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自相似网络传输与拥塞控制的综述报告
自相似网络传输（Self-SimilarNetworkTraffic）与拥塞控制是计算机网络领域的重要研究方向之一。自相似网络传输是指网络流量具有统计学上的自相似性质，即具有不同时间尺度的分布形式相似的特点。这种特性可能会导致网络出现拥塞的情况，因此设计高效的拥塞控制算法是非常必要的。
自相似网络传输的研究始于上世纪90年代初期，由于其在真实网络中的存在性，引起了学术界的广泛关注。自相似性在网络传输中的存在，对传统网络性能分析和建模带来了巨大挑战。因为这种分布模式具有非常不同寻常的特点，例如无法通过统计平均值来描述，且波峰和波谷之间的持续时间和幅度的关系是分形性的。
传统的拥塞控制算法，例如TCPReno，主要针对的是网络流量的随机性。然而，自相似网络传输的存在意味着这些算法在处理自相似网络流量时可能无法达到最优效果。因此，开发适用于自相似网络的拥塞控制算法成为了当前的研究方向。
目前，已经提出了许多针对自相似网络传输的拥塞控制算法。其中，基于反馈控制的算法被广泛研究。这些算法利用网络节点的反馈信息来动态调整其传输速率，并根据网络负载的实际情况来保持网络的稳定性。其中最为著名的算法是RED（RandomEarlyDetection），它可以根据网络负载情况调整其队列长度来避免网络拥塞。
还有一些基于队列长度的算法，它们不需要反馈信息即可进行拥塞控制。这些算法利用队列长度来测量网络负载，并根据预设的门限值来控制流量。其中，最常用的算法是ECN（ExplicitCongestionNotification），它利用网络节点的IP头部标记位来通知端节点进行流量控制。
自相似网络传输和拥塞控制的研究已经延续了几十年，尽管已经取得了一定的进展，但还有许多问题需要解决。其中，对于如何准确测量自相似网络流量的问题仍然是一个挑战。此外，对于不同类型的应用，需要不同的拥塞控制算法。因此，未来需要继续对这个问题进行深入的研究和探索。