International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권9호
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pp.132-140
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2021
Under the mobile ad-hoc network system, the main reason for causing congestion is because of the limited availability of resources. On the other hand, the standardised TCP based congestion controlling mechanism is unable to control and handle the major properties associated with the shared system of wireless channels. It creates an effect on the design associated with suitable protocols along with protocol stacks through the process of determining the mechanisms of congestion on a complete basis. Moreover, when bringing a comparison with standard TCP systems the major environment associated with mobile ad hoc network is regraded to be more problematic on a complete basis. On the other hand, an agent-based mobile technique for congestion is designed and developed for the part of avoiding any mode of congestion under the ad-hoc network systems.
기존의 end-to-end 방식에서는 네트워크 내부에서 혼잡(congestion)이 발생했을 경우 각 전송자가 즉시 알아 낼 수 없기 때문에 일정시간 동안 수신된 패킷(packet)의 순서에 대한 정보로 흔잡이 발생했는지에 대해 추론하는 것이다. 이와 같은 방법은 RTT(Round Trip Time)가 커지면 혼잡이 발생할 경우 전송자가 전송 양을 줄인다 해도 이미 전송된 패킷들로 인하여 흔잡이 가중되며 전체적인 TCP 동기화 (TCP Global synchronization) 현상을 피할 수 없게 된다. 반면 네트워크 내부에서 직접적으로 정보를 얻거나 처리를 해 줄 수 있다면 혼잡 발생과 동시에 처리가 가능함으로 기존 방식보다 처리율이 향상될 것이다. 본 논문에서는 액티브 라우터의(Active Network) 피드백 메커니즘을 이용하여 네트워크 내부 정보를 각 전송자가 이용할 수 있도록 하기 위해 라우터와의 통신을 이용하였으며, 코어 라우터의 큐 모듈은 RED(Random Early Detection)를 응용하여 ACC의 누락 메커니즘을 개선하였다. ACC를 확장한 메커니즘인 EACC(Enhanced Active Congestion Control)를 제시하고 모의실험을 통해 기존의 혼잡제어나 ACC(Active Congestion Control)보다 성능이 향상됨을 보여준다.
TCP, which was developed on the basis of wired links, supposes that packet losses are caused by network congestion. In a wireless network, however, packet losses due to data corruption occur frequently. Since TCP does not distinguish loss types, it applies its congestion control mechanism to non-congestion losses as well as congestion losses. As a result, the throughput of TCP is degraded. To solve this problem of TCP over wireless links, previous researches, such as split-connection and end-to-end schemes, tried to distinguish the loss types and applied the congestion control to only congestion losses; yet they do nothing for non-congestion losses. We propose a novel transport protocol for wireless networks. The protocol called VS-TCP (Variable Segment size Transmission Control Protocol) has a reaction mechanism for a non-congestion loss. VS-TCP varies a segment size according to a non-congestion loss rate, and therefore enhances the performance. If packet losses due to data corruption occur frequently, VS-TCP decreases a segment size in order to reduce both the retransmission overhead and packet corruption probability. If packets are rarely lost, it increases the size so as to lower the header overhead. Via simulations, we compared VS-TCP and other schemes. Our results show that the segment-size variation mechanism of VS-TCP achieves a substantial performance enhancement.
In order to control the flow of traffics in ATM networks and optimize the usage of network resources, an efficient control mechanism is necessary to cope with congestion and prevent the degradation of network performance caused by congestion. To effectively control traffic in UNI(User Network Interface) stage, we proposed algorithm of integrated model using on-line teaming neural network for CAC(Call Admission Control) and UPC(Usage Parameter Control). Simulation results will show that the proposed adaptive algorithm uses of network resources efficiently and satisfies QoS for the various kinds of traffics.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권9호
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pp.4342-4366
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2016
Congestion control in Cluster Wireless Sensor Networks (CWSNs) has drawn widespread attention and research interests. The increasing number of nodes and scale of networks cause more complex congestion control and management. Active Queue Management (AQM) is one of the major congestion control approaches in CWSNs, and Random Early Detection (RED) algorithm is commonly used to achieve high utilization in AQM. However, traditional RED algorithm depends exclusively on source-side control, which is insufficient to maintain efficiency and state stability. Specifically, when congestion occurs, deficiency of feedback will hinder the instability of the system. In this paper, we adopt the Additive-Increase Multiplicative-Decrease (AIMD) adjustment scheme and propose an improved RED algorithm by using neighbor feedback and scheduling scheme. The congestion control model is presented, which is a linear system with a non-linear feedback, and modeled by Lur'e type system. In the context of delayed Lur'e dynamical network, we adopt the concept of cluster synchronization and show that the congestion controlled system is able to achieve cluster synchronization. Sufficient conditions are derived by applying Lyapunov-Krasovskii functionals. Numerical examples are investigated to validate the effectiveness of the congestion control algorithm and the stability of the network.
오늘날 사용자들의 네트워크 사용량은 인터넷 망의 공급을 앞질러 가고 있다. 따라서 단일 광섬유 하나의 잠재적인 대역폭이 큰 광 인터넷 기술은 꼭 필요한 기술로서 인식되고 그 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중 OBS 망은 기존에 제안되었던 기술보다 상용화 가능성이 매우 크다. 또한 최근에는 MPLS의 레이블 스위칭 개념을 도입한 Labeled OBS에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 이러한 OBS 망은 데이터를 모아서 버스트 단위로 전송하므로, 하나의 버스트 손실이라도 망 전체의 성능에 큰 영향을 미치고, 어느 한 지점으로 트래픽이 집중하게 되면 채널을 예약하지 못한 버스트들은 모두 손실로 처리되어 엄청난 양의 데이터손실을 야기한다. 따라서 OBS 망에서 혼잡 제어를 통하여 혼잡 상황이 좋아질 때까지 트래픽의 유입을 제어할 필요성이 있다. 본 논문에서는 OBS 망의 혼잡 상황에 대하여 버스트 전송을 제어하는 방법을 이용하여 혼잡 상황에 효과적으로 대처하는 기법을 제안한다. 제안된 혼잡 제어 기법을 통해 OBS 망의 수율 저하를 최소로 하고, 버스트의 손실은 크게 줄였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권10호
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pp.191-200
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2022
Constrained Application Protocol (CoAP) is a standardized protocol by the Internet Engineering Task Force (IETF) for the Internet of things (IoT). IoT devices have limited computation power, memory, and connectivity capabilities. One of the significant problems in IoT networks is congestion control. The CoAP standard has an exponential backoff congestion control mechanism, which may not be adequate for all IoT applications. Each IoT application would have different characteristics, requiring a novel algorithm to handle congestion in the IoT network. Unnecessary retransmissions, and packet collisions, caused due to lossy links and higher packet error rates, lead to congestion in the IoT network. This paper presents an adaptive congestion control protocol for CoAP, Adaptive Congestion Control with a Backoff algorithm (ACCB). AACB is an extension to our earlier protocol AdCoCoA. The proposed algorithm estimates RTT, RTTVAR, and RTO using dynamic factors instead of fixed values. Also, the backoff mechanism has dynamic factors to estimate the RTO value on retransmissions. This dynamic adaptation helps to improve CoAP performance and reduce retransmissions. The results show ACCB has significantly higher goodput (49.5%, 436.5%, 312.7%), packet delivery ratio (10.1%, 56%, 23.3%), and transmission rate (37.7%, 265%, 175.3%); compare to CoAP, CoCoA+ and AdCoCoA respectively in linear scenario. The results show ACCB has significantly higher goodput (60.5%, 482%,202.1%), packet delivery ratio (7.6%, 60.6%, 26%), and transmission rate (40.9%, 284%, 146.45%); compare to CoAP, CoCoA+ and AdCoCoA respectively in random walk scenario. ACCB has similar retransmission index compare to CoAp, CoCoA+ and AdCoCoA respectively in both the scenarios.
무선 센서 네트워크는 다수의 센서 노드로 구성되며, 센서 노드들의 협력 작업을 통해 하나의 공통 작업을 수행한다. 본 논문은 무선 센서 네트워크에서 발생하는 일시적인 혼잡상황을 제어하기 위해 기존의 ECN 메커니즘과 크로스 레이어 기술을 적용한 혼잡제어 메커니즘을 제안하였다. 성능분석을 위해 NS-2 시뮬레이터를 이용하여 무선 센서 네트워크에 혼잡상황 발생시 싱크 노드에서의 패킷 처리율을 분석하였다. 시뮬레이션 결과는 제안된 메커니즘이 무선 센서 네트워크의 혼잡에 효과적으로 대응함을 나타내었다.
본 논문에서는 혼잡윈도우(CWnd) 와 RTT 파라메터를 사용해 흐름을 제어하는 개선된 TCP 혼잡제어 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서 혼잡윈도우를 TCP의 상태에 따라 저장된 RTT값으로 제어하여 혼잡상태를 회피한다. 또한 CWnd 값의 변동율을 줄이고 패킷 손실율을 낮춰서 네트워크 효율을 증대시킬수 있다. 시뮬레이션을 수행한 결과 제안된 알고리즘이 버퍼 이용율과 네트워크 효율면에서 기존 TCP 알고리즘보다 우수한 성능을 보였다.
본 논문은 leaky bucket을 이용하여 광대역통신망의 폭주를 제어하는 방식에 대한 성능을 분석한다. 제안된 네트워크는 손실 및 오류패킷에 대하여 재전송하는 오류제어 방식을 병행하여 사용된다. 네트워크 모델의 성능 분석을 통하여 사용자 차원의 오류제어와 망 차원의 폭주제어 방식간의 상호작용을 연구하여 윈도우 크기와 leaky bucket의 토큰 생성속도가 end-to-end delay에 영향을 미치는 중요한 파라미터들임을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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