改进ared拥塞控制算法研究与实现

-精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 1 改进 ARED 拥塞控制算法研究与实 现 摘要：为实现基于路由器的拥塞 控制算法性能提升，分析了 RED 与 ARED 拥塞控制算法，并提出一种改进 算法 QARED。与传统 DropTail 算法对 比，RED 算法具有较高链路利用率、吞 吐量及较低网络延迟、丢包率等优点， 但存在参数配置无法适应网络动态改变 的缺点。ARED 算法增加了自适应功能， 根据平均队列长度变化动态调整最大丢 包概率，稳定平均队列长度在最小阈值 与最大阈值之间，但存在瞬时队列长度 振荡等稳定性问题。改进算法 QARED，通过优化最大丢包概率计算 函数，以提高平均队列长度稳定性、降 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 2 低丢包率、提高吞吐量。通过 NS2 仿真 网络环境对比，改进算法 QARED 相对 ARED 算法在控制平均队列长度上更具 稳定性，能够实现更低网络延迟与丢包 率，提高了动态网络环境下拥塞控制稳 定性。 中国论文网 /8/view-13006234.htm 关键词关键词：拥塞控制； ARED；NS2 网络模拟 DOIDOI：10.11907/rjdk.171861 中图分类号：TP312 文献标识码：A 文章编号文章编 号：16727800（2017）011004103 0 引言 随着互联网流量增多，网络拥塞 日趋严重。网络出现拥塞，会带来延时 增大、丢包、重发增多、吞吐量减少等 问题，严重时还会导致网络瘫痪。因此 网络拥塞控制成为传输层协议实现的重 要功能，在 TCP 协议 Tahoe、Reno 等 版本中包含了慢启动、拥塞避免、快速 重传、快速恢复算法以及改进算法。通 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 3 过端系统拥塞控制机制能够很好地保证 网络可靠性与稳定性，改善服务质量 QoS。近年来，拥塞控制机制在路由器 中也开始实施，拥塞控制策略研究主要 集中于主动队列管理 AQM 算法1。 AQM 算法一个代表是随机早期丢弃 RED，相比传统队尾丢弃 Droptail 具有 较高链路利用率、吞吐量与较低网络延 迟、丢包率等优点，IETF 推荐其作为 唯一候选算法，在目前结点拥塞控制中 起到了重要作用2。 1 算法原理 1.1RED 算法思想 RED 算法中，路由器通过监测平 均队列长度探测拥塞，在拥塞可能出现 的时候，按一定概率随机丢弃某些分组， 通知发送端降低数据发送速率，维持合 适队列长度，降低网络延迟，缓解网络 拥塞3。RED 算法中对瞬时队列长度 Lsa 采用指数加权计算平均队列长度 Lav，权值 Wq 介于 01 之间，如式 （1）所示： -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 4 Lav=（ 1-Wq ） Lav+WqLsa（1） 绕骄队列长度与事先设置 的队列最小阈值 THmin、最大阀值 THmax，判断网络拥塞程度，决定分组 丢弃概率。具体标准是若 LavTHmax， 则丢弃概率为 1，分组被丢弃；若 THminLavTHmax，则计算出丢弃概 率 P，并以此概率丢弃分组。其中 P 的 计算会利用事先选用的最大丢弃概率 Pmax 以及计算函数（例如采用线性增 长从 0 变到 Pmax） ，count 代表上一次 丢包后新进入队列的包数量。 Pb=PmaxLav-THminTHmax- THmin（2） P=Pb1-countPb（3） 从式（2） 、式（3）可以看出， 丢弃概率 P 不仅与平均队列长度 Lav 有 关，还随着队列中不被丢弃数据包数目 增多而增大，这样可使数据包丢弃间隔 相对均匀，避免数据包丢弃过于集中， 造成全局同步现象4。RED 算法缺点 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 5 在于参数设定，一组固定参数值无法满 足网络动态变化需求5。 1.2ARED 算法思想 研究者针对 RED 算法提出了改 进方案，其中 ARED 算法是通过检查平 均队列长度变化来动态调节最大丢弃概 率 Pmax，如果平均队列长度是在 THmin 附近波动，那么拥塞控制就太积 极，应减小 Pmax 值；如果在 THmax 附近波动，那么拥塞控制就太保守，应 增大 Pmax 值。动态调整 Pmax 算法如 下： every interval time if （Lavtarget & Pmax0. 5） Pmax=Pmax+； else if （Lavtarget & Pmax0.01） Pmax=Pmax*； 其中 interval time 为调整丢弃概 率时间间隔，一般取 0.5s；target 表示 平均队列理想区间范围 THmin+0.4*（THmax-THmin ） ， -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 6 THmin+0.6*（THmax-THmin）；、 分别表示 Pmax 增大及减小因子， =min（0.01，Pmax/4） ，= 0.9。 1.32 种算法对比 利用网络模拟软件 NS2 构建仿真 环境，网络拓扑如图 1 所示。 仿真环境中路由器 r1 与 r2 之间 为瓶颈链路，带宽 45Mbps，延迟 20ms，队列算法分别采用 RED 与 ARED。s1 到 sn 为源端，d1 到 dn 为目 的端，分别与 r1、r2 相连的链路带宽为 100Mbps，延迟 1ms。sn 与 dn 依次对 应建立 TCP 连接，使用 FTP 数据流。 算法参数设置为 Wq=0.002，Pmax=0.1，interval=0.1，T Hmin=50packets，THmax=150packets ， Buffersize=200packets。图 2 与图 3 是构 建 80 个连接，运行 100s 模拟时间，分 别跟踪 RED 与 ARED 算法的平均队列 长度6。通过比较可以发现 ARED 算 法平均队列长度稳定性优于 RED 算法。 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 7 2ARED 算法改进及对比 2.1QARED 算法思想 ARED 算法改进了 Pmax 的动态 调整，但计算过程又引入了 3 个参数 interval、，同样存在参数设置问题， 不同设置会影响 Pmax 调整效果7。因 此本文提出一种改进的 QARED 算法， 通过修改丢弃概率计算来巩固平均队列 长度稳定性8。 式（2）中，Pb 的计算采用线性 函数，而改进算法采用二次方函数计算， 如式（4）所示，它们的函数曲线见图 4。由图 4 可知，平均队列长度接近 THmin 值时，丢弃概率变化相对缓慢， 而超过 0.5*（THmin+THmax）之后， 变化加快，就能够在平均队列较短时降 低包的丢弃概率；接近最大门限值时加 大丢包概率，平均队列长度维持在合适 值，可保证稳定性。 Pb=PmaxLav-THminTHmax- THmin2（4） 图 4ARED 与 QARED 计算丢包 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 8 概率函数曲线 2.2QARED 模拟及平均队列长度 对比 NS2 软件中，编辑及修改 QARED 算法实现源程序 red.cc 的 calculate_p_new（）函数，然后重新编 译 NS29-10，并设置与前面相同参数 模拟 QARED 队列运行，跟踪得到平均 队列长度数据，如图 5 所示。通过对比， 发现改进算法中平均队列长度振荡更小， 维持在 0.5*（THmin+THmax）附近， 说明其队列长度稳定性优于 ARED 算法， 可以更好地保证在流量突发情况下有空 间来接收包。 图 5QARED 算法平均队列长度 2.33 种算法延迟与丢包率比较 QARED 算法中，由于平均队列 长度稳定，可以降低丢包率与网络往返 时延。利用 NS2 中流监控对象 Flowmon 与 Classifier/Hash/Fid 分类器 分别跟踪记录各连接往返时延、到达包 数、丢包数，统计 3 种算法模拟过程中 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 9 丢包率与平均往返时延，可以发现 QARED 算法为最优，如表 1 所示。 3 结语 本文在 ARED 算法基