一种基于显式反馈的内容中心网络 NDN 拥塞控制算法
内容中心网络原理介绍及其相关研究
内容中心网络原理介绍及其相关研究1研究背景1.1 当前互联网的现状从互联网产生至今，它给人们的生产、生活和学习带来了深刻改变，在感慨互联网技术成功经验的同时，也应该重视现有互联网面临的众多挑战：采用32位地址码的IPv4正面临着地址枯竭的境遇，难以更大规模扩展；网络安全漏洞多，可信度不高；网络服务质量控制能力弱，不能保障高质量的网络服务；网络带宽和性能不能满足用户的需求；传统无线移动通信与互联网属于不同技术体制，难以实现高效的移动互联网等等【1】。
互联网在设计的最初认为网络用户是基本友好的，对商业应用、用户移动性及应用多样性等需求都欠考虑。
互联网管理者和用户对网络的可知性也较差。
伴随着网络规模的逐年扩大而引起的扩展性问题更迅速成为了业界关注的重点。
显然，采用IP分组技术设计的传统互联网已经不能满足人们对网络规模、功能和性能等方面的需求。
因此，通力解决互联网在可扩展性、安全性和可控可管性等问题的需求十分迫切。
1.2下一代互联网架构体系的研究基于TCP/IP的现有互联网也逐渐暴露出许多的不适应和暴露出的问题，为了解决这些问题，当前国内外主要有“演进”和“革命”两种思路：一是不改变互联网IP的主体地位的“演进”方案；二是想要替代IP主体地位的网络“革命”方案。
“演进”即在现有的IPv4协议的互联网基础上上不断改良和完善网络，最终平滑过渡到IPv6的互联网，例如Peer-to-Peer、内容分发网络（Content Delivery Network, CDN）等；另一种“革命”思路以美国FIND/GENI项目为代表，即重新设计全新的互联网体系结构，满足未来互联网的发展需要，例如ICN。
1. 演进型解决方案在网络发展遇到瓶颈，人们对网络的使用需求超出了网络能力时，会有相应的解决方案被提出。
这些方案都是基于现有网络架构做出的改良和完善措施，可以归之为演进型方案。
这些已被采取的措施只能解决互联网面临的部分问题，而且大都以失败告终（见表1-1）。
基于显式拥塞指示的自适应主动队列管理算法
基于显式拥塞指示的自适应主动队列管理算法
周川;张璐;陈庆伟
【期刊名称】《系统仿真学报》
【年(卷),期】2009()23
【摘要】目前Internet网络中间节点拥塞控制问题在网络和控制理论界已获得了广泛关注。
本文提出一种基于神经元自适应PID控制器的AQM算法,针对
TCP/AQM系统模型,结合中间节点队列管理和显式拥塞指示机制(Explicit Congestion Notification,ECN)机制,采用梯度学习算法来在线调整基于神经元PID的AQM控制器参数,以实现标记/丢包概率的自适应调整,从而对网络拥塞程度作出及时响应,尤其在网络参数时变的情况下仍能保证良好的动态性能,并显著改善网络的服务性能(QoS)。
最后通过NS-2仿真结果表明,该算法在队列稳定性、平均丢包率等性能方面要明显优于基于常规PID的AQM算法。
【总页数】4页(P7577-7580)
【作者】周川;张璐;陈庆伟
【作者单位】南京理工大学自动化学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.基于主动队列管理的拥塞控制算法研究
2.显示拥塞指示标记的主动队列管理研究
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4.基于拥塞预测门限的主动队列管理算法
5.基于自适应性的主动队列无线网络拥塞控制算法
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电信5G协优考试题库(含答案)
电信5G协优考试题库（含答案）单选题1.关于BWP的应用场景，说法正确的是A、选项全正确B、UE在大小BWP间进行切换，达到省电的效果C、应用于小带宽能力UE接入大带宽网络D、不同的BWP，配置不同的Numerology，承载不同的业务答案：A2.协议中5GNR毫米波单载波支持最大的频域带宽A、200MB、400MC、800MD、1000M答案：B3.5G系统中以()为最小粒度进行QoS管理。
A、E-RABbearerB、PDUSessionC、QoSflowD、以上都不是答案：C4.5G用于下行数据辅助解调的信号是哪项A、DMRSB、PT-RSC、ssD、CSI-RS答案：A5.56单站验证时，传输带宽的要求是？A、500MB、800MC、900MD、2G答案：B6.以下5GNRslotformat的说法对的有A、SCS=60KHz时，支持配置Periodic=0.625msB、Cell-specific的单周期配置中，单个配置周期内只支持一个转换点C、对DL/UL分配的修改以slot为单位答案：B7.在5G中，PUSCH支持的波形有A、DFT-S-OFDMB、DFT-a-OFDMC、DFT-OFDMD、S-OFDM答案：A8.电信选择的帧结构为()A、2ms单周期B、2.5ms单周期C、2.5ms双周期D、5ms单周期答案：C9.以下哪个参数用于指示对于SpCell,是否上报PHRtype2A、phr-Type2SpCellB、phr-Type2OtherCellC、phr-ModeOtherCGD、dualConnectivityPHR答案：A10.5G支持的新业务类型不包括A、eMBBB、URLLCC、eMTCD、mMTC答案：C11.你预计中国的5G将会在什么时候规模商用A、2018到2019.B、2020到2022C、2023到2025D、2025到2030答案：B12.一般情况下，NR基站的RSRP信号低于多少时，用户观看1080P视频开始出现缓冲和卡顿？A、-112dBmB、-107dBmC、-102dBmD、-117dBm答案：D13.IT服务台是一种：A、流程B、设备C、职能D、职称答案：C14.SN添加的事件为A、A2B、A3C、B1D、B2答案：C15.以下SSB的测量中，那些测量标识中只可以在连接态得到：A、SS-RSRPB、SS-RSRQC、SS-SINRD、SINR答案：C16.哪个docker镜像用于配置数据生效及查询？A、oambsB、nfoamC、brsD、ccm答案：B17.5G中，sub-6GHz频段能支持的最大带宽是A、60MHzB、80MHzC、100MHzD、200MHz答案：C18.eLTEeNB和gNB之间的接口称为()接口A、X1B、X2C、XnD、Xx答案：C19.ShortTTI子载波间隔为A、110KHzB、120KHzC、130KHzD、140KHz答案：B20.NR核心网中用于会话管理的模块是A、AMFB、SMFC、UDMD、PCF答案：B21.中移选择的帧结构为()A、2ms单周期B、2.5ms单周期C、2.5ms双周期D、5ms单周期答案：D22.ZXRAN室外宏站楼顶安装天线抱杆直径要求需满足？A、60mm~120mmB、40mm~60mmC、20mm~40mmD、10mm~20mm答案：A23.关于自包含帧说法错误的:A、同一子帧内包含DL、UL和GPB、同一子帧内包含对DL数据和相应的HARQ反馈C、采用自包含帧可以降低对发射机和接收机的硬件要求D、同一子帧内传输UL的调度信息和对应的数据信息答案：C24.属于LPWAN技术的是A、LTEB、EVDOC、CDMAD、NB-IOT答案：D25.5G天线下倾角调整的优先级是以下哪项？A、调整机械下倾＞调整可调电下倾一＞预置电下傾B、预置电下倾つ调整机械下傾－＞调整可调电下倾C、调整可调电下倾一＞预置电下倾→调整机械下傾D、预置电下倾一＞调整可调电下倾调整机械下倾答案：D26.5G的无线接入技术特性将（5GRATfeatures）会分阶段进行，即phase1和p hase2.请问5G的phase2是哪个版本？A、R13B、R14C、R15D、R16答案：D27.5GNR网管服务器时钟同步失败的可能原因有？A、网络连接不正常B、主备板数据库不一致C、EMS小区数目超限D、SBCX备板不在位答案：A28.以下对5GNR切换优化问题分析不正确的是？A、是否漏配邻区B、测试点覆盖是否合理C、小区上行是否存在干扰D、后台查询是否有用户答案：D29.5G系统中，1个CCE包含了多少个REG？A、2B、6C、4D、8答案：B30.NR网络中，PRACH信道不同的序列格式对应不同的小区半径，小区半径最大支持多少KMA、110B、89C、78D、100答案：D31.协议已经定义5G基站可支持CU和DU分离部署架构，在()之间分离A、RRC和PDCPB、PDCP和RLCC、RLC和MACD、MAC和PHY答案：B32.AAU倾角调整优先级正确描述为以下哪项？A、调整可调电下倾->调整机械下倾->数字下倾->设计合理的预置电下倾B、设计合理的预置电下倾->调整可调电下倾->调整机械下倾->数字下倾C、调整可调电下倾->调整机械下倾->设计合理的预置电下倾->数字下倾D、调整可调电下倾->设计合理的预置电下倾->调整机械下倾->数字下倾答案：B33.5G的基站和4G的基站的主要差异在A、RRUB、BBUC、CPRID、接口答案：B34.UE最多监听多少个不同的DCIFormatSizePerSlotA、2B、3C、4D、5答案：C35.仅支持FR1的UE在连接态下完成配置了TRS，TRS与SSB可能存在下面哪个QCL关系A、QCL-TypeAB、QCL-TypeBC、QCL-TypeCD、QCL-TypeD答案：C36.5G网络中，回传承载的是和之间的流量A、DU、CUB、AAU、DUC、CU、核心网D、AAU、CU答案：C37.不属于5G网络的信道或信号是()A、PDSCHB、PUSCHC、PDCCHD、PCFICH答案：D38.5G的愿景是A、一切皆有可能B、高速率，高可靠C、万物互联D、信息随心至，万物触手及答案：D39.关于MeasurementGap描述错误的是A、EN-DC下，网络可以配置Per-UEmeasurementgap，也可以配置Per-FRmeasur ementgap；B、EN-DC下，LTE服务小区和NR服务小区（FR1)的同属于perFR1measurementg ap;C、EN-DC下，gap4～gap11可以用于支持Per-FR1measurementgap的UE；D、EN-DC下，支持per-UEmeasurementgap的UE，若同时用于NR和非NR邻区测量，可以用gap0～11。
基于同构型环境的认知无线网络拥塞控制算法
基于同构型环境的认知无线网络拥塞控制算法
李云;王学军
【期刊名称】《微电子学与计算机》
【年(卷),期】2013(30)10
【摘要】针对认知网络的学习环节和行动环节,提出了一种新的接入模型.根据同构型环境下的主节点存在区域,通过构造次级节点接入以获得主网络节点最大化吞吐量的目的.在此基础上,对同构型的认知网络建立了拥塞控制算法TCP-Vegas.最后,以实际数据对网络性能进行仿真评估,结果表明该算法能够较好地指导认知网络的决策与行动.
【总页数】4页(P13-16)
【关键词】认知网络;拥塞控制;吞吐量;TCP-Vega
【作者】李云;王学军
【作者单位】桂林航天工业学院电子工程系
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.基于价格机制的无线多跳网络拥塞控制算法 [J], 何蓉;方旭明
2.基于模糊压缩感知的无线传感网络拥塞控制算法 [J], 甘峰浩;牛玉刚;贾廷纲
3.基于队列敏感性的无线接入网络拥塞控制算法 [J], 严黎明;牛玉刚
4.基于改进量子粒子群和主动PI模型的自适应无线传感器网络拥塞控制算法设计
[J], 李晓玲;楚志刚
5.基于多路径的无线传感器网络拥塞控制算法 [J], 赵杰;葛艳;李桂青
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具有显式反馈的拥塞控制系统研究进展
拥 塞控 制机制 随着网络带 宽和延迟的增大而趋于不稳 定。研 究这种高带宽时延乘积 网络环境 下的拥塞控制机制成 为
热点研 究课题 ， 中一个重要 趋 势就是采 用显 式反馈 方法 。本 文讨论 了基 于 Ｉ 其 Ｐ网络 中的显式反 馈机 制 ， 包括 传统
Ｅ Ｎ、 Ｃ 各种类 Ｅ Ｎ机制 以及新 的拥塞控制协议 ； Ｃ 分析 了各种机制 的特点 ， 总结 了现有研 究的问题 并指 出了几个值得继
时延乘积 网络 的要求 。文［ ］ 于控制 理论 的框架 给 出了分 ３基 析。
为了弥补 ３２ －Ｐ现有拥塞控制机制的不足 ， ￣ 近年来 涌现 了 大 量 的 改 进 措 施 。 Ｈｉ Ｓ ｅｄ Ｔ ｌ 、 ｃｌ ｌ Ｔ Ｐ 、 ｇ ｐｅ Ｅ ｘ Ｓ ａ ｂｅ Ｃ ｃ ｈ ａ ＢＣ 、 ＵＢＣ 、 Ｃ ｓｗ ｏ ＋［ 等通 过修 改现 有 Ｔ Ｐ Ｉ［ Ｃ Ｉ Ｅ Ｔ Ｐ Ｗｅｔ ｏ ｄ ７ Ｃ 响应 函数 ， 快速地收敛到平衡状态 ， 在拥塞事件 发生 时放慢 退 避速率 ， 以有效地利用 网络带 宽。Ｔ ＰＶｅａ［ Ｆ ｓ Ｃ ｃ Ｃ ｇｓ 、 ａｔ Ｐｇ Ｔ ］ 则结合数据包传输 延迟来探 测网络负载状 态。这些改进都是 端节点收集信息来 猜测 网络负载状 态 ， 是一种 隐式反馈 。这
１ 引言
随着计算机 网络 的迅 速发展 ， 拥塞控制 机制 的 目标从 单 独地避免拥塞趋 向于 怎样 有效 地利 用 网络资 源。Ｔ Ｐ协议 Ｃ
的拥塞控制机制［ 已显示出很多不足 ， １ ］ 它是基于隐式反馈 的， 不依赖于 网络的 中间节点 ， 将丢包 和传输延 迟 的增 长作为 网
络出现拥塞的指示。在实际 网络中 ， 引起丢包 和延迟变 化 的
分析表明 ， 有 Ｔ Ｐ配 合 主 动 队列 管 理 ＡＱ （ ｔ ｅ 现 Ｃ Ｍ Ａｃｉ ｖ Ｑｕｕ ｎｇｍｅｔ［］ ｅ ｅＭａａ ｅ ｎ）２ 的拥塞 控制 机 制随 着链 路 带宽 以及 ｓ 传输 延迟 的增 长会趋于震荡 ， 变得不稳定 ， 不适合将来高带宽
一种基于缓存交互的命名数据网络拥塞控制算法
一种基于缓存交互的命名数据网络拥塞控制算法石珊姗;任勇毛;李俊;李灵玲;智江【期刊名称】《高技术通讯》【年(卷),期】2016(026)004【摘要】研究了命名数据网络（ NDN）的拥塞控制。
为了解决突发流量问题和提高吞吐量及网络资源利用率，考虑了路由器缓冲区大小与拥塞控制机制的相互影响以及NDN内部署缓存这一重要特性，提出了一种基于缓存交互的NDN拥塞控制算法。
该算法通过利用NDN中的路由器缓存，在逻辑上动态扩充缓冲区大小并控制Data包的发送速率，同时与现有的NDN拥塞控制算法相结合，动态调整Interest包发送速率阈值，以平滑突发流量，缓解网络拥塞。
基于ndnSIM的仿真实验结果表明，该算法能有效提高NDN的传输效率、吞吐量和网络资源利用率。
%The congestion control of named data networking ( NDN) was studied .To solve the bursty traffic problem , in-crease the throughput , and improve the network resource utilization , a content store-based congestion control algo-rithm for NDN was proposed under the considerations of the mutual influence between the buffer size of the router and the congestion control mechanism , as well as the in-network caching scheme of NDN .This algorithm logically performs the dynamical extension of the buffer size and controls the forwarding rate of Data packets by utilizing the router content store of NDN , and dynamically adjusts the sending rate threshold of Interest packets to smooth the bursty traffic and alleviate the network congestion by the combination with theexisting NDN congestion control algo -rithms.The results of the experiment conducted based on ndnSIM indicate that this algorithm can effectively im -prove NDN’s transmission efficiency, throughput and the network resource utilization .【总页数】8页(P359-366)【作者】石珊姗;任勇毛;李俊;李灵玲;智江【作者单位】中国科学院计算机网络信息中心北京100190; 中国科学院大学北京100049;中国科学院计算机网络信息中心北京100190;中国科学院计算机网络信息中心北京100190;中国科学院计算机网络信息中心北京100190;中国科学院计算机网络信息中心北京100190; 中国科学院大学北京100049【正文语种】中文【相关文献】1.命名数据网络中的一种主动拥塞控制策略 [J], 王文静;雒江涛2.命名数据网络中基于自适应转发的拥塞控制机制 [J], 黄胜;郝言明;姜良浩;郑丹玲3.一种命名数据网络的视频全域协作缓存算法 [J], 胡亚萍;王子磊4.命名数据网络中的一种主动拥塞控制机制研究 [J], 王亚东; 张悦; 陈延祥; 张宇5.基于博弈论的命名数据网络拥塞控制策略 [J], 杨华;孙欣伊;贾宗星;舒慧生因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
一种基于柯西分布的网络拥塞控制策略
摘要：当某些网络资源的网络负载超出其容量时，通信网络可能会发生拥塞，从而导致拥塞的 网络设备丢弃数据包，拥塞控制机制在保持网络稳定性和实现网络资源的高利用率方面起着重 要作用。在高带宽延迟网络中,TCP所使用的AIMD算法窗口抖动剧烈，导致其稳定性弱，系统 吞吐量小，拥塞发生时，拥塞窗口剧烈减小。为此，本文提出一种基于柯西分布的网络拥塞控制 策略，该策略主要是根据采样RTT数值的统计特性，迭代统计模型之柯西分布函数，动态更新预 测下一次的拥塞窗口，使网络能在较短的时间达到较高的吞吐量；通过NS-3仿真对所提出的策 略进行了验证。结果表明，与TCP New Reno相比，此策略有效提高了网络稳定性和网络性能。
若从实时控制的位置分类,则可分为源端算 法(Source Algorithm)和在链路设备上使用的链 路算法(Link Algorithm ),源端算法是指控制策 略在主机端，由中间节点向端反馈信息，其中应 用最为广泛的就是服务器端的拥塞控制协议;而 链路控制算法是指在链路路由器或交换机等中 间节点上执行的算法，比如Drop Tail"队尾丢 弃”算法⑷。广泛应用于路由算法、负载均衡协 议以及交换机端的主动队列管理技术。源端算 法重在实现端对端的拥塞控制，它主要通过在网 络的传输层改进传输控制协议来实现。而链路 控制算法更侧重于网络的路由选择、负载均衡等 网络层的拥塞控制。两类算法虽是不同的切入
网络各参数的分析来判断网络运行情况,防止下 一次传递信息时网络拥塞的出现。在此基础之 上，提出了一种基于柯西分布的拥塞控制策略， 其主要通过预测的方式，将RTT采样值迭代进 入柯西分布函数，来预估下一次拥塞窗口的大 小，从而避免网络发生拥塞。
RTT采样值，从而计算得到的统计模型的各参数 亦不精确,导致预测下一次拥塞的误差较大。
一种基于显式反馈的NDN网络拥塞控制算法的开题报告
一种基于显式反馈的NDN网络拥塞控制算法的开题报告一、研究背景及意义随着互联网的快速发展，网络流量不断增加，网络拥塞成为网络性能瓶颈之一。
传统的TCP/IP网络拥塞控制算法在应对面临的新的拥塞挑战时已经不能满足当今网络的需求。
因此，未来面向下一代互联网（Next Generation Internet）的研究需要探索新的拥塞控制算法。
Named Data Networking（NDN）是一种基于数据命名的新一代互联网架构，与传统的IP网络不同，NDN网络中对每个数据包都进行命名，而不是唯一标识主机。
NDN采用新的网络模型，将网络中的每个节点都转换为数据产生和流转的潜在源。
NDN 网络具有很好的数据安全、数据持久化、边缘智能性等特点，因此在未来互联网中具有广泛的应用前景，例如智能家居、智慧医疗、无人驾驶等。
但是，由于NDN网络中每个节点都可以成为数据的潜在源，当网络中有大量节点同时对某个目标数据进行访问时，可能会导致网络拥塞。
因此，NDN网络中的拥塞控制算法也需要不断地进行研究和优化。
目前，在NDN网络中研究较多的拥塞控制算法基于隐式反馈（如数据包丢失、重传等）进行判断和调节，但是这种算法因为需要等待数据包传输结果，存在一定的时延问题。
因此，开发一种基于显式反馈的拥塞控制算法是当前NDN网络研究的热点之一。
本研究旨在设计一种基于显式反馈的拥塞控制算法，以提高NDN网络的稳定性、吞吐量和时延表现，为NDN网络的实际应用提供技术支持。
二、研究内容1. 研究NDN网络中的拥塞控制算法概念和原理，对比传统TCP/IP网络拥塞控制算法，分析NDN网络中的瓶颈和挑战。
2. 对NDN网络中的显式反馈机制进行研究，了解当前基于显式反馈的拥塞控制算法的主要思路和方法，分析其适用性和缺陷。
3. 设计一种基于显式反馈的拥塞控制算法，探讨在NDN网络中数据流块（Data Segments）的传输策略与显式反馈的联系，分析使用显式反馈的优势和潜在问题。