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文档简介
IP网络主动队列管理算法研究的开题报告一、选题背景随着互联网的发展,网络带宽的需求日益增长。IP网的质量服务(QualityofService,QoS)是网络工程中的一个重要研究领域,尤其是在实时多媒体传输中,必须保证网络数据的可靠性和时间性。IP网络的队列管理算法是实现QoS的关键技术之一。主动队列管理(ActiveQueueManagement,AQM)算法通过在队列中维护一定的控制状态来实现队列的拥塞控制,避免网络拥塞现象的出现。各种AQM算法已经被广泛研究和应用,例如RandomEarlyDetection(RED)算法、WeightedRandomEarlyDetection(WRED)算法等。然而,现有的AQM算法在一些实际应用场景下仍然存在一定的问题。例如,在承载大量实时应用的网络中,较为严格的拥塞控制机制可能会导致网络性能下降,影响实时传输的质量。因此,需进一步研究IP网络的主动队列管理算法,以实现更加精细化的拥塞控制,提高网络传输效率和QoS。二、研究目的本研究的主要目的是基于现有的AQM算法,针对一些实际应用场景中的问题,提出相应的优化策略,实现更加精细化的队列管理。具体目标包括:1.分析和比较现有的AQM算法,评估其适用性和缺陷;2.研究不同应用场景下的拥塞控制需求,分析现有算法的局限性;3.提出相应的优化策略,实现更加精细化的拥塞控制;4.分析优化后的算法性能,并与现有算法进行比较。三、研究内容1.分析现有的AQM算法,包括RED、WRED、BLUE、BWR等,并评估其适用性和优缺点;2.研究不同应用场景下的拥塞控制需求,分析现有算法的局限性。重点关注网络安全和实时应用等领域;3.提出相应的优化策略。根据不同的应用场景和拥塞控制需求,设计和改进现有算法,实现更加精细化的队列管理;4.实验验证。使用模拟工具和真实网络环境,对优化后的算法进行性能测试,并与现有算法进行比较。四、研究方法本研究将采取以下方法:1.文献综述。系统梳理和比较现有AQM算法的研究成果,为后续研究提供基础和参考;2.算法设计。基于问题分析和应用需求,提出相应的优化策略,并设计新的AQM算法;3.实验测试。使用模拟工具和真实网络环境,对新算法进行测试和验证,并与现有算法进行比较;4.总结和评估。对实验结果进行分析和评估,总结优化后的算法的特点和优势。五、预期成果本研究的预期成果为:1.梳理和比较现有的AQM算法,并评估其适用性和优缺点;2.分析不同应用场景下的拥塞控制需求,提出相应的优化策略,设计新的AQM算法;3.实现新的AQM算法并进行测试,评估其性能并与现有算法进行比较;4.产生相关的科学研究论文。六、研究进度安排1.2021年11月-2022年1月:文献综述和现有AQM算法分析;2.2022年2月-2022年7月:不同应用场景下的拥塞控制需求分析和优化策略设计;3.2022年8月-2023年1月:新算法的实现和测试;4.2023年2月-2023年5月:论文撰写和论文答辩准备。七、参考文献1.Floyd,S.,&Jacobson,V.(1993).Randomearlydetectiongatewaysforcongestionavoidance.IEEE/ACMTransactionsonNetworking,1(4),397-413.2.Zhang,L.,&Liew,S.C.(2001).RED-PD:CombiningactivequeuemanagementwithflowratecontrolforunconstrainedInternetaccess.IEEEJournalonSelectedAreasinCommunications,19(7),1330-1339.3.Yin,H.,Yang,Z.,&Xu,W.(2016).AnovelcongestioncontrolalgorithmbasedonrandomlyweightedDDoS-proofRED(RW-DPR).JournalofNetworkandComputerApplications,70,50-60.4.Floyd,S.,&Fall,K.(2002).Promotingtheuseofend-to-endcongestioncontrolintheInternet.IEEE/ACMTransactionsonNetworking,10(4),399-408.5.Pan,R.,Nandi,A.,&Li,B.(2014).
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