On the impact of TCP and per-flow scheduling on Internet performance (extended version)
互联网性能与TCP和UDP协议的属性密切相关，共同负责绝大多数互联网流量的传输。这些协议在FIFO队列下的行为以及网络拥塞的影响是很好理解的。然而，没有全面的分析时，流感知机制，如每流调度和丢弃策略部署。以前的模拟和实验结果留下了一些未回答的问题。在本文中，我们通过一组流体非线性常微分方程的瞬时吞吐量和N个长寿命的TCP源的缓冲区占用三个按流调度纪律（公平优先，最长队列第一，最短队列第一）和最长队列丢弃缓冲区管理建模来解决这个问题。我们研究了系统的演化和分析表征的固定制度：封闭形式的表达式推导出固定的吞吐量/发送速率和缓冲区占用，使深入了解TCP流量的短期/长期公平性。同样，我们提供的UDP流在TCP流量的存在下所经历的损失率的表征。
2009-10-23 cs.NI
Low Complexity Fair Scheduling in LTE/LTE-A Uplink Involving Multiple Traffic Classes
对长期演进/高级长期演进分组调度的大量研究集中在下行链路中，而对上行链路的研究相对较少。在上行链路中，信道感知调度的吞吐量最大化已被广泛研究，而考虑一个无限积压的缓冲区模型，这使得调查不切实际。因此，我们提出了一个最佳的上行链路分组调度方案与现实的业务源。首先，我们提出了一个联合的信道和缓冲区感知算法，该算法最大化了实际传输的比特数。此后，我们在我们的算法中引入延迟约束，以支持实时流量。我们进一步提高我们的算法，将不同的延迟和吞吐量的要求，混合交通类。最后，我们引入了优先级翻转，以最大限度地减少带宽饥饿的低优先级流量存在较高比例的高优先级流量。我们观察到，延迟约束可能会使基于优化的建议不可行。因此，为了避免不可行性，我们用延迟中断最小化（DOM）代替延迟约束。DOM的目标是最小化由于延迟违规而导致的丢包。此外，DOM还有助于将问题简化为一个众所周知的分配问题，可以通过应用匈牙利算法来解决。因此，我们的方法提供了一个最佳的分配与低计算复杂性。
2020-05-16 cs.NI
FairQ: Fair and Fast Rate Allocation in Data Centers
针对数据中心特殊拥塞模式且不修改TCP的需求，提出基于交换机的FairQ速率分配方法，通过软件更新实现无缝部署，理论分析与NetFPGA原型实验验证了其稳定性和有效性。
2024-01-09 cs.NI
TFDASH: A Fairness, Stability, and Efficiency Aware Rate Control Approach for Multiple Clients over DASH
HTTP上的动态自适应流传输（DASH）最近已被广泛部署在互联网中并在行业中被采用。然而，它不施加任何自适应逻辑来选择客户端所请求的视频片段的质量，并且当多个玩家竞争瓶颈链路时，相对于许多期望的属性（效率、稳定性和公平性），它的性能乏善可陈。在本文中，我们提出了一个吞吐量友好的DASH（TFDASH）速率控制方案，用于DASH上的多个客户端的视频流，以很好地平衡效率，稳定性和公平性之间的权衡。保证公平性和高效率（带宽利用率）背后的核心思想是避免在所有客户端的下载过程期间的OFF时段，即，带宽利用率接近100%，处于完全预约或超额预约状态。我们还提出了一个双阈值缓冲模型来解决上述思想所带来的不稳定性问题。因此，通过整合这些新的组件，我们还提出了一个概率驱动的速率自适应逻辑考虑到几个关键因素，最影响视觉质量，包括缓冲区占用，视频播放质量，视频比特率切换频率和幅度，以保证高质量的视频流。我们的实验证明了所提出的方法的优越性能。
2017-11-06 cs.MM cs.NI
Model-Based Insights on the Performance, Fairness, and Stability of BBR
Google的BBR是最近重新寻求高效、公平和灵活的调度控制算法（CCA）的最突出成果。虽然BBR的性能已经被许多研究所研究，但以前的工作仍然在BBR性能的理解方面存在差距：基于实验的研究通常只考虑研究人员可以通过可管理的努力建立的网络设置，而基于模型的研究忽略了收敛等重要问题。为了补充以前的BBR分析，本文提出了一个流体模型的BBRv1和BBRv2，允许在各种网络设置和分析处理，如稳定性分析的有效模拟。通过实验验证，我们表明，我们的流体模型提供了高度准确的预测BBR行为。通过广泛的模拟和理论分析，我们得出了一些见解，这两个BBR版本，包括以前未知的缓冲区膨胀问题BBRv2。
2022-08-23 cs.NI
Satellite ATM Network Architectural Considerations and TCP/IP Performance
在本文中，我们提供了一个总结的设计方案，在卫星ATM技术。一个卫星ATM网络包括由卫星间交叉链路连接的卫星空间段和各种ATM网络的地面段。卫星-ATM接口模块将卫星网络连接到ATM网络并执行各种呼叫和控制功能。网络控制中心执行各种网络管理和资源分配功能。当设计一个卫星ATM网络来有效地传输Internet业务时，必须考虑诸如ATM服务模型、媒体访问协议和业务管理等问题。本文提出了卫星宽带环境下ATM-UBR上TCP/IP业务对缓冲区的要求。我们的研究结果是基于TCP与选择性bridegments和每VC缓冲区管理政策的交换机。大约0.5 * RTT到1 * RTT的缓冲区大小足以为长延迟网络和大量源的无限TCP流量提供超过98%的吞吐量。此缓冲区要求与源的数量无关。由于在交换机处执行的每VC缓冲区管理和TCP流量的性质，对于大量源的公平性是高的。
1998-09-23 cs.NI
BBRv2+:Towards Balancing Aggressiveness and Fairness with Delay-based Bandwidth Probing
Google提出的BBR v2旨在解决BBR在基于丢失的拥塞控制算法（CCA）中的不公平性和浅缓冲网络中过度重传的缺点。在本文中，我们首先全面研究BBRv2的性能在各种网络条件下，BBRv2减轻了BBR的缺点。尽管如此，BBRv2的好处也伴随着一些代价，包括对带宽动态的缓慢响应以及对随机丢失的低弹性。然后，我们提出BBRv2+解决BBRv2的性能问题，而不牺牲其优势BBR。为此，BBRv2+将延迟信息纳入其路径模型，这谨慎地引导其带宽探测的积极性，以不降低其对基于丢失的CCA的公平性。BBRv2+还集成了提高对随机丢失和网络抖动的弹性的机制。大量的实验证明了BBRv2+的有效性。特别是，它实现了25%的高吞吐量和可比的排队延迟相比，BBRv2在高移动性的网络场景。
2021-07-07 cs.NI
Design and Implementation of Fair Congestion Control for Data Centers Networks
在数据中心中，复合突发业务的性质以及小的带宽延迟积和交换机缓冲器导致了传统的拥塞控制机制（例如TCP）不能很好地处理的若干拥塞问题。现有的工作试图通过修改TCP以适应数据中心的操作性质来解决这个问题。这在私人环境中实际上是可行的，但在公共环境中，这种修改是禁止的。因此，在这项工作中，我们设计了简单的基于交换机的队列管理来充分处理这种拥塞问题。这种方法不需要修改TCP发送方和接收方算法，从而可以在公共数据中心轻松无缝地部署。我们提出了一个理论分析，以显示该计划的稳定性和有效性。我们还提出了三种不同的实际实现（作为Linux内核模块和OpenvSwitch的附加功能），并给出了NS-2模拟和在小型测试床集群中实际部署的实验的数值结果，以显示其在实现高吞吐量的整体，良好的公平性和延迟敏感流的短流完成时间的有效性。
2020-12-01 cs.NI
TCP ROCCET: An RTT-Oriented CUBIC Congestion Control Extension for 5G and Beyond Networks
针对5G等蜂窝网络中TCP CUBIC因大缓冲区引发的时延高、缓冲区膨胀等问题，提出结合RTT与丢包响应拥塞的TCP ROCCET扩展，实验验证其在真实5G场景下可降时延且吞吐量与BBRv3相当。
2025-10-29 cs.NI
QoE-Centric Multi-User mmWave Scheduling: A Beam Alignment and Buffer Predictive Approach
在本文中，我们考虑在毫米波（mmWave）视频流媒体网络，其中包括一个流媒体服务器和多个用户，每个请求具有不同分辨率的视频流的多用户调度问题。主要目标是优化所有用户的长期平均体验质量（QoE）。我们通过考虑毫米波网络的物理层特性来解决这个问题，包括由于双波束而导致的波束对准开销。为了开发一个有效的调度策略，我们利用上下文多臂强盗（MAB）模型，提出了一个波束对准开销和缓冲区预测流媒体解决方案，称为B2 P-Stream。所提出的B2 P-Stream算法最佳地平衡了开销和用户的缓冲器水平之间的权衡，并且通过减少用于更高分辨率的用户的波束对准开销来提高QoE。我们还提供了一个理论保证，我们提出的方法，并证明它保证了一个次线性遗憾界。最后，我们通过广泛的模拟研究我们提出的框架。我们提供了一个详细的比较B2 P流对均匀随机和循环（RR）的政策，并表明它优于他们两个在提供更好的QoE和公平性。我们还分析了B2 P-Stream算法在不同网络配置下的可扩展性和鲁棒性。
2022-07-01 cs.NI eess.SP
LFQ: Online Learning of Per-flow Queuing Policies using Deep Reinforcement Learning
Technische Universität Wien（维也纳工业大学）
不同的、不兼容的拥塞控制算法数量的增加导致了公平排队部署的增加。公平排队隔离每个网络流，并且因此即使流的拥塞控制不是固有公平的，也可以保证每个流的公平性。到目前为止，公平排队系统中的每个队列要么有一个固定的、静态的最大长度，要么由一个主动队列管理（AQM）算法（如CoDel）管理。在本文中，我们设计了一个主动队列管理机制（学习公平Qdisc（LFQ）），动态学习的最佳缓冲区大小为每个流根据一个指定的奖励函数在线。我们表明，我们的基于深度学习的算法可以动态分配最佳队列大小，每个流取决于其拥塞控制，延迟和带宽。与竞争公平的AQM队列管理器相比，它提供了显着更小的队列，同时实现相同或更高的吞吐量。
2020-10-15 cs.LG cs.NI
Agile-SD: A Linux-based TCP Congestion Control Algorithm for Supporting High-speed and Short-distance Networks
近年来，高速和短距离网络被广泛部署，并且它们的必要性每天都在迅速增加。这种类型的网络用于多种网络应用，例如局域网（LAN）和数据中心网络（DCN）。在LAN和DCN中，通常部署高速和短距离网络来连接计算和存储元件以提供快速服务。实际上，这种网络的整体性能受到拥塞控制算法（CCA）的显著影响，该算法遭受带宽利用不足的问题，特别是在所应用的缓冲区机制非常小的情况下。在本文中，一种新的基于丢失的CCA定制的高速和短距离（SD）网络，即敏捷SD，已被提出。提出的CCA的主要贡献是实现了灵活性因素的机制。此外，已经进行了密集的模拟实验，以评估Agile-SD的性能相比，化合物和立方，这是最常用的操作系统的默认CCA。仿真实验结果表明，该CCA在平均吞吐量、丢包率和公平性等方面均优于同类CCA，尤其是在缓冲区较小的情况下。此外，Agile-SD显示出对缓冲区大小变化和分组出错率变化的较低敏感性，这提高了其效率。
2016-01-22 cs.NI
Deep Reinforcement Learning for Wireless Resource Allocation Using Buffer State Information
Karlsruhe Institute of Technology (KIT)（卡尔斯鲁厄理工学院）
随着无线网络中具有各种数据率和延迟要求的用户设备（UE）的数量增加，正交频分多址（OFDMA）的资源分配问题变得具有挑战性。特别地，当在保持UE之间的公平性的同时最大化系统数据率时，变化的要求导致非凸优化问题。在本文中，我们使用深度强化学习（DRL）解决非凸优化问题。我们概述，训练和评估的DRL代理，它执行的任务，下行链路OFDMA的情况下的媒体访问控制调度。为了开始训练我们的代理，我们引入模仿学习。为了提高调度性能，考虑基站处的全缓冲器状态信息（例如，分组年龄、分组大小）。输入特征压缩、数据包重排和年龄上限等技术进一步提高了代理的性能。我们使用诺基亚的无线套件对我们的代理进行训练和评估，并根据不同的基准代理进行评估。我们表明，我们的代理明显优于基准代理。
2021-08-27 cs.LG cs.NI cs.SY
Poor Video Streaming Performance Explained (and Fixed)
基于HTTP的视频流是当今互联网上的关键应用，构成了当今互联网流量的大部分。然而，客户仍然对视频质量不满意，导致内容提供方的收入损失。最近的研究将此归咎于客户端播放器使用的自适应比特率选择（ABR）算法，声称当视频缓冲区满时，它与TCP的交互很差，这导致它低估了可用的网络带宽。我们发现，问题的根源在于数据平面，即使是一个完美的控制平面（ABR）算法是不够的，以保证视频流的公平共享网络带宽。也就是说，（小）视频段的顺序下载是错误的，因为它们破坏了TCP拥塞控制和路由器队列占用之间的正常交互。我们解析推导出的视频流的吞吐量作为下载大小和网络条件的函数，并使用它来开发一个自适应算法选择的下载大小。结合流水线，我们的方法实现了接近最佳的吞吐量和快速的比特率自适应，无论控制平面算法。我们将我们的方法实现为一个名为Sprint的DASH视频播放器，并根据文献中最先进的建议以及Netflix，Youtube，Hulu和Amazon的部署播放器对其进行评估。Sprint始终实现其公平份额吞吐量的90%以上，而之前的最先进技术表现出高可变性（例如，从31%到接近公平份额，取决于网络条件）。行业参与者往往实现低于50%的公平份额。
2018-12-31 cs.NI
Congestion Control of TCP Flows in Internet Routers by Means of Index Policy
在本文中，我们解决的问题，在路由器中，这是一个基本的问题，如互联网的网络流的快速和公平的传输。我们建立了TCP源和瓶颈队列之间的交互模型，目标是在瓶颈队列中设计最优的数据包接纳控制。我们专注于放松版本的问题，通过放松固定的缓冲区容量的限制，必须满足在所有的时间历元。这种松弛使我们可以把多流问题简化为一族单流问题，从而可以从理论和数值上分析特殊结构的最优控制策略的存在性.特别是，我们表明，对于各种参数，TCP流可以在路由器中的最佳控制所谓的索引政策，但并不总是由阈值政策。我们还在Network Simulator-3中实现了索引策略，并在一个简单的拓扑结构中测试了它们在实际网络中的适用性。仿真结果表明，索引策略涵盖了大范围的理想属性，不同版本的TCP模型之间的公平性，在不同的往返时间和最小的缓冲区，以实现充分利用的队列所需的用户。
2013-08-05 cs.NI cs.PF
Right buffer sizing matters: some dynamical and statistical studies on Compound TCP
IIT Madras（印度理工学院马德拉斯分校）
本文研究了Compound TCP在不同网络拓扑下的性能，发现较小的缓冲区有利于系统稳定性，并且能够减少延迟，同时在吞吐量和流完成时间方面也表现良好。
2018-12-24 cs.NI cs.PF cs.SY
Performance of Step Network Using Simulation Tool
如今，分布式计算方法已经变得非常流行，这是由于与集中式计算方法相比的几个优点，因为它还以非常低的成本提供高性能计算。每个路由器都实现了一定的排队机制，以尽可能优化的方式分配资源，并通过分组传输和缓冲机制进行管理。在本文中，不同类型的排队纪律已经实现了数据包传输时，带宽分配，以及数据包丢弃发生由于缓冲区溢出。这导致分组传输中的延迟，因为分组必须在要再次传输的队列中等待。常见的排队机制有先进先出、优先级排队和加权公平排队等。本文通过仿真器工具在异构环境下进行仿真，通过对排队规则的性能评估，提高服务的服务质量。这是通过阶梯拓扑互连异构设备来证明的。本文从丢包率、时延变化、端到端时延和排队时延等方面分析了数据包、语音和视频业务的性能，比较了不同的排队规则对路由器网络资源的应用和利用的影响。在对所连接设备的性能进行评估之前，设计了统一建模语言类图来表示用于评估阶跃拓扑性能的静态模型。结果描述采取各种案例研究。
2017-01-17 cs.NI
Performance Analysis of DiffServ based Quality of Service in a Multimedia Wired Network and VPN effect using OPNET
在IP网络中应用服务质量（QoS）技术，以最有效的方式利用可用的网络资源，从而最小化具有多种类型服务的网络业务中的延迟和延迟变化（抖动）。多媒体服务可以包括语音、视频和数据库。研究人员已经做了大量的工作排队纪律，分析和改善有线和无线IP网络的QoS性能。本文重点介绍了有线IP网络中的QoS分析与更现实的企业建模，并提出了一些统计数据没有提出和讨论之前的模拟结果。使用四种不同的应用程序，即FTP，数据库，IP语音（VoIP）和视频会议（VC）。两个主要的排队纪律进行评估，即“优先级”和“加权公平”的数据包识别下的差分服务代码点（DSCP）。仿真结果表明，WFQ在排队延迟和低优先级服务所经历的抖动方面优于PQ。对于高优先级的业务，依赖于“流量丢弃”，“缓冲区使用”和“包延迟变化”选择的缓冲区大小进行了模拟和讨论，以评估QoS更深。最后分析了当外部用户通过虚拟专用网（VPN）访问服务器时，应用服务质量的网络数据库服务对内部网络用户吞吐量（平均数据接收速率）的影响。
2012-06-24 cs.NI
Improved Utility-based Congestion Control for Delay-Constrained Communication
由于内部网络节点中存在缓冲器，每个拥塞事件导致缓冲器拥塞，从而导致增加的端到端延迟。在延迟敏感型应用的情况下，大的延迟可能是不可接受的，并且需要一种在保持低的端到端延迟的同时适当地管理拥塞事件的解决方案。基于延迟的拥塞算法是一种可行的解决方案，因为它们的目标是限制所经历的端到端延迟。不幸的是，当与不受延迟约束调节的拥塞控制算法（例如，基于损失的算法）。我们的目标是填补这一空白，提出了一种新的拥塞控制算法的延迟约束的通信尽力而为的分组交换网络。该算法在与其他基于延迟的流竞争时能够保持有界的排队延迟，在与基于丢失的流竞争时能够避免饥饿。我们采用众所周知的基于价格的分布式机制作为拥塞控制，但是：1）我们引入了一种新的非线性映射之间的经验延迟和价格函数和2）我们结合延迟和丢失信息到一个单一的价格项的基础上，数据包到达间隔测量。然后，我们为我们的新算法提供了一个稳定性分析，我们在NS3框架中进行的仿真结果显示其性能。仿真结果表明，该算法能够实现良好的协议内公平性，有效地控制端到端时延，并在其他流导致排队时延过度增长时，保护流免于饥饿.
2017-01-20 cs.NI
Congestion Avoidance in Computer Networks with a Connectionless Network Layer
计算机网络的广泛使用和用于计算机互连的各种技术的使用使得拥塞成为一个严重的问题。在这份报告中，我们总结了我们的研究拥塞避免。我们比较了拥塞避免和拥塞控制的概念。简言之，拥塞控制是一种恢复机制，而拥塞避免是一种预防机制。拥塞控制方案帮助网络从拥塞状态中恢复，而拥塞避免方案允许网络以最小排队在低延迟和高吞吐量的区域中操作，从而防止其进入拥塞状态，在拥塞状态中由于缓冲器不足而丢失分组。确定了一些避免拥塞的可能替代方案。从这些备选方案中，我们选择了一种称为二进制反馈方案的方案，在该方案中，网络使用网络层报头中的单个比特将拥塞信息反馈给其用户，然后增加或减少其负载以最佳利用资源。分布式系统中全局最优性的概念是根据效率和公平性来定义的，这样它们就可以独立地量化，并适用于任何数量的资源和用户。所提出的方案已被模拟，并被证明是全球有效的，公平的，响应，收敛，鲁棒性，分布式，和配置无关。
1998-09-24 cs.NI
SQP: Congestion Control for Low-Latency Interactive Video Streaming
本文介绍了SQP的设计和评估，一个拥塞控制算法（CCA）的交互式视频流应用，需要流高比特率压缩视频与非常低的端到端帧延迟（如。AR流媒体、云游戏）。SQP使用帧耦合的、步调一致的分组序列来对网络带宽进行采样，并使用自适应单向延迟测量来从排队中恢复，以获得低的、有界的排队延迟。SQP快速适应链路带宽的变化，确保高利用率和低帧延迟，并且在可接受的延迟包络内与正在构建的流竞争时，还实现了有竞争力的带宽共享。SQP具有良好的公平性，并且在具有浅缓冲区的链路上工作得很好。在Google的AR流媒体平台中，SQP与Copa的实际A/B测试中，SQP在LTE和Wi-Fi的高比特率和低帧延迟下分别实现了27%和15%的会话。当与Cubic和BBR等构建流量竞争时，SQP的带宽比GoogCC（WebRTC）、Sunday和PCC-Vivace高2- 3倍，性能与Copa相当（带模式切换）。
2022-07-25 cs.MM cs.NI
Probe and Adapt: Rate Adaptation for HTTP Video Streaming At Scale
今天，用于在因特网上的视频流的技术正朝着称为基于HTTP的自适应流（HAS）的范例会聚。有两种独特的口味。首先，通过在HTTP/TCP之上，它利用网络友好的TCP来实现防火墙/NATS的穿越和带宽共享。其次，通过预编码和存储视频在一些离散的比特率水平，它引入了视频比特率自适应的可伸缩的方式，视频编码是从闭环适应排除。传统观点认为，HAS客户端观察到的TCP吞吐量指示可用的网络带宽，因此可以用作视频比特率选择的可靠参考。我们认为，这不再成立时，HAS成为互联网流量的一个重要组成部分。我们表明，当多个HAS客户端在网络瓶颈竞争时，竞争客户端的存在和视频比特率的离散性将共同造成混乱，使客户端正确感知其公平共享带宽。通过分析和实际实验，我们证明了这种基本限制会导致例如视频速率振荡，从而对视频观看体验产生负面影响。因此，我们认为，有必要在应用层实现一个“探测和适应”的机制，HAS视频速率自适应，这是类似的，但正交的传输层网络速率自适应实现TCP。我们目前的PANDA -一个客户端的速率自适应算法HAS-作为这个想法的一个体现。我们的测试结果表明，与传统的算法相比，PANDA是能够减少60%的视频速率的不稳定性，在给定的缓冲区欠载运行的风险。
2013-07-07 cs.NI
Elastic-TCP: Flexible Congestion Control Algorithm to Adapt for High-BDP Networks
在过去的十年中，对互联网应用的需求不断增加，这增加了全球数据中心的数量。这些数据中心通常使用长距离和高速网络相互连接。如已知的，传输控制协议（TCP）是用于在这些数据中心之间提供这种连接的主要协议。不幸的是，这些网络的巨大的带宽延迟产品（BDP）阻碍了TCP实现充分的带宽利用率。为了提高TCP适应高BDP网络的灵活性，提出了一种新的基于时延且与RTT无关的拥塞控制算法（CCA），即Elastic-TCP。它主要贡献了新的窗口相关加权函数（WWF），以提高TCP带宽利用率在高BDP网络。已经进行了大量的模拟和测试床实验，通过将其性能与Microsoft，Linux和Google开发的常用TCP进行比较来评估所提出的Elastic-TCP。实验结果表明，与其他TCP协议相比，弹性TCP协议在保持公平性和丢包率的前提下，获得了更高的平均吞吐量。此外，值得注意的是，新的Elastic-TCP对缓冲区大小和分组出错率的变化的敏感性比其他TCP低，这赋予了高效率和稳定性。
2019-04-30 cs.DC cs.NI
Network-Optimised Spiking Neural Network (NOS) Scheduling for 6G O-RAN: Spectral Margin and Delay-Tail Control
School of Computing and Communications（计算与通信学院）；Lancaster University（兰卡斯特大学）；Nanjing University of Information Science and Technology（南京信息工程大学）
本文提出一种网络优化脉冲神经网络调度器，通过结合双态内核与成对公平授权头，实现6G O-RAN中频谱边际与延迟尾部控制，提升系统利用率与低延迟性能。
2025-12-22 cs.IT cs.LG cs.NI
