基于Reno算法的网络流量优化控制技术的改进研究

发布时间：2017-07-28 15:36

  本文关键词：基于Reno算法的网络流量优化控制技术的改进研究

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【摘要】：无线网络具有突出的移动性能以及简便的部署方法等优点，所以被广泛的应用到了各个地方。但是无线网络通常也有着很多缺点，例如较高的误码率、比较低的带宽、较大的时延以及需要频繁地切换和移动等，这些都使无线链路的可靠性变差，于是在无线网络环境下，致使数据传输损耗的原因有很多，已经不再仅限于网络拥塞。 当无线链路可靠性较差时导致的数据传输丢失，其实并不用使用拥塞控制来使发送速率得到降低，这时我们只需要简单的把丢失的数据进行重传就可以了。但是因为传统的TCP协议根本不能区分开是什么原因导致的数据传输丢失，一旦发生数据传输丢失，就会盲目地开始拥塞控制来使发送速率得到降低，最后导致它在无线网络环境下的性能出现非常明显的降低。所以针对无线网络环境存在的特点来进行TCP协议的改进，使它在无线网络下的性能表现得到提升，这已经变成了目前研究的热点。 首先本文简要介绍了无线网络环境，并对无线网络环境存在的问题进行了分析。然后描述了无线TCP研究的特点，总结了目前常见的一些TCP拥塞控制算法，以及目前无线网络研究的几种方案。 接下来，本文在详细分析Reno算法的实现机制和存在问题基础上，提出了一种改进算法Renor，改进算法对丢包的原因进行了有效地区分，并据此对拥塞窗口和慢启动门限进行调整，削弱了传统TCP Reno算法因为不能有效地区分开拥塞导致的丢包和误码造成的丢包，结果盲目的把拥塞窗口进行减半处理，导致的性能下降。 利用NS-2仿真软件对Renor算法设计了一系列的仿真实验，观察算法的性能指标情况，同时与传统的Reno算法、Veno算法进行对比。从一系列的仿真实验结果可以看出，Renor算法可以更加有效地区分数据包传输丢失的原因，使TCP在无线网络中的吞吐量以及链路利用率得到有效地提升，同时能够与Reno算法保持良好的友好性。 最后在实际的网络控制实验平台的Linux系统中以动态插入删除模块的方式添加了提出的Renor算法。通过与Reno算法和Veno算法的对比实验，，验证将Renor算法应用到实际的网络控制实验平台中的可行性。 本文主要有如下几点创新工作： （1）改进的TCP Renor算法能够更为有效的区分数据包传输丢失的原因，有效提高TCP在无线网络中的吞吐量等； （2）以内核模块方式在Linux系统中实现Renor算法。 Renor算法不仅可以使链路的利用率得到提升，而且可以与传统的Reno算法保持良好的TCP友好性，更加重要的是，它对协议进行的修改只涉及到了TCP发送端，并没有修改接收端或者中间的路由器等，这样不但实现起来比较简单，成本比较低，而且还具有可以应用到实际网络环境中的可能性。
【关键词】：TCP 拥塞控制 无线网络 Reno Linux
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP393.06
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-18
• 1.1 引言10
• 1.2 研究背景及意义10-11
• 1.2.1 无线网络环境简介10-11
• 1.2.2 无线网络环境存在的问题分析11
• 1.3 研究现状11-15
• 1.3.1 无线 TCP 研究的主要特点11-12
• 1.3.2 常见的 TCP 拥塞控制版本12-14
• 1.3.3 目前的解决方案14-15
• 1.4 本文的主要研究内容15-18
• 第2章 研究基础18-26
• 2.1 TCP 的运输连接管理18-20
• 2.1.1 运输连接建立18-19
• 2.1.2 运输连接释放19-20
• 2.2 TCP 流量控制和拥塞控制介绍20-23
• 2.2.1 TCP 中的窗口概念20-21
• 2.2.2 TCP 流量控制举例21
• 2.2.3 TCP 拥塞控制过程21-23
• 2.3 仿真工具简介23-25
• 2.4 本章小结25-26
• 第3章 Reno 算法及其改进研究26-32
• 3.1 Reno 算法研究26-28
• 3.1.1 算法设计的目标26
• 3.1.2 Reno 算法的实现方法26-27
• 3.1.3 Reno 算法存在的主要问题27-28
• 3.2 Reno 算法的改进算法—Renor 算法28-30
• 3.2.1 算法改进思路28-29
• 3.2.2 Renor 算法原理29-30
• 3.3 本章小结30-32
• 第4章 Renor 算法的仿真实验及网络实现32-52
• 4.1 Renor 算法的仿真实验32-44
• 4.1.1 有线网络仿真实验32-34
• 4.1.2 无线网络轻负载下仿真实验34-36
• 4.1.3 无线网络重负载下仿真实验36-42
• 4.1.4 友好性仿真实验42-44
• 4.2 网络控制实验平台中 Renor 算法的设计实现44-49
• 4.2.1 实验平台环境介绍44-45
• 4.2.2 实验平台中添加新的拥塞控制算法45-48
• 4.2.3 Renor 算法在实验平台的测试48-49
• 4.3 本章小结49-52
• 第5章 总结与展望52-54
• 5.1 全文总结52
• 5.2 研究展望52-54
• 参考文献54-60
• 作者简介及在学期间所取得的科研成果60-62
• 致谢62

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：584793