In order to reduce the increasing packet loss rates caused by an exponential increase in network traffic, the IETF(Internet Engineering Task Force) is considering the deployment of active queue management techniques such as RED(Random Early Detection). But, RED configuration has been a problem since its first proposal. This problem is that proposed configuration is only good for the particular traffic conditions studied, but may have detrimental effects if used in other conditions. While active queue management in routers and gateways can potentially reduce packet loss rates in the Internet, this paper has demonstrated the inherent weakness of current techniques and shows that they are unstable for tile various traffic conditions. The inherent problem with these queue management algorithms is that they all use static parameter setting. In this paper, in order to solve this problem, a new active queue management algorithm called SQM(Stabilized Queue Management) is proposed. This paper shows that it is easy to parameterize SQM algorithm to perform well under different congestion scenarios. This algorithm can effectively reduce packet loss while maintaining high link utilizations and is good for the various traffic conditions.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.3
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pp.1345-1362
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2019
Most active queue management algorithms manage network congestion based on the size of the queue but ignore the network environment which makes queue size change. It seriously affects the response speed of the algorithm. In this paper, a new AQM algorithm named CT-AQM (Change Trend-Adaptive Queue Management) is proposed. CT-AQM predicts the change trend of queue size in the soon future based on the change rate of queue size and the network environment, and optimizes its dropping function. Simulation results indicate that CT-AQM scheme has a significant improvement in loss-rate and throughput.
In this paper, we study the new packet dropping scheme using an active queue management algorithm. Active queue management mechanisms differ from the traditional drop tail mechanism in that in a drop tail queue packets are dropped when the buffer overflows, while in active queue management mechanisms, packets may be dropped early before congestion occurs, However, it still incurs high packet loss ratio when the buffer size is not large enough, By detecting congestion and notifying only a randomly selected fraction of connection, RED causes to the global synchronization and fairness problem. And also, it is the biggest problem that the network traffic characteristics need to be known in order to find the optimum average queue length, We propose a new efficient packet dropping method based on the active queue management for congestion control. The proposed scheme uses the per-flow rate and fair share rate estimates. To this end, we present the estimation algorithm to compute the flow arrival rate and the link fair rate, We shows the proposed method improves the network performance because the traffic generated can not cause rapid fluctuations in queue lengths which result in packet loss
In this paper, a robust Sliding Mode Variable Structure (SMVS) controller is designed for Active Queue Management (AQM). This type of controller is insensitive to noise and variance of the parameters, thus it is suitable to time varying network systems. Simulation results conform the robust performance of SMVS controller against the disturbance. At the same time, a complete comparison between SMVS and PI controllers is made. The conclusion is that both transient and steady state performance of SMVS controller is better than that of PI one.
Random Early Detection (RED) [1] is an active queue management scheme which has been deployed extensively to reduce packet loss during congestion. Although RED can improve loss rates, its performance depends severely on the tuning of its operating parameters. The idea of adaptively varying RED parameters to suit the network conditions has been investigated in [2], where the maximum packet dropping probability $max_p$ has been varied. This paper focuses on adaptively varying the queue weight $\omega_q$ in conjunction with $max_p$ to improve the performance. We propose two algorithms viz., $\omega_q$-thresh and $\omega_q$-ewma to adaptively vary $\omega_q$. The performance is measured in terms of the packet loss percentage, link utilization and stability of the instantaneous queue length. We demonstrate that varying $\omega_q$ and $max_p$ together results in an overall improvement in loss percentage and queue stability, while maintaining the same link utilization. We also show that $max_p$ has a greater influence on loss percentage and queue stability as compared to $\omega_q$, and that varying $\omega_q$ has a positive influence on link utilization.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.5
no.11
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pp.1946-1958
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2011
Wireless Sensor Network (WSN) is made up of a number of sensor nodes and base stations. Traffic flow in WSN appears self-similar due to its data delivery process, and this impacts queue length greatly and makes queuing delay worse. Active queue management can be designed to improve QoS performance for WSN. In this paper, we propose self-similar traffic rate estimating algorithm named Power-Law Moving Averaging (PLMA) to regulate packet marking probability. This algorithm improves the availability of the rate estimation algorithm under the self-similar traffic condition. Then, we propose an adaptive Proportional Integral algorithm (SSPI) based on the estimation of the Self-Similar traffic rate by PLMA. Simulation results show that SSPI can achieve lower queue length jitter and smaller setting time than PI.
AQM (Active Queue Management) techniques such as RED (Random Early Detection) which be proposed to solve the congestion of internet perform congestion control effectively for TCP data. However, in the situation where TCP and UDP share the bottleneck link, they can not solve the problems of the unfairness and long queueing delay. In this paper, we proposed an simple queue management algorithm, called PSRED (Protocol Sensitive RED), that improves fairness and decreases queueing delay. PSRED algorithm improves fairness and decreases average queue length by distinguishes each type of flow in using protocol field of packets and applies different drop functions to them respectively.
In order to reduce the increasing packet loss rates caused by an exponential increase in network traffic, the IETF (Internet Engineering Task Force) is considering the deployment of active queue management techniques such as RED (Random Early Detection). While active queue management in routers and gateways can potentially reduce packet loss rates in the Internet, this paper has demonstrated the inherent weakness of current techniques and shows that they are ineffective in preventing high loss rates. The inherent problem with these queue management algorithms is that they all use static parameter setting. So, in case where these parameters do not match the requirement of the network load, the performance of these algorithms can approach that of a traditional Drop-tail. In this paper, in order to solve this problem, a new active queue management algorithm called ARED (Active RED) is proposed. ARED computes the parameter based on our heuristic method. This algorithm can effectively reduce packet loss while maintaining high link utilizations.
The domination of the Internet by TCP-based services has spawned many efforts to provide high network utilization with low loss and delay in a simple and scalable manner. Active queue management (AQM) algorithms attempt to achieve these goals by regulating queues at bottleneck links to provide useful feedback to TCP sources. While many AQM algorithms have been proposed, most suffer from instability, require careful configuration of nonintuitive control parameters, or are not practical because of slow response to dynamic traffic changes. In this paper, we propose a new AQM algorithm, hybrid random early detection (HRED), that combines the more effective elements of recent algorithms with a random early detection (RED) core. HRED maps instantaneous queue length to a drop probability, automatically adjusting the slope and intercept of the mapping function to account for changes in traffic load and to keep queue length within the desired operating range. We demonstrate that straightforward selection of HRED parameters results in stable operation under steady load and rapid adaptation to changes in load. Simulation and implementation tests confirm this stability, and indicate that overall performances of HRED are substantially better than those of earlier AQM algorithms. Finally, HRED control parameters provide several intuitive approaches to trading between required memory, queue stability, and response time.
Due to the convergence of broadcasting and communications, IPTV services are spotlighted as the that next-generation multimedia services. IPTV services should have functionality such as unlimited channel capacity, extension of media, QoS awareness and are required increasing traffic and quality control technology to adapt the attributes of IPTV service. Consequently, flow based quality control techniques are needed. Therefore, many studies for providing Internet QoS are performed at IETF (Internet Engineering Task Force). As the buffer management mechanism among IP QoS methods, active queue management method such as RED(Random Early Detection) and modified RED algorithms have proposed. However, these algorithms have difficulties to satisfy the requirements of various Internet user QoS. Therefore, in this paper we propose the Flow based AQM(Active Queue Management) algorithm for the multimedia services that request various QoS requirements. The proposed algorithm can converge the packet loss ratio to the target packet loss ratio of required QoS requirements. And we present a performance evaluation by the simulations using the ns-2.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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