营模式、管理策略方面的原因，也包括技术方面的原因。 但其中的主要原因还是i p 网络q o s 技术本身存在的一些问题长期得不到有效解 决。因此，只有能够为基于i p 的业务提供有效的q o s 保证，才能真f 实现电信级 i p 运营网络，才能实现基于i p 技术的电信多业务承载0 1 。 因此，i p 网络q o s 保证技术是下一代网络的关键技术之一。i p 网络的q o s 已经 成为国际网络研究领域最重要、最富有魅力的研究领域之一，并且和网络安全等 问题一起被称为新一代网络最重要的研究领域之_ ，对未来网络技术的研究、应 用和发展具有举足轻重的意义【。 i p 网络中幕十队列的拥塞挖制研究 近年来，有相当多的研究都试图扩展i n t e m e t 的体系结构，为大量出现的实时 多媒体应用提供q o s 保证。有关i p 网络q o s 研究引起了不少争议。一些基于网络中 间节点上单个流状态的业务模型通常具有较复杂的实现机制，可扩展性是该类业 务模型存在的严重问题。另外一些研究认为在具有充足资源的b e s t e f f o r t 网络中， 所有的问题都会迎刃而解，这种观点令人难以置信。但是大多数人认为：更多、 更合理的控制机制对已有网络的稳定运行是至关重要的。其中一个最基本、最重 要的要求就是防止网络出现拥塞崩溃，使网络运行在轻度拥塞的最佳状态，同时 保证一定的公平性。在现有的网络体系结构中采用恰当的控制机制，这一思路强 调已经取得较大成功的i n t e m e t 固有的本质属性和最初的设计原则，而不是强调现 有体系结构中存在的不足与缺陷，这是一种较为合理的工程技术途径【i ，也是本 文的研究重点。 随着网络的发展，其应用领域的不断拓展，应用模式不断丰富，越来越需要 对网络所传输的业务类型有较明确的定义，即网络业务模型。网络业务模型从早 期的i s d n ( i n t e g r a t e ds e r v i c e sd i g i t a ln e t w o r k ，i s d n ) ，至u i n t s e r v ( i n t e g r a t e ds e r v i c e s ， i n t s e r v ) t 1 2 】，再到后来的d i f f s e r v ( d i f f e r e n t i a t e ds e r v i c e s ，d i 舔e r v ) 【13 1 ，这些都是结 合应用的需要和技术的发展提出来的。无论采用哪种业务体系结构，其技术的核 心都需要在恰当的层次和粒度上对流量进行必要的管理，包括接纳控制、流量成 形、队列管理、调度和拥塞控制等，但最基本、最核心的当属拥塞控制。因为很 难想象- 个时常有可能出现严重拥塞而且不能及时恢复的网络能够实现良好的 q o s 保证。 因此，拥塞控制机制是其它q o s 机制正常工作的必要前提【i l 。随着i n t e m e t 规模 的增长，用户和应用都在快速增长，拥塞已经成为一个十分重要的问题。 网络中的捌塞来源于网络资源和网络流量分布的不均衡性，拥塞不会随着网 络处理能力的提高而消失。拥塞控制算法的分布性、i n t e m e t 的复杂性和对拥塞控 制算法的性能要求又使拥塞控制算法的设计具有很高的难度。 拥塞控制机制是网络稳定运行的重要保证。虽然学术界在网络拥塞控制领域 已经有了大量的研究工作，但是到目前为止拥塞问题一直没有得到很好的解决【1 4 l 。 根据算法的实现位置，拥塞控制算法分为两大类：链路算法( l i n ka l g o r i t h m ) 和源算法( s o u r c ea l g o r i t h m ) o s 】。链路算法在网络设备( 如路由器和交换机) 中 2 一 i p 网络中豢于队列的拥来控制研究 使用，作用是检测网络拥塞的发生，产生拥塞的反馈信息：源算法在主机和网络 边缘设备中使用，作用是根据反馈信息调整发送速率。拥塞控制算法设计中的一 个关键问题是如何生成反馈信息和如何对反馈信息进行响应。 在拥塞控制的源算法方面，大量的工作集中在对t c p 协议的研究上。近年来 t c p 中采用t多新的算法，包括慢启动( s l o ws t a r t ) t 6 1 、拥塞避免( c o n g e s t i o n a v o i d a n c e ) 、快速重传( f a s tr e t r a n s m i t ) 1 7 】、快速恢复( f a s tr e c o v e r y ) i s 】、选择 f 1 9 1 性应答( s e l e c t i v ea c k n o w l e d g m e n t ，s a c k ) 一等，大大提高了网络传输的性能。 源算法方面的研究热点包括【2 0 】：对慢启动过程的改进；基于速率的控制策略； a c k 过滤；减少不必要的超时重传和快速重传；e c n ( e x p l i c i tc o n g e s t i o n n o t i f i c a t i o n ，e c n ) 的使用；t c p 友好( t c p f r i e n d l y ) 的拥塞控制：在特殊网络 环境( 如无线链路、卫星链路和非对称链路等) 中的拥塞控制。 链路算法的研究目前集中在主动队列管理( a c t i v eq u e u em a n a g e m e n t ，a q m ) 算法方面【2 1 之4 1 。和传统的“尾丢弃 ( d r o p t a i l ) 相比，a q m 在网络设备缓冲溢 出之前就丢弃或标记报文。a q m 的主要优点是减少网关的报文丢失；减少报文通 过网关的时延；避免死锁( 1 0 c k o u t ) 行为的发生。 a q m 的典型代表是r e d 算法( r a n d o me a r l yd e t e c t i o n ，r e d ) 2 1 】。研究表明 r e d 算法l 匕d r o pt a i l 具有更好的性能。但是r e d 算法的性能对算法的参数设置十分 敏感【2 2 1 ，影响了算法在i n t e m e t 中得到广泛的使用。 近年来，非线性规划理论【2 5 】和系统控制理论被引入到拥塞控制的研究中来， 一些研究者尝试使用严格的数学模型来描述由端系统和网关共同组成的系统，这 对拥塞控制的研究有很大的推动作用。 1 2 论文研究目标 论文得到江苏省高技术研究发展项目“基于i p 的通信网络关键技术研究和 国家高技术研究发展8 6 3 项目“基于业务感知的下一代网络分布式q o s 检测与管 理技术研究 的资助。 作为以上研究项目的子课题，本文的主要目标是研究更为稳定、高效的拥塞 控制策略，使之能够辅助i p 网络提供更好的q o s 保证。 论文结合i p 网络关键技术研究和基于业务感知的下一代网络分布式q o s 检测 i p 网络中基于队列的拥塞控制研究 。 与管理技术研究项目，在已有的n g n 模拟实验平台上研究了i p 网络的q o s 保证 技术，研究了i p 网络环境下q o s 的测量、分析，流量控制，网络拥塞控制，网络 队列管理、网络资源优化等关键技术。重点研究了i p 网络的拥塞控制策略。 在研究i p 网络关键技术的基础上，实现了在现有网络中通过队列管理机制保证 网络性能，同时运用控制理论中的分析和设计方法如模糊逻辑控制来支持a q m 策 略，为下一代网络提供更好的q o s 保证。 1 3 主要研究工作 1 3 1 论文研究内容 拥塞控制是其它q o s 机制正常工作的前提和基础，因此拥塞控制是q o s 机制 的核心问题。 综述国内外相关文献，目前的许多算法都是从拥塞控制和主动队列管理的角 度出发的，力求获得最佳的系统吞吐量和排队时延的平衡，而把系统缓冲资源利 用率放在其次。本文从系统缓冲资源分配角度出发，把公平性作为重点考虑，目 的是为i p 网络提供有效的公平保障，力求最大化缓冲资源利用率。 根据论文的研究目标和研究内容，论文总共分为7 章，内容安排如下： 第一章绪论。主要阐明了论文的研究背景及研究意义，宏观介绍了全文的内 容并简单概述了当前i p 网络q o s 研究及与之相关的模型、技术和理论。 第二章拥塞控制研究。分析了目前主要的拥塞控制算法。a q m 是近来端到 端拥塞控制研究的一个热点。论文跟踪国内外在拥塞控制算法特别是a q m 的最新 研究进展，指出了常见的拥塞控制算法中存在的问题，为研究的开展指明了方向。 第三章自适应的b l u e 2 7 , 2 s 1 算法研究。主要针对b l u e 算法存在的问题，从 不同的研究角度提出了两种自适应的主动队列管理算法：s e l f - a d a p t i n gb l u e 和 d t - b l u e 。 第四章基于公平策略的c s f q ( c o r es t a t e l e s sf a i rq u e u i n g ，c s f q ) 算法研究【2 9 1 。 针对c s f q 算法中对t c p 流的不公平性及缓存资源利用率低等方面进行了改进， 提出了一种基于公平策略的f c s f q 算法。 第五章基于模糊逻辑的主动队列管理算法研究【3 1 。3 5 1 。基于模糊理论对模型的 4 i p 网络中基于队列的拥襄控制研冗 不确定性有很好的适应能力，论文引入模糊理论，利用模糊理论对缓冲区占用率 及队列长度等模糊问题进行描述，建立了模糊拥塞控制模型。实现了对拥塞的模 糊控制。 第六章基于速率的公平队列管理算法r f e d 研究，r f e d 算法对到达速率进 行预测，根据分组的到达速率调节丢包率，将队列的到达速率控制在链路的服务 速率之下。对非响应流实施有效惩罚，保证了不同数据流之间的公平性。 第七章全文的结论和展望。主要对全文的研究工作及取得的成果作简单总 结，并在此基础上指出论文研究工作尚存在的问题，指出下一步的研究方向。 1 3 2 论文创新点 ， 作者攻读博士学位期问，承担了江苏省高技术研究发展项目一“基于i p 的通 信网络关键技术研究”和国家高技术研究发展( 8 6 3 ) 项目一“基于业务感知的下 一代网络分布式q o s 检测与管理技术研究”。在项目研究的基础上，深入研究了i p 网络q o s 和拥塞控制。论文运用控制理论中的分析和设计方法如模糊逻辑来支持 a q m 策略的设计。研究结果表明，这种方法对网络拥塞控制的研究是非常有帮助 的，也是一个值得进一步探索的方向。 论文第三章到第六章是作者在博士论文期间的主要研究工作及研究成果，也 是论文的重点。论文的创新点如下： l 、提出了一种基于参数自适应的b l u e 算法。 第三章主要针对b l u e 算法存在的不足之处进行了研究，并提出了改进算法。 针对b l u e 算法在参数设置方面存在的不足进行了改进。b l u e 算法在连接 数量显著变化时参数设置失效，从而导致队列在丢包和空队列之间波动。针对 b l u e 算法的参数设置问题，论文基于t c p 友好公式得到丢包率和连接数量之间 的关系，在算法中引入自适应机制，提出了一种基于参数自适应的s e l f - a d a p t i n g b l u e 算法。 s e l f - a d a p t i n gb l u e 算法有两个控制阈值m i n _ l h 、m a x _ t h ，根据阈值将工作区 划分为三种状态，队列长度小于m i nt h 时为网络轻载区，在这个状态用 ( m i n t _ h i 修正分组丢弃概率；队列长度大于砒k 砌时为网络重载区，在这个 5 i p 嘲络中皋十队列的拥采控制研究 状态用口f 旦lz 修正分组丢弃概率，迅速加大丢弃概率；队列长度在m i nt 办、 、m a xt h ， m a x _ t h 之间时，网络状态稳定，队列长度适中，丢弃概率的调节同b l u e 算法。 s e l f - a d a p t i n gb l u e 算法能有效屏蔽由突发流量产生的抖动，减少队列溢出或空闲 现象的发生，在提高链路利用率的同时可以降低丢包率。 2 、提出了一种基于动态阈值( d y n a m i ct h r e s h o l d ，d t ) 的d t b l u e 算法。 针对b l u e 算法缺少早期拥塞检测机制引起的不稳定性，提出了一种 d t - b l u e 算法。 d t - b l u e 算法把系统缓冲资源的利用率作为重点，借鉴了早期随机检测算法 r e d 的早期拥塞检测机制。该算法根据缓冲区占用情况检测早期拥塞，能够及时 对流量的变化迅速做出反应。d t - b l u e 算法弥补了b l u e 算法缺乏早期拥塞检测 的不足，提高了b l u e 算法的鲁棒性，使之更能适应实际网络流量的变化获得稳 定的性能和较高的吞吐率。 作者提出的以上两种算法都能有效提高b l u e 算法的鲁棒性，尤其是当t c p 连接数量剧烈波动时，两种算法都能有效地保持队列长度的稳定。这两种算法侧 重点不同，d t - b l u e 算法从系统缓冲资源分配角度设计，算法为所有的分组提供 了一定的缓冲资源。因此d t - b l u e 算法的公平性高于s e l f - a d a p t i n gb l u e 算法。 3 、提出了一种基于公平策略的f c s f q 算法。 第四章主要针对核心无状态公平队列c s f q ( c o r e s t a t e l e s sf a i rq u e u e ) 1 2 9 1 算法 中对t c p 流的不公平性及缓存资源利用率低等方面进行了改进，提出了一种基于 公平策略的核心无状态公平队列算法f c s f q 。 f c s f q 算法采用动态阂值缓存管理机制，丢包概率考虑了流的到达速率，又 考虑了缓冲区的占用情况。根据非响应流u d p 数据包的空间分布特点，当网络拥 塞时运用c h o k e ( c h 0 0 s ea n dk e e pf o rr e s p o n s i v ef l o w s ，c h o o s ea n dk i l lf o r u n r e s p o n s i v ef l o w s ，c h o k e ) 机制，有效解决了响应流和非响应流之间的不公平问 题。算法保证了t c p 数据流与u d p 数据流之间的公平分配，通过d y n a m i ct h r e s h o l d 预留的部分缓冲资源有效地去除了c s f q 算法对间歇性流与突发性流的歧视。 f c s f q 算法在现实网络环境下能显著提高缓冲资源的利用率，并能有效地保 证带宽在t c p 、u d p 数据流之间的公平分配。 6 i p 网络中基于队列的拥寒控制研究 4 、提出了一种基于模糊逻辑的主动队列管理算法 针对模糊控制系统对模型的不确定性有很好的适应能力，算法引入模糊理论， 探索研究了模糊理论在拥塞控制领域的应用，提出了基于模糊逻辑的主动队列管 理算法。该算法利用模糊理论对缓冲区占用率及队列长度等模糊问题进行描述， 利用模糊理论处理不确定性问题的优越性，建立了模糊拥塞控制模型，实现了对 拥塞的模糊控制。基于模糊逻辑的主动队列管理算法能有效保持队列长度的稳定， 提高路由器的拥塞控制性能。 5 、提出了一种基于速率的公平队列管理算法r f e d 针对常见的主动队列管理算法普遍存在公平性问题，算法对非响应流实施有 效的惩罚，保证了不同数据流之间的公平。根据分组的到达速率调节丢包率，将 队列的到达速率控制在链路的服务速率之下。仿真实验表明，r f e d 在公平性、稳 定性等方面效果良好，是一个完全无状态的算法，无需进行复杂的参数配置，很 容易在现有网络中实施。 1 4 相关理论及技术研究 1 4 1i p 网络的q o s 研究 对计算机网络q o s 的研究可以追溯n 2 0 世纪8 0 年代初。尽管那时网络的性能还 比较低，提供的服务种类也比较少，但一些有远见的研究者已经认识到服务质量 的重要性。随着i n t e m e t 商业化的巨大成功，网上传输的多媒体信息迅速增多，网 络拥塞现象日益严重，i n t e m e t 的q o s 问题研究也随之开始深入。 q o s 的研究目标是有效地为用户提供端到端的服务质量控制或保证。一， 关于q o s 有以下描述： r f c 2 3 8 6 描述【3 6 】：q o s 是指网络在传输数据时需要满足的一系列服务要求，具 体可以量化为传输延时、延时抖动、丢包率、带宽要求、吞吐率等一系列性能指 标。此处的服务具体指数据流经网络节点所接受的传输服务，强调端到端 ( e n d t o e n d ) 或网络边界到边界的整体性。 q o s 反映了网络元素( 如应用程序、主机或路由器) 在保证信息传输和满足服务 要求方面的能力。 i t u t 描述：q o s 是一个综合指标，用于衡量使用一个服务的满意程度。 7 i p 网络中基于队列的拥塞控制研究 h u t c h i s o n 描述【3 7 】：q o s 是指发送和接收信息的用户之间以及用户与传输信息 的综合服务网络之间关于信息传输的质量约定。该约定理解为服务提供者与用户 之间一份服务契约，即服务提供者承担支持给定的服务质量。 因此在简单意义上，有q o s 的服务就是能够满足用户的应用需求的服务，q o s 包括用户要求和网络服务提供者的行为两方面。 在实际的网络环境中，q o s 是一组服务要求，网络必须满足这些要求才能适应 不同服务级别的数据传输，不同的多媒体应用要求具有不同的服务需求。 因此，q o s 不是网络中某个个体或元素的行为描述，它涉及到用户与用户、用 户与网络以及网络内部节点的整体行为。 q o s 的实施可以使实时程序最有效地使用网络带宽，它可以确保某个使用级别 有充足的网络资源，所以它为共享网络提供了与专用网络类似的服务级别。 为了解决i p 网络的q o s 问题，i e t f 提出了几种服务模型和机制，主要分为 有以下三类： 1 ) 为实现q o s 保证所需要支持的协议。包括综合服务i n t s e r v 【3 8 ，4 0 】( i n t e g r a t e d s e r v i c e s ) 和资源预留协议p s v p ( r e s o u r c er e s e r v a t i o np r o t o c 0 1 ) 【3 0 4 、区分服 务d i f f s e r v 4 2 】( d i f f e r e m i a t e ds e r v i c e s ) 两种协议，以及它们之间相互结合派生出来 的协议。 2 ) 网络节点对流量工程的支持。在i p 网络