Processor Based Active Queue Management for providing QoS in Multimedia Application
本文的目的是实现基于主动网络的主动队列管理技术，利用基于网络处理器（NP）的路由器提供服务质量（QoS），以增强多媒体应用。使用Intel IXP 2400 NP模拟器评估性能。结果表明，基于主动网络的主动队列管理算法在拥塞情况下具有比RED算法更好的性能，能够以最小的时延和队列丢失实现高速的分组分类，从而支持多媒体应用。使用模拟，我们表明，该系统可以提供保证优先流与提高网络利用率，其中带宽是根据优先级的流之间共享。我们首先分析了负载分配方案的可行性和最优性，然后分别针对非延迟敏感流和延迟敏感流提出了解决方案。已经进行了严格的模拟和实验，以评估性能。
2010-04-11 cs.MM cs.NI
Network Coding-Aware Queue Management for TCP Flows over Coded Wireless Networks
我们感兴趣的单播流量在无线网络，采用建设性的会话间网络编码，包括单跳和多跳方案。在这种设置中，TCP流由于其突发行为以及由于TCP对底层网络编码不可知的事实而没有充分利用网络编码机会。为了提高TCP流在编码无线网络上的性能，我们采取了以下步骤。首先，我们制定了网络效用最大化的问题，我们提出了一个分布式的解决方案。其次，模仿的最优解的结构，我们提出了一个“网络编码感知”队列管理方案（NCAQM）在中间结点，我们不做任何改变TCP或MAC协议（802.11）。我们证明，通过模拟，NCAQM显着提高TCP性能相比，TCP在基线计划。
2010-10-03 cs.NI
Effect of the Feedback Function on the QoS in a Time Space Priority with Active Queue Management
主动队列管理（AQM）的基本思想是感知网络中的拥塞程度，并通知数据包源，以便它们降低发送速率。文献中对主动队列管理机制进行了大量的研究。但是，在具有不同QoS要求的不同类型的分组共享同一链路的DiffServ架构的上下文中，没有使用这些方法。在本文中，我们研究了一种访问控制机制的RT和NRT数据包到达一个缓冲区实现在一个终端用户在HSDPA。该机制使用阈值来管理对缓存的访问，并赋予RT数据包优先访问权。为了控制缓冲器中NRT分组的到达速率，使用主动队列管理。我们研究了反馈函数对两类数据包的QoS参数的影响，给出了数学描述和解析结果，数值结果表明所提出的反馈函数对系统中的NRT数据包具有更高的QoS.
2013-04-11 cs.NI
SAM: Support Vector Machine Based Active Queue Management
Mehran University of Engineering & Technology（梅兰工程技术大学）；DHA Suffa University（DHA苏法大学）
近年来，人们对主动队列管理（AQM）控制器的设计越来越感兴趣。这些控制器的目的是在不同的负载，链路延迟和带宽下管理网络拥塞。提出了一种新的主动队列管理控制器，该控制器采用以径向基函数（RBF）为核的支持向量机（支持向量机）进行训练。该控制器被称为基于支持向量的主动队列管理（SAM）控制器。所提出的控制器的性能进行了比较与三个传统的主动队列管理控制器，即随机早期检测，蓝色和比例积分控制器。初步的仿真研究表明，所提出的控制器的性能与传统的控制器。然而，所提出的控制器是更有效地控制队列大小比传统的控制器。
2016-04-02 cs.LG cs.NI
Traffic-aware Gateway Placement and Queue Management in Flying Networks
无人机（UAV）已经成为承载通信节点（包括Wi-Fi接入点和蜂窝基站）的适当平台。这导致了由无人机组成的飞行网络的概念，作为一种灵活和敏捷的解决方案，随时随地提供按需无线连接。然而，现有技术的工作已经集中在优化提供到地面用户的连接的接入网络的布置，而忽略了回程网络设计。为了提高提供给地面用户的整体服务质量（QoS），需要仔细定义飞行网关（FGW）的位置和UAV中配置的队列的大小，以满足严格的性能要求。本文的主要贡献是一个流量感知的网关布局和队列管理（GPQM）算法的飞行网络。GPQM利用预先知道的位置的无人机和他们的交通需求，以确定FGW的位置和队列大小的无人机，以最大限度地提高总吞吐量，并提供随机延迟保证。GPQM评估通过ns-3模拟，考虑到一个现实的无线信道模型。结果表明，GPQM使用时提供的QoS显着的收益。
2022-07-05 cs.NI
Languages for modeling the RED active queue management algorithms: Modelica vs. Julia
这项工作是专门研究的Modelica和Julia程序设计语言的能力，用于实现一个连续离散的范例在建模混合系统，包含连续和离散方面的行为。由根据传输控制协议（TCP）处理的传入流和使用随机早期检测（RED）算法处理流量的路由器组成的系统充当模拟阈值系统。
2020-07-18 cs.MS cs.NI
A Grouped Sorting Queue Supporting Dynamic Updates for Timer Management in High-Speed Network Interface Cards
School of Microelectronics, Xidian University（西安电子科技大学微电子学院）；State Key Laboratory of Integrated Service Networks, Xidian University（西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室）
本文提出两种新型优先队列操作——更新和分组排序，用于实现硬件定时管理。通过一维脉冲阵列和移位寄存器的混合架构，设计了一种支持更新操作的硬件优先队列，提高了定时精度和效率。
2026-01-14 cs.DS cs.NI
Fair Stateless Aggregate Traffic Marking using Active Queue Management Techniques
在异构网络，如今天的互联网，区分服务架构承诺提供QoS保证，通过可扩展的服务区分。交通标志是这一框架的重要组成部分。在本文中，我们提出了两个新的聚合标记，是无状态的，可扩展的和公平的。我们利用无状态主动队列管理（AQM）算法，使公平和有效的令牌分配之间的各个流的聚合。第一个标记，概率聚合标记（PAM），使用令牌桶突发大小来概率标记传入数据包，以确保TCP友好和按比例公平标记。第二个标记，无状态聚合公平标记（F-SAM）近似公平标记技术来隔离流，同时标记聚合的分组。它在流之间均匀地分配令牌，而不维护每个流的状态。我们的模拟结果表明，我们的标记策略显示高达30%的改善，而其他常用的标记标记流聚集。这些改进是在更好的平均吞吐量和公平性指标方面，在包含由TCP（长寿大象和短命老鼠）和行为不端的UDP流组成的异构流量的场景中。作为奖励，F-SAM帮助老鼠赢得了对大象的战争。
2002-04-08 cs.NI
Confucius: Achieving Consistent Low Latency with Practical Queue Management for Real-Time Communications
Confucius提出一种实用队列管理方案，通过减缓带宽调整以匹配拥塞控制，消除实时通信中的延迟尖峰，无需端主机协作或手动调参，实验显示停顿时间减少超50%。
2024-02-07 cs.NI
Optimizing Information Freshness Through Computation-Transmission Tradeoff and Queue Management in Edge Computing
边缘计算应用程序通常需要在源处对生成的数据进行预处理，然后传输到边缘服务器。在这种情况下，传输时间和预处理时间相结合，在它们之间进行权衡，以实现目标。本文提出了这样一个系统的分析，其目标是优化边缘服务器上接收到的数据的新鲜度。我们将该系统建模为两个串联的队列，其服务时间随时间独立，但传输服务时间单调依赖于平均计算服务时间。这种依赖性捕获了由于较低的卸载计算而导致的传输时间的自然减少。我们分析了各种队列管理方案在这个串联队列中的第一个队列有一个单一的服务器，泊松包到达，一般独立的服务，没有额外的缓冲区来保存传入的状态更新数据包。第二队列具有从第一队列接收分组的单个服务器，并且服务是无记忆的。我们考虑两种形式的第二个队列：（i）没有数据缓冲区和（ii）一个单位的数据缓冲区，最后来的先服务与丢弃。我们分析了各种非抢占以及抢占的情况下。我们进行平稳分布分析，并获得封闭形式的表达式平均年龄的信息（AoI）和平均峰值AoI。我们的数值结果说明了分析结果如何计算和传输时间可以权衡优化AoI，并揭示了平均AoI和平均峰值AoI之间的权衡。
2019-12-03 cs.IT cs.NI math.IT
Optimizing Service Differentiation Scheme with Sized-based Queue Management in DiffServ Networks
在本文中，我们引入了修改的基于大小的队列管理作为丢弃方案，其目的是公平地优先考虑和分配更多的服务到VoIP流量，而不是像FTP这样的批量数据，因为前者通常具有较小的数据包大小，对网络拥塞的影响较小。同时，我们希望保证这种优先级对两种流量类型都足够公平。另一方面，我们研究了总的链路延迟的拥塞链路，试图减轻这种拥塞尽可能多的早期拥塞通知的功能。我们的M-SQM方案已被评估与NS 2实验，以测量从两个和总链路延迟不同的流量接收的数据包。M-SQM的性能评估结果已经过验证，并与其他三种传统AQM（RED、RIO和PI）的性能进行了图形比较。它描绘了我们的M-SQM优于这些AQM在提供QoS服务差异化水平。
2012-12-05 cs.NI
Optimal Energy Management Policies for Energy Harvesting Sensor Nodes
我们研究了一个传感器节点的能量收集源。产生的能量可以存储在缓冲器中。传感器节点周期性地感测随机场并生成分组。这些数据包存储在队列中，并使用当时可用的能量进行传输。我们得到的能源管理政策，是吞吐量最佳，即，数据队列对于最大可能的数据率保持稳定。接下来我们得到了最小化队列平均延迟的能量管理策略，并比较了几种容易实现的次优能量管理策略的性能。一个贪婪的政策，确定在低信噪比制度，是吞吐量最优，也最大限度地减少平均延迟。
2008-09-23 cs.NI
CHOKeD: A Fair Active Queue Management System
公平性是维持网络服务尽力交付的重要因素。现在，实时多媒体应用已经在很大程度上通过互联网发展。大多数多媒体业务在网络拥塞时无响应。无响应的流量流窃取了大部分网络带宽，并在网络拥塞期间饿死了一些其他响应的流量。在存在这些无响应的业务流的情况下，响应流的保护已经成为一个主要问题。许多基于主动队列管理（AQM）的解决方案已经被推荐用于保护响应的业务流免受不响应的业务流的影响，并确保所有业务流之间的公平性。本文提出了一种新的主动队列管理方案CHOKeD，以保证拥塞链路中所有流之间的公平性。这是一种完全无状态的方法。CHOKeD基于动态绘图因子来惩罚无响应的流量。它成功地保护响应流中存在的无响应流。CHOKeD的公平性、响应流量的高吞吐量和无状态设计等特性是其在边缘和网络核心路由器上部署的有利因素。大量的模拟已经进行了评估其性能下的实时网络场景
2017-12-23 cs.NI
Distilling Large Language Models for Network Active Queue Management
School of IT, Deakin University（信息技术学院，德坎大学）；Defense Unicorns and Columbia University（国防独角兽与哥伦比亚大学）
针对现有深度学习排队方法难适配动态网络、工程成本高的问题，提出基于LLM蒸馏的AQM-LLM方法，结合推测解码与强化蒸馏优化L4S场景下的主动队列管理，搭建开源实验平台，验证其在降延迟、防拥塞等方面的性能提升。
2025-09-02 cs.AI cs.NI
FavourQueue: a Parameterless Active Queue Management to Speed Up Short TCP Flows (and others too!)
本文提出并分析了一种新的主动队列管理（AQM）FavorQueue的实现，旨在改善短寿命TCP流在尽力而为网络中的延迟传输。其思想是将不属于先前首先入队的流的分组出队。其基本原理是减轻长时间TCP流引起的延迟超过短TCP数据请求的速度，并防止在连接开始时和恢复期间丢失数据包。虽然这个主动队列管理的主要目标是加速短TCP流量，我们表明，FavorQueue不仅提高了短TCP流量的性能，但也提高了所有TCP流量的性能，无论流量大小的下降率和延迟。特别是，我们证明了FavorQueue减少了重传数据包的丢失，减少了RTO恢复的丢弃数据包的数量，并将延迟提高了30%，与DropTail相比。最后，我们表明，该方案仍然符合最近的TCP更新，如初始慢启动值的增加。
2013-09-27 cs.NI
Assisting Mission-Critical Traffic Flows with Active Queue Management in Industrial Internet of Things
Swinburne University of Technology（斯威本科技大学）；Deakin University（迪肯大学）；Peking University（北京大学）
研究工业物联网中关键任务流量问题，提出用主动队列管理协助，经实验证明多队列AQM方案能带来流隔离和容量共享优势，显著提升关键任务流量性能并给出部署建议。
2026-07-17 cs.NI
DualPI2 Active Queue Management in ns-3: Implementation And Validation
Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)（伯南布哥联邦大学）
本文在ns-3中实现了镜像Linux内核架构的DualPI2 AQM模型，纳入WRR调度等缺失机制，经25种BDP场景验证可复现真实行为，为L4S研究提供了可靠工具。
2026-08-14 cs.NI
Intelligent Active Queue Management Using Explicit Congestion Notification
Department of Electrical and Computer Engineering, Western University（西安大略大学电气与计算机工程学院）
随着越来越多的终端设备连接，互联网将变得更加拥挤。各种拥塞控制技术已经在传输层或网络层上被开发。主动队列管理（AQM）是一种旨在通过主动缓冲区控制来避免网络层拥塞的方法。然而，由于网络的复杂性和动态性，为AQM方案找到正确的参数是具有挑战性的。另一方面，显式拥塞通知（ECN）机制是一种解决方案，其使得网络层上的初始拥塞对传输层可见。在这项工作中，我们提出利用ECN信息，以改善主动队列管理算法，通过应用机器学习技术。我们的智能方法使用人工神经网络预测拥塞和基于强化学习的AQM参数调整器。评估结果表明，我们的解决方案可以提高部署AQM的性能，使用现有的TCP拥塞控制机制。
2019-08-28 cs.LG cs.NI stat.ML
Active Queue Management with Data-Driven Delay Violation Probability Predictors
本文提出了一种结合端到端延迟特性与主动队列管理（AQM）的新框架Delta，利用数据驱动方法预测排队数据包的延迟违约概率（DVP），以最小化DVP，并在高可靠性场景下显著优于现有AQM方案。
2023-11-25 cs.NI
Tail Probabilities in Queueing Processes
在具有资源管理的大规模随机网络的研究中，微分方程和平均场极限是两个关键技术。最近的研究表明，期望分数向量（即尾概率向量）在建立平均场微分方程中起着关键作用。为了进一步将尾概率向量技术应用于大规模随机网络的资源管理，本文讨论了QBD过程、GI/M/1型和M/G/1型马尔可夫链等几种基本随机过程的尾概率，并通过矩阵几何解、矩阵迭代解、矩阵乘积解和两种RG分解。在此基础上，我们考虑了M/M/1重试排队、M（n）/M（n）/1排队、服务台多重休假的M/M/1排队和服务台可修的M/M/1排队等四种情形，其中对M/M/1重试排队作了详细的讨论，对其它三种情形作了简单的分析。值得注意的是，本文给出的结果将是非常有用的研究大规模随机网络的资源管理，包括超市模型和工作窃取模型。
2013-05-24 cs.NI math.PR
Machine Learning Approaches for Active Queue Management: A Survey, Taxonomy, and Future Directions
本文首次系统综述了基于机器学习的主动队列管理（AQM）算法，提出按方法论划分的新分类体系，评估比较各类方法的优缺点，并指出未来研究方向。
2024-10-03 cs.NI
Efficient Energy Management Policies for Networks with Energy Harvesting Sensor Nodes
我们研究了具有能量收集节点的传感器网络。在节点处产生的能量可以存储在缓冲器中。传感器节点周期性地感测随机场并生成分组。这些数据包存储在队列中，并使用节点当时可用的能量进行传输。对于这些网络，我们制定了有效的能源管理政策。首先，对于单个节点，我们获得吞吐量最优的策略，即，数据队列对于最大可能的数据率保持稳定。接下来，我们得到的能源管理政策，最大限度地减少在队列中的平均延迟。我们还比较了几个容易实现的次优政策的性能。一个贪婪的政策，确定在低信噪比制度，是吞吐量最优，也最大限度地减少平均延迟。接下来，使用单个节点的结果，我们开发高效的MAC策略。
2008-11-03 cs.NI
Characterizing the Impact of Active Queue Management on Speed Test Measurements
University of Chicago（芝加哥大学）；Cal Poly（加州理工学院波莫纳分校）；ENS Lyon（里昂高等师范学院）
研究通过实验室实验比较不同主动队列管理方案对速度测试测量的影响，发现其在吞吐量和延迟分布上存在显著差异，强调了AQM在解释新兴延迟指标中的关键作用。
2026-05-11 cs.NI
Performances Evaluation of Enhanced Basic Time Space Priority combined with an AQM
主动队列管理（AQM）是网络中一种有效的工具，通过在队列满之前警告发送方队列几乎满了来降低发送方的速度，从而避免队列饱和。缓冲区管理计划集中在空间管理，在另一方面调度优先级（集中在时间管理）试图保证可接受的延迟边界的应用程序，这是很重要的延迟是有界的。组合机制（时间和空间管理）是可能的，并且使网络能够改善终端用户处的多媒体业务的感知质量。本文的核心思想是研究一种结合主动队列管理和时空优先级机制的多媒体流传输机制在HSDPA网络中的性能。所研究的队列由实时的和非实时的包共享。我们提出了一个数学模型，使用泊松和MMPP过程来模拟系统中的数据包的到达。分析推导了组合EB-TSP的性能参数，并与简单EB-TSP的情况进行了比较。得到的数值结果显示了积极的影响，AQM添加到EB-TSP的NRT数据包的性能参数相比，简单的EB-TSP。
2013-04-11 cs.NI
Adaptive active queue management controller for TCP communication networks using PSO-RBF models
解决端到端拥塞控制中的性能下降问题是近十年来最活跃的研究领域之一。主动队列管理（AQM）的目的是提高网络的整体吞吐量，同时提供更低的延迟和减少丢包，改善网络性能。基本思想是在缓冲区溢出之前主动触发数据包丢弃（或显式拥塞通知（ECN）提供的标记）。提出了一种基于径向偏差函数（RBF）的主动队列管理控制器。由于TCP通信网络的非线性，RBF控制器适合作为一种主动队列管理（AQM）机制来控制TCP通信网络的拥塞。粒子群优化算法（PSO）也被用来获得RBF参数，使集成的绝对误差（IAE）最小化。此外，为了提高RBF控制器的鲁棒性，在RBF方程中加入了误差积分项。与下降尾，自适应随机早期检测（ARED），随机指数标记（REM），比例积分（PI）控制器的比较结果。在链路利用率较低且丢包率较低的情况下，积分径向基函数控制器不仅优于径向基函数控制器，而且优于ARED、REM和PI控制器。
2017-11-16 cs.NE cs.NI
Quantifying Multimedia Streaming Quality: A Practical Analysis using PIE and Flow Queue PIE
本文研究了使用PIE和FQ-PIE技术通过多路径传输提升DASH流媒体的QoE
2025-10-22 cs.NI
DRR-MDPF: A Queue Management Strategy Based on Dynamic Resource Allocation and Markov Decision Process in Named Data Networking (NDN)
本文提出DRR-MDPF混合策略，将马尔可夫决策过程转发模型与赤字轮询算法结合，用于NDN队列管理，在吞吐量、Interest满足率、丢包率等指标上优于SAF、RFA、SMDPF和LA-MDPF等现有方法，并具有较低计算复杂度和良好鲁棒性。
2025-08-27 cs.NI
Designing Installations for Verification of the Model of Active Queue Management Discipline RED in the GNS3
本文以GNSS-3试验台为平台，讨论了RED模块数学模型结果的验证问题。实验台由虚拟Cisco路由器、流量发生器D-ITG和流量接收器组成。介绍了这种支架的建造过程。此外，为了获得和分析来自林分的数据，对实验林分和调查计算机之间的相互作用进行了修正。建立了交通管理RED型模块的随机模型。在NS-2的基础上对模型进行了验证。但是，我们希望在真正的路由器上进行验证。因此，本文设计了一个实验台，在Cisco路由器上对清洁RED算法进行验证。对于支架的构造，选择了软件包GNS 3（图形网络模拟器）。因此，这项研究的目的是在GNSS 3的基础上建立一个由Cisco路由器、流量发生器和接收器组成的虚拟站。使用通信量生成器D-ITG（分布式互联网通信量生成器）。
2015-04-09 cs.NI cs.PF
Optimal Dynamic Multi-Resource Management in Earth Observation Oriented Space Information Networks
空间信息网（SIN）是一种创新的网络体系结构，用于实现全球范围内大规模数据的近实时观测、处理和传输。在SIN环境中，协调多维异构资源（即，观测资源、计算资源和传输资源）来提高网络性能。然而，在现有的研究中，没有充分利用观测资源和传输资源的时变特性。根据瞬时信道条件的动态资源管理具有提高网络性能的潜力。为此，在本文中，我们研究的多资源动态管理问题，考虑随机观测和传输信道条件的信干网。具体而言，我们开发了一个聚合优化框架的观察调度，压缩比选择和传输调度，并制定了基于扩展时间扩展图（ETEG）的流量优化问题，以最大限度地提高网络效用的总和。然后，我们等价地将ETEG上的流优化问题转化为与队列稳定性相关的随机优化问题。提出了一种在线算法，通过利用李雅普诺夫优化技术，以逐槽的方式来解决这个问题。性能分析表明，该算法实现了接近最优的网络效用，同时保证有限的队列占用。大量的仿真结果进一步验证了算法的有效性，并评估了各种网络参数对算法性能的影响。
2019-07-30 cs.NI cs.SY eess.SY
FB: A Flexible Buffer Management Scheme for Data Center Switches
如今，网络设备在优先级队列之间共享缓冲区，以避免在瞬时拥塞期间丢弃。虽然这种共享在大多数情况下都具有成本效益，但可能会在看似独立的流量之间造成不必要的干扰。因此，低优先级流量可能导致高优先级流量的数据包丢失增加。类似地，长流可以防止缓冲区吸收传入的突发，即使它们不共享相同的队列。这种可能不直观的结果的原因是，今天的缓冲区共享技术无法保证隔离（优先级）队列，而不静态分配缓冲区空间。为了解决这个问题，我们设计了FB，一种新的缓冲区共享方案，提供严格的隔离保证高优先级的流量，而不牺牲链路利用率。因此，FB优于传统的缓冲区共享算法在吸收突发，同时实现对标准吞吐量。我们表明，FB是实用的，并运行在现有的硬件（赤脚Tofino）线速。值得注意的是，FB的操作可以在非可编程器件中近似。
2021-05-21 cs.NI
Design of a Timer Queue Supporting Dynamic Update Operations
针对网络处理中大规模定时器管理的时间精度低和插入开销高问题，本文提出一种基于脉动阵列和移位寄存器的硬件优先级队列，支持五种动态操作，在FPGA上运行超400MHz，资源消耗降低2.2-2.8倍。
2025-08-14 cs.NI
Improving Latency with Active Queue Management (AQM) During COVID-19
在COVID-19疫情期间，康卡斯特网络在应对互联网使用前所未有的变化方面表现良好，对网络延迟敏感的视频通信应用程序的受欢迎程度激增。然而，在当今的典型网络（如家庭网络）中，如果这些应用程序与其他网络流量共享网络链路，它们的性能往往会降低。这是由网络设计缺陷引起的问题，通常使用术语“缓冲区膨胀”来描述。几年前，康卡斯特帮助资助技术社区研究和开发新的主动队列管理（AQM）技术，以消除这个问题，AQM后来被内置到电缆数据服务接口规范（DOCSIS）标准中。就在疫情爆发前，康卡斯特还部署了一个大规模的网络性能测量系统，其中包括负载下的延迟测试。此外，康卡斯特碰巧部署了两个相同的电缆调制解调器;一个启用了上游AQM，另一个没有。这一偶然的事件融合使康卡斯特能够对使用AQM的电缆调制解调器网关与缺乏这种增强功能的电缆调制解调器网关之间的差异进行比较分析，在许多个月的时间和数百万台设备上进行独特的规模。数据显示，当使用AQM时，在负载性能下的上行延迟显著更好。对于具有AQM的设备，负载测试下的大部分延迟导致15-30毫秒的延迟。相比之下，没有AQM的设备平均延迟约为250毫秒，高出8-16倍，这对最终用户的体验质量来说是一个非常显著的差异。这些大规模的测量比较应该提供额外的数据，以证明加速部署AQM在DOCSIS和其他互联网服务提供商的网络和用户购买的家庭网络设备。
2022-02-14 cs.NI
Augmented Backpressure for Decentralized Management of Agentic Networks
The George Washington University（乔治华盛顿大学）
该研究针对智能体基础模型服务网络的控制缺口，提出记忆增强背压（MABP）框架，通过联合建模队列与上下文记忆动态，扩大稳定区域并提供性能保证，实现分布式管理。
2026-08-04 cs.NI
Age of Information Performance of Multiaccess Strategies with Packet Management
我们考虑一个系统组成的$N$源节点与一个共同的接收机进行通信。每个源节点具有无限容量的缓冲器，以存储以分组形式传输的状态更新形式的输入突发业务，这应该使接收器处的状态信息保持新鲜。等待传输的数据包可以被丢弃，以避免浪费网络资源来传输陈旧的信息。我们调查年龄的信息（AoI）的系统性能下的调度和随机访问。此外，我们提出了分析的AOI与和没有数据包管理在源节点的传输队列，其中作为数据包管理，我们考虑的能力，以取代未服务的数据包在队列中，每当新的到达。最后，我们提供了仿真结果，说明了不同的接入协议的年龄性能的网络操作参数的影响。
2019-07-01 cs.NI
Managing network congestion with a Kohonen-based RED queue
已知TCP AIMD算法的行为在路由器输出链路发生拥塞时会导致队列长度振荡。实际上，由于这些延迟变化，端到端应用会经历较大的延迟抖动。许多研究提出了有效的主动队列管理（AQM）机制，以减少队列振荡和稳定的队长。这些主动队列管理主要是对随机早期检测（RED）模型的改进。不幸的是，这些增强并不以类似的方式对各种网络条件作出反应，并且对它们的初始设置参数非常敏感。虽然本文提出了一种解决方案，以克服这些参数的设置困难，通过使用Kohonen神经网络模型，本研究的另一个目标是调查是否可以将认知智能放在核心网络，以解决这种稳定性问题。在我们的上下文中，我们使用的结果从神经网络领域证明，我们的建议，命名为Kohonen-RED（KRED），使一个稳定的队列长度没有复杂的参数设置和被动测量。
2007-12-13 cs.NE cs.NI
Scaling TCP's Congestion Window for Small Round Trip Times
BT Research & Technology（BT研究与技术）；Alcatel-Lucent（阿尔卡特朗讯）
本文研究了在小往返时间场景下TCP拥塞窗口的扩展问题，指出即使使用主动队列管理（AQM）也无法防止TCP因拥塞而构建大队列，并提出了对TCP标准的必要修改。
2019-04-16 cs.NI cs.SY eess.SY
Dynamic Pacing for Real-time Satellite Traffic
针对LEO卫星网络中WebRTC默认调速队列导致视频质量下降的问题，提出基于切换预测动态调整调速队列容量的机制，在仿真和真实Starlink网络中均显著提升视频传输性能。
2025-10-01 cs.NI
Infinite Horizon Optimal Impulsive Control Theory with Application to Internet Congestion Control
我们发展了基于Bellman方程的无限时域最优脉冲控制问题的方法。贴现和时间平均标准都被考虑。我们建立了非常普遍的，同时自然条件下，一个典型的控制三元组产生一个最佳的反馈政策。然后，我们将我们的一般结果应用于Internet拥塞控制，为主动队列管理算法的设计提供了一个方便的设置。特别是，我们的一般理论结果提出了一个简单的基于阈值的主动队列管理计划，考虑到传输控制协议的主要参数。
2013-11-27 cs.NI math.OC
Buffer Overflow Management with Class Segregation
我们考虑一个新的模式，缓冲区管理的网络交换机的服务质量（QoS）的要求。一个数据包流，每个数据包都有一个代表其服务等级（CoS）的值，随着时间的推移到达网络交换机，并要求进一步传输。交换机配备有多个容量有限的队列，其中每个队列仅存储一个值的分组。目标是最大化所发送的分组的总值（即，加权吞吐量）。我们分析了一个自然的贪心算法，GREEDY，它在每个时间步发送一个数据包的最大值。对于一般的包值$(v_1 < \cdots < v_m)$，我们表明，贪婪是$(1+r)$ -竞争，其中$r = \max_{1\le i \le m-1} \{v_i/v_{i+1}\}$。此外，我们证明了一个下界的$2 - v_m / \sum_{i=1}^m v_i$的竞争力的任何确定性的在线算法。在两个包值（1和$α> 1$）的特殊情况下，GREEDY被证明是最优的竞争比$(α+ 2)/(α+ 1)$。
2013-02-12 cs.DS cs.NI
Energy and Network Aware Workload Management for Geographically Distributed Data Centers
云服务提供商正在地理上分布数据中心，以通过智能工作负载分配来最大限度地降低能源成本。随着新兴云工作负载中的数据量不断增加，将跨数据中心传输工作负载的网络成本考虑在内至关重要。对于地理分布的数据中心，许多研究人员一直在探索能源成本最小化和智能数据中心间的工作负载分配策略。然而，现有的工作并没有全面和同时考虑数据中心的能源成本，数据传输成本和数据中心的部署延迟。在本文中，我们提出了一种新的基于博弈论的工作负载管理框架，采取整体的方法来云运营成本最小化问题，通过智能调度决策，了解数据传输成本和数据中心的延迟。我们的框架执行智能工作负载管理，考虑数据中心计算能力的异构性，冷却能力，服务器中任务协同定位的干扰影响，使用时间电价，可再生能源，净计量，峰值需求定价分配和网络定价。我们的模拟表明，所提出的博弈论技术可以更有效地减少云运营成本比现有的方法。
2021-05-31 cs.DC cs.GT cs.NI
Resource Allocation in Mobile Networks: A Decision Model Of Jockeying in Queues
该研究针对下一代通信网络资源供需差距问题，提出多租户换队行为模型，让租户基于预期等待时间评估自主决策换队以降低排队延迟，并通过数值模拟揭示了行为的参数依赖关系，为多队列去中心化管理提供基础。
2024-05-17 cs.NI
A New Queue Discipline for Reducing Bufferbloat Effects in HetNet Concurrent Multipath Transfer
异构无线网络已经演进以达到对因特网接入的低延迟和高吞吐量的应用要求。最近的研究提高了网络性能采用多路径TCP，它聚合流从异构无线接口在一个单一的连接。虽然现有的建议是强大的，耦合拥塞控制算法目前是有限的，因为路径延迟，带宽和丢失率的高变化，典型的异构无线网络，甚至更多的并发多径传输。这些传输经历缓冲膨胀，即，长时间排队造成的高延迟。因此，为了应对目前的限制，这项工作提出了CoDel-LIFO，一个新的主动队列管理（AQM）的纪律，以减少丢包率的多路径TCP拥塞控制机制。与其他方法不同，CoDel-LIFO优先考虑最近的数据包，然后有希望。本文通过比较CoDel-LIFO与CoDel和DropTail规则，对拥塞控制算法进行了详细的仿真分析。结果表明，CoDel-LIFO减少了队列丢弃，减少了对拥塞控制的影响，大大提高了有效吞吐量，并保持较低的RTT。
2016-09-29 cs.NI
Multiple time-delays system modeling and control for router management
本文研究了TCP（传输控制协议）网络中单个拥塞路由器的过载问题。针对拥塞现象，设计了一种基于多时延模型的TCP/AQM（主动队列管理）反馈控制。实际上，使用鲁棒控制工具，特别是在二次分离框架中，TCP/AQM模型被重写为互连系统，并构造结构化状态反馈来稳定网络变量。最后，我们说明了所提出的方法与数值例子和模拟使用NS-2模拟器。
2009-02-05 cs.NI
Dual Queue Coupled AQM: Deployable Very Low Queuing Delay for All
在互联网上，亚毫秒级的延迟和容量寻求传统上被认为是相互排斥的。我们引入了一种同时提供这两种功能的服务：低延迟低损耗可扩展吞吐量（L4 S）。当在使用真实住宅宽带设备的测试平台上模拟的各种条件下进行测试时，队列延迟保持低（中值100- 300 $μ$ s）和一致（即使在高度动态的工作负载下，第99百分位数也低于2 ms），而不影响其他指标（零拥塞损失和接近充分利用）。L4 S利用“可缩放”拥塞控制的属性（例如，DCTCP、TCP Prague）。然而，使用这种拥塞控制的流是非常积极的，这导致部署挑战，因为L4 S必须与所谓的“经典”流（例如，Reno，CUBIC）。本文介绍了一种架构解决方案：“双队列耦合主动队列管理”，它可以实现可扩展流和经典流之间的平衡。它通过更积极的标记来平衡可伸缩流的更积极的响应，而不必检查流标识符。双队列结构已经被实现为Linux排队规则。它的作用就像一层半透膜，隔离了可扩展和“经典”流量的延迟，但将其容量耦合到单个带宽池中。本文证明了设计和实现选择的合理性，并可视化了数十万次实验运行的代表性选择来测试我们的主张。
2022-09-02 cs.NI
The logistic queue model: theoretical properties and performance evaluation
本文提出逻辑队列模型，推导其理论性质并扩展至有限缓冲和优先级，通过数值实验验证其优于离散事件模拟，并应用于数字孪生网络KPI估计。
2024-05-27 cs.CE cs.NI
Centrality-Based Deployment of Queue Policies in Acyclic Multipath Routing Networks
Indian Institute of Technology Mandi（印度曼迪理工学院）
针对具有拓扑层次、无环路径和多路径路由的网络，提出基于Katz中心性的AQM部署策略，可提升网络稳定性并保障低延迟运行，经仿真验证有效。
2026-08-26 cs.NI
Waiting before Serving: A Companion to Packet Management in Status Update Systems
在本文中，我们探讨了潜在的服务器等待数据包传输之前，在提高信息时代（AoI）的状态更新系统。本文考虑了具有泊松到达和独立一般服务分布的非抢占式排队，并将服务前等待引入到两种分组管理方案中：M/GI/1/1和M/GI/1/ $2^*$ .在M/GI/1/1方案中，服务器在分组进入服务器之后立即等待确定性时间。在M/GI/1/ $2^*$方案中，根据系统的空闲或繁忙状态，服务器在开始分组的服务之前等待确定的时间。在这两种情况下，如果捕获到潜在的较新到达，则丢弃现有分组。与大多数现有的作品不同，我们通过索引传入的数据包来分析AoI的演变，这是通过划分瞬时AoI的演变下的区域来计算其时间平均值的另一种方法来实现的。我们得到表达式的平均和平均峰值AoI两个学科等待。我们的数值结果表明，服务前等待可以带来显着的改善平均年龄，特别是，重尾服务分布。这种改进是以平均峰值AoI的增加为代价的。我们强调平均和平均峰值AoI之间的权衡等待服务之前产生的。
2019-04-22 cs.IT cs.NI math.IT
Comparative Analysis of Congestion Control Algorithms Using ns-2
为了减少网络流量指数级增长所导致的不断上升的丢包率，主动队列管理技术，如随机早期检测（RED）已经出现。流随机早期丢弃（FRED）基于给定流的瞬时队列占用来保持状态。FRED通过确定性地接受来自低带宽连接的流来保护脆弱流，并通过计算数据包到达和离开期间的队列长度来修复RED的几个缺点。随机公平分配（SFQ）确保公平访问网络资源，并防止突发流消耗超过其公平份额。在（随机指数标记）REM的情况下，关键思想是将拥塞度量与性能度量（丢失、队列长度或延迟）解耦。稳定的RED（SRED）是另一种检测无响应流的方法。本文对RED、SFQ和REM三种拥塞控制算法的吞吐量、时延和队列长度进行了比较分析。并对这些算法在不同带宽下的丢包率进行了比较分析。
2012-03-16 cs.NI
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
The ERICA Switch Algorithm for ABR Traffic Management in ATM Networks
提出了一种用于ATM网络拥塞避免的显式速率指示方案。在该方案中，网络交换机监视它们在每个链路上的负载，确定负载因子、可用容量和当前活动虚拟信道的数量。该信息用于告知信源它们应该以什么速率发送。该算法的设计，以实现效率，公平性，受控的延迟，和快速的瞬态响应。该算法也是强大的测量误差所造成的变化，在ABR的需求和容量。我们提出的性能分析，该计划使用的分析参数和仿真结果。该方案正在由几家ATM交换机制造商实施。
1998-09-23 cs.NI
P4-CoDel: Experiences on Programmable Data Plane Hardware
在计算机网络中，特别是在因特网中，固定的缓冲区大小是延迟和带宽之间的折衷。支持高带宽的决定意味着更大的缓冲区，由于不断填充的缓冲区，延迟会降低。这种现象被称为Bufferbloat。主动队列管理（AQM）算法，如CoDel或PIE，设计用于基于软件的主机，通过控制队列填充，从而通过微妙的数据包丢弃的延迟，提供了一个流量不可知的补救缓冲区膨胀。在以前的工作中，我们已经表明，数据平面程序设计语言P4是强大到足以实现CoDel算法。虽然传统软件算法可以容易地编译到几乎任何处理架构上，但对于可编程数据平面硬件上的AQM来说，这通常不是真的，即，可编程数据包处理器。在这项工作中，我们突出了相应的挑战，演示了如何解决这些问题，并提供技术，使不同的高速P4可编程数据平面硬件目标上实现这样的AQM算法。此外，我们还提供在不同P4可编程数据平面目标上创建的测量结果。由此产生的延迟测量揭示了在这些设备内执行主动队列管理的可行性和要考虑的约束。最后，我们发布的源代码和说明，再现本文的结果作为开源的研究社区。
2021-07-07 cs.NI
Global Synchronization Protection for Bandwidth Sharing TCP Flows in High-Speed Links
在拥塞的网络链路中，带宽共享TCP流之间的同步效应会导致宽队列长度振荡，如果缓冲不足，则可能会导致链路利用率低下。我们介绍了全球同步保护（GSP），一个简单的扩展到一个尾丢弃队列，安全地抑制流同步的普通操作。我们的极简解决方案非常适合采用领先的链路速率进行扩展：与线路速率相比，它只在快速路径中添加了很少的额外操作，并且不需要加速内存访问。GSP使得在高速链路和低功耗数据包处理硬件中提供高级TCP拥塞控制变得更加容易。使用实验与Linux原型的GSP，我们表明，尽管其专门专注于消除全球同步，新的计划执行以及更复杂的主动队列管理（AQM）计划，如CoDel和PIE。
2016-02-17 cs.NI
Bounding Queue Delay in Cellular Networks to Support Ultra-Low Latency Applications
目前大多数的主动队列管理（AQM）的设计有重大的问题，包括严重的困难，被调整为高度波动的蜂窝接入链路带宽。因此，大多数蜂窝网络提供商要么放弃使用AQM，要么为其使用保守的离线配置。然而，这些选择将显著地影响新兴的交互式和高度延迟敏感的应用（诸如虚拟现实和车辆到车辆通信）的性能。因此，在本文中，我们调查现有的主动队列管理计划的问题，并表明他们是不合适的选择，以支持超低延迟应用程序在一个高度动态的网络，如当前和未来的蜂窝网络。此外，我们认为实现良好的性能并不一定来自复杂的丢弃率计算算法或复杂的AQM技术。因此，我们提出了一个非常简单和部署友好的主动队列管理计划，以约束服务的数据包的排队延迟，并支持超低延迟的应用。我们已经评估了BoDe在广泛的跟踪为基础的评估，使用蜂窝跟踪从3个不同的服务提供商在美国和比较其性能与国家的最先进的AQM设计，包括CoDel和PIE下的各种流媒体应用程序，视频会议应用程序，和各种最近提出的TCP协议。结果表明，尽管BoDe的简单的设计，它优于其他计划，并实现显着降低排队延迟在所有测试的情况下。
2019-08-02 cs.NI
SwiftQueue: Optimizing Low-Latency Applications with Swift Packet Queuing
University of Chicago, USA（芝加哥大学）
SwiftQueue通过新颖的每包延迟预测算法优化L4S队列选择，提升低延迟应用性能，减少尾延迟。
2026-03-24 cs.LG cs.NI
