《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于Ad Hoc网络的TCP增强算法研究
来源:电子技术应用2014年第5期
罗 颖1, 林茂松1, 江 虹1, 陈 帅2, 周英平2
(1. 西南科技大学 信息工程学院, 四川 绵阳,621010;2. 第二炮兵装备部驻重庆地区军事代
摘要: 在自适应无线Ad Hoc网络中,现有TCP拥塞控制协议-AIMD在拥塞控制因子-cwnd(Congestion Window)变化上的单一性,易使网络整体性能急剧下降,例如:资源利用率降低、数据流不友好等。针对以上问题,在TCP-Newreno协议上提出了一种cwnd自适应动态变化算法RFTCP,并结合网络吞吐量跨层调整竞争窗口(CW)因子,以解决现有协议在动态Ad Hoc网络中出现的吞吐量小、传播延迟大、资源分配不公等问题。RFTCP算法在NS2的仿真结果中,与TCP-Newreno相比较,明显提升了无线Ad Hoc网络的通信质量。
中圖分類號: TP393
文獻標識碼: A
文章編號: 0258-7998(2014)05-0097-04
An enhanced algorithm of TCP based on Ad Hoc networks
Luo Ying1, Lin Maosong1, Jiang Hong1, Chen Shuai2, Zhou Yingping2
1. School of Information Engineering, Southwest University of Science and Technology, Mianyang 621010, China;2. Chongqing Agent of Second Artillery Corps, Chongqing 400039, China
Abstract: In the adaptive wireless Ad Hoc networks, the singleness of existing TCP congestion control protocol: AIMD(Addictive Increase and Multiple Decrease) in congestion decision-making basis easily causes the sharp decrease of network performance such as resource utilization, data stream-friendliness. In order to improving network performance metrics such as throughput, propagation delay, fairness, this paper presents an adaptive dynamic algorithm of congestion window and combines with throughput model to determine collision window size. We carry out RFTCP in NS2, and evaluate its performance for a lot of scenarios. The simulation results show that RFTCP outperforms TCP-Newreno in our wireless scenarios.
Key words : adaptive Ad Hoc networks; RFTCP; cwnd; quantization; Q-learning; CW

    擁塞控制TCP(Transport Congestion Protocol)[1]協(xié)議根據(jù)不同的環(huán)境狀態(tài)改變cwnd(congestion window)值,以適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)?,F(xiàn)有TCP協(xié)議雖應(yīng)用廣泛,但對于復(fù)雜無線網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用,如:基于多跳無線Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)的多路數(shù)據(jù)流傳輸?shù)?,其在擁塞判斷和決策處理上,易使網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)傳播延遲過大、帶寬利用率低、競爭擁塞等情況[2],其主要原因在于擁塞判斷方式單一、cwnd變化方式不合理等。參考文獻[3]證明雖然TCP協(xié)議會造成一定的競爭擁塞,但MAC層的二進制指數(shù)回退機制造成的競爭擁塞更為嚴重。
    針對以上問題,參考文獻[4]對往返時延進行壓擴,動態(tài)改變加性因子大小。參考文獻[5]根據(jù)前向鏈路的轉(zhuǎn)發(fā)跳數(shù)對TCP擁塞窗口增長速率進行控制。參考文獻[6]采用一種類似學(xué)習(xí)的TCP思想,對網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)進行學(xué)習(xí),反饋動作作用后,智能地選擇加性因子大小。參考文獻[4-6]都忽略了擁塞控制協(xié)議中,乘性因子對網(wǎng)絡(luò)擁塞產(chǎn)生的影響。參考文獻[7]在高速網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用下給出了一種學(xué)習(xí)擁塞控制算法,有效提升TCP協(xié)議在快速網(wǎng)絡(luò)下的性能,但須對接收端、發(fā)送端以及路由都進行改進,實施性不強。本文提出一種基于Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)的cwnd和CW(Collision Window)因子動態(tài)學(xué)習(xí)算法-RFTCP。通過對網(wǎng)絡(luò)帶寬表征量的進一步學(xué)習(xí)、探索和利用,動態(tài)設(shè)計cwnd和CW值變化方式,最終提高網(wǎng)絡(luò)整體性能。
1 RFTCP設(shè)計
    RFTCP算法整體思想框圖如圖1所示,算法主要對TCP層擁塞控制的加性和乘性因子以及MAC層的CW因子進行動態(tài)變化。

1.1 加性因子策略
    在無線Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)中,RTT值動態(tài)變化特性大,且與網(wǎng)絡(luò)負荷成正相關(guān)。RTT增大時,AI協(xié)議應(yīng)采取更為有效的措施,既提升網(wǎng)絡(luò)帶寬利用率,又盡量避免擁塞?;诖?,本文在AI階段進一步分析RTT,動態(tài)決定加性因子大小。
  
1.2 乘性因子策略
    針對MD協(xié)議僅依靠重復(fù)ACK判斷擁塞,且減半cwnd值不能更好地反應(yīng)網(wǎng)絡(luò)帶寬的問題。本文將MD階段視為一個有限狀態(tài)的離散馬爾科夫決策過程(Markov Decision Processes),利用強化學(xué)習(xí)策略,對無線信道帶寬特性進一步學(xué)習(xí),動態(tài)改變cwnd乘性因子,從而充分利用帶寬、提高網(wǎng)絡(luò)總體性能。

 

 


式(7)中,sumcn代表網(wǎng)絡(luò)中此時競爭擁塞節(jié)點數(shù)據(jù)流的總數(shù),MTUTCP指TCP層的最大傳輸數(shù)據(jù)單元,SlotTime代表一個單位回退時間間隔。
2 算法實現(xiàn)
    根據(jù)上述分析,基于Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)的TCP增強算法RFTCP如算法1所示。
    算法1 RFTCP工作機制

3.2 多跳鏈式網(wǎng)絡(luò)下RFTCP性能分析
    場景二為鏈式傳輸網(wǎng)絡(luò),運動過程中節(jié)點分布如圖5所示,節(jié)點間傳輸距離為150 m,運動過程中各節(jié)點依次按n5移動路徑運動并保持鏈式隊形,場景大小為1 500 m×1 500 m。

3.3 多跳鏈式網(wǎng)絡(luò)下多路數(shù)據(jù)流公平性分析
    場景三對改進協(xié)議RFTCP在多路數(shù)據(jù)流通信中的競爭性進行分析。在仿真開始10 s建立TCP流1,在[10,20] s內(nèi)的隨機時刻建立TCP數(shù)據(jù)流2。圖7表示RFTCP與Newreno數(shù)據(jù)流之間的友好性。仿真結(jié)果表明,改進協(xié)議流能夠與現(xiàn)有TCP協(xié)議流友好共存而避免單方面爭用信道資源。圖8表示在無線多跳網(wǎng)絡(luò)中建立兩路同種TCP數(shù)據(jù)流,利用式(8)[10]所述的Jain’s公平性索引,衡量協(xié)議公平性。其中,n代表數(shù)據(jù)流個數(shù),ri代表第i個數(shù)據(jù)流的帶寬。RFTCP的公平百分比能達到99.25%,比Newreno提升10%左右。
  

    隨著Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的日益發(fā)展,現(xiàn)有TCP協(xié)議不能滿足其復(fù)雜性、動態(tài)性的需求。本文提出一種cwnd自適應(yīng)動態(tài)變化算法RFTCP,并結(jié)合網(wǎng)絡(luò)吞吐量跨層調(diào)整CW因子,通過與現(xiàn)有版本TCP-Newreno在三種傳輸模型上進行多次仿真比較。結(jié)果表明,改進協(xié)議RFTCP在傳播延遲、吞吐量、公平性等方面都明顯優(yōu)于Newreno。
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