拥塞控制算法分析.doc

项目
拥塞控制算法分析
刘斌刘伟彦
江苏城市职业学院210013
摘要：通过对拥塞控制算法和拥塞控制机制设计困难的分析，描述了在拥塞控制领域，国内外研究的热点及方法，同时指出了大多数方法的不足之处，并提出了一个将动态流感知技术、网络测量技术和模糊控制技术引入拥塞控制机制的研究方向。
关键词：拥塞控制；动态流感知；主动队列管理；网络测量；自适应；模糊控制；
拥塞是一种持续过载的网络状态，此时用户对网络资源的需求超过了其固有容量。就Internet体系结构而言，拥塞的发生是其固有属性，网络中的拥塞来源于网络资源和网络流量分布的不均衡性，拥塞不会随着网络处理能力的提高而消失。随着Internet商业化的巨大成功，网上传输的多媒体信息迅速增多，网络拥塞现象日益严重，已经成为提升网络性能的一个瓶颈，因为很难想象一个时常有可能出现严重拥塞且无法及时恢复的网络能够实现良好的服务质量（QualityofService，QoS）保证[1]。学术界在网络拥塞控制领域已经作了大量的研究工作，但到目前为止，拥塞控制问题一直没有得到很好地解决[2]。
拥塞控制本质上是如何实现资源共享的问题，因此可以从两个方面考虑如何解决拥塞问题：一是增加网络资源；二是降低用户需求。实践证明单纯增加网络资源不能从根本上解决问题，因为现实的网络是动态的、不精确的、突发性的，网络资源的增加是有限的，用有限的资源去适应波动很大的用户需求，不可避免会出现网络资源不能满足用户需求的时候。降低用户需求的具体机制与策略是多样的，策略的选择依据拥塞的严重程度和持续时间。对短暂的过载一跳接一跳（hop-to-hop）比在传输层端到端（end-to-end）更有效；对于突发性的流量尖峰采用在中间节点加适当的缓存是最好的。因此拥塞控制要综合应用各种技术措施，从各个层次解决网络可能出现的拥塞。基于拥塞控制的复杂性、分布性，拥塞控制应该是全局的、系统的、自适应的，而目前的拥塞控制研究大都是针对局部的某一具体问题进行，依靠直觉的推断，根据经验进行改进，缺乏根据网络的实际情况自适应地选择控制策略，采取最合适的拥塞控制机制，有效地、自适应地调节用户行为。
拥塞控制算法的分布性、Internet的复杂性和对拥塞控制算法的性能要求又使拥塞控制算法的设计具有很高的难度。
国外研究者已尝试在QoS机制中引入动态流感知技术，实验证明动态流感知技术在接纳控制的稳定性和公平性方面十分有效[3,4]。流感知体系基于有限流对共享链路带宽的分配进行控制，实现隐性的业务特征感知和接纳策略[5,6]。基于测量的流感知接纳控制没有考虑直接流间的影响，在业务边缘没有进行平滑处理，新业务接入时易导致链路状态的跃变，系统不稳定。目前的拥塞控制机制的设计大都针对局部的某一具体问题进行，依靠直觉的推断，根据经验进行改进，因而缺乏根据网络的实际情况采取最合适的拥塞控制策略，有效地、自适应地调节用户行为。
目前国内外的研究者大多关注模糊动态流感知在接纳控制领域的应用，将其应用于拥塞控制机制还很少，尤其缺乏对这一理论及技术的综合系统性研究。
拥塞控制是QoS最基本、最核心的因素，不仅对提高网络的性能和效率有重大影响，也是提高网络QoS水平的前提和基础。学术界在网络拥塞控制领域作了大量的研究工作，但该问题一直没有被很好地解决。
目前国内外对拥塞控制机制的研究，大体分为两类。
一是基于端系统，遵循“核心简单、外缘复杂”设计原则，缺点是反应时间滞后，不能根据网络的实际状态自适应地调节控制策略，例如简单以丢包作拥塞信号,将导致振荡,反而增加丢包率[7]。
二是基于路由器支持，通过使路由器参与拥塞控制过程来弥补上述基于端系统的拥塞控制机制的不足。主动队列管理(ActiveQueueManagement,AQM)是近来拥塞控制研究的热点[9]。RED（RandomEarlyDetection,RED）是RFC2309推荐的AQM的唯一候选算法。RED虽然能使网络避免拥塞或尽早从拥塞状态中恢复，但由此增加了路由器开销，RED算法还存在参数设置敏感，缺乏自适应性，因此至今并未在互联网上得到广泛的应用。
分析拥塞控制机制的设计困难主要有以下几点：
(1)拥塞控制的分布性。拥塞控制机制的实现分布在多个网络节点中，使各节点协调工作，还必须考虑某些节点工作不正常的情况。
(2)网络环境的复杂性。Internet中各处的网络性能差异很大，因此拥塞控制机制必须具有很好的适应性。
(3)拥塞控制机制的性能要求。拥塞控制机制对性能有很高的要求，包括公平性、效率、稳定性和收敛性等。某些性能目标之间存在矛盾，在设计时需要进行权衡。
(4)拥塞控制的开销。拥塞控制机制必须尽量减少附加的网络流量，特别是在拥塞发生时。
近年来，在拥塞控制机制研究方