摘要本文全面的介绍了NS的基础知识和一些操作的技术,对NS的工作方式做了较深入的剖析,讲述了基于NS的网络仿真技术,对网络拥塞控制的历史及现状作了一定的介绍,其中重点介绍了其中的主动队列管理方式,并主要分析了BLUE主动队列算法,介绍了BLUE的起源、算法、及实现。毕业论文中详细讲述了如何对NS进行扩展,如何添加BLUE这种新的协议算法,并在NS平台上对BLUE算法进行了一定的研究,对BLUE和RED的主要性能,如丢包率、吞吐量、延时抖动等,做了相关的分析研究,对BLUE算法和RED算法做了一定的评估。10100
关键词  NS平台  网络仿真  拥塞控制   BLUE算法   RED算法毕业设计说明书(论文)外文摘要
Title   Simulation and Study of The BLUE Active   
 Queue Management Algorithms               
Abstract
In this paper, it gives a comprehensive introduction to the basics and some operating techniques of the NS, and analyzes the working methods of NS deeply, then gives an account of the network-based simulation technology. Also, there is an introduction to the history and current situation of network's Congestion Control, which focuses on active queue management, especially the BLUE algorithms. It presents the origin, algorithms, and implementation of BLUE and describes how to expand NS in detail, including how to add the new protocol algorithm of BLUE. Then it does some study of the BLUE algorithms on the NS platform .At last, it analyzes the main performance of the BLUE and RED, such as packet loss rate, throughput, delay to evaluate the BLUE and RED algorithms.
Keywords  NS platform  Simulation  Congestion Control   
BLUE Algorithms  RED Algorithms
目  次
1    绪论    1
1.1  研究背景及意义    1
1.2  拥塞控制的基本思想    2
1.3  拥塞控制概述    2
1.4  主动队列管理算法研究现状    3
1.5  论文的组织结构    5
2  NS2的介绍与安装    5
2.1  NS2简介    5
2.2  NS安装相关    6
2.3  NS平台工作概述    7
3    BLUE及RED算法概述    11
3.1  RED及BLUE算法产生背景    11
3.2  BLUE算法的实现    12
3.3  RED算法的不足    14
4    BLUE在NS平台上的仿真研究    15
4.1  在NS中添加BLUE算法    15
4.2  编写otcl脚本    16
4.3  对比仿真实验    19
4.4  仿真结果分析    20
结  论     33
致  谢     34
参 考 文 献    35
1    绪论
1.1 研究背景及意义
Internet是覆盖全球的信息基础设施之一。近些年来,Internet发展呈现爆炸式增长,新型网络应用不断涌现,同时出现大量的实时多媒体数据流,使得Internet的流量急剧增加,网络带宽资源变得十分紧张,以致网络经常发生拥塞。目前有限的网络带宽己经不能满足网络的需求,因此如何在有限的带宽条件下提高网关对数据的处理能力成为目前函待解决的问题和通信网络研究的热点。而基于存储器管理的主动队列管理技术是解决这一关键问题的有效途径之一[1]。
在最初的TCP协议中只有流量控制,而没有拥塞控制,即接收端利用TCP报头将接收能力通知发送端。这样的控制机制只考虑了接收端的接收能力,而没有考虑网络的传输能力,导致了网络拥塞崩溃的发生。1986年10月,由于拥塞崩溃,美国LBL到 UC BerkelevM的数据吞吐量从32Kbps跌落到40Kbps[2]。从此之后,学者对拥塞控制领域开展了大量的研究工作。
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