4  随机指数标记算法(REM)仿真研究.................................  14
4.1  随机指数表计算法介绍..........................................  14
4.2  REM仿真脚本解析  ..............................................  16
4.3  REM算法仿真结果分析  ..........................................  20
结论...............................................................  25
致 谢..............................................................  26
参考文献...........................................................  27 1  绪论
1.1  拥塞控制的背景和研究意义
近二十年来,计算机网络经历了飞速的发展,使得信息的交流变得方便和快
捷。随着互联网规模和互联网应用的快速增长,网络数据流量也增长十分迅速。
网络拥塞和数据冲突问题已经成为人们关注的热点问题, 己经成为制约网络发展
和应用的一个瓶颈[1]

在网络负载刚开始增加的阶段,因为网络处理能力可以满足用户的需求,所
以各项服务性能指标均随着负载的增加而增加。而当负载增加到一定程度之后,
由于网络的处理能力不能完全满足用户的要求,轻度拥塞开始显现,各项服务性
能指标增长速度放缓,有效的吞吐量开始降低,网络延时逐渐增长,出现数据包
被迫丢弃的现象等等[2]
。此时若不采取拥塞避免的措施,网络的拥塞程度将会逐
渐加深,最终各项性能指标急剧下降,网络发生瘫痪[3]

拥塞发生的主要原因在于网络提供的资源不足以满足用户的需求,这些资源
包括缓存空间、链路带宽容量和中间节点的处理能力。由于互联网的设计机制导
致其缺乏“接纳控制”能力,因此当网络资源不足时不能限制用户数量,而只能
靠降低服务质量来继续为用户服务[4]
。而拥塞控制机制能够保证网络在各种强烈
的内部和外部干扰下依然可以达到各项用户层服务性能指标,因此成为当今研究
热点。
1.2  国内外拥塞控制研究现状
资源的相对不足时引发拥塞的根本原因。这些资源包括链路带宽、可分配的
处理器时间、缓冲区、内存等。传统的拥塞控制是完全依赖于端节点的流量控制。
但是,拥塞控制应该是一个全局问题,不仅牵涉到端节点,也涉及到中间节点等。
流量控制工作在网络的传输层,而拥塞控制涉及到网络的所有层次,一般来说需
要通过网络层和传输层的协调来完成[5]

拥塞控制是确保互联网鲁棒性的关键因素,也是各种管理控制机制和应用的
基础,因此互联网的拥塞控制问题一直是网络研究的一个热点。Nagle 于 1984 年
发表第一篇关于拥塞控制方面的文章,随后,Von Jacobson 等学者便投入到网络拥
塞控制的研究中[6]
。当今拥塞控制一般第一级分类的依据是拥塞控制采取的方法
是开环还是闭环。开环协议包括在源节点使用监管或是定长窗口重传策略。开环
机制在任何节点都可以使用优先级服务(例如加权服务、优先级队列以及选择性
丢弃)。互联网中使用的一种特定的开环控制方法是拥塞的随机早期检测法 RED。
闭环拥塞控制协议包括显式或隐式的反馈,使用隐式反馈的最重要的例子是互联
网的传输控制协议[7]
。以上算法之间的联系如图 1所示: 图1  拥塞控制算法分类
根据算法实现的物理位置,可以将拥塞控制算法分为两大类:源算法和链路算
法。源算法工作在主机和网络边缘设备上,作用是根据反馈信息调整发送速率。
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