Advertisement

TCP-Reno.zip_Cognitive_Reno_TCP_Reno_Wireless_拥堵算法Reno

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资源包包含认知型Reno TCP算法的相关资料，适用于无线网络中的拥塞控制。通过改进传统Reno机制，提高数据传输效率和稳定性。 在认知无线网络环境中，对TCP层的reno算法进行修改以实现快速重传功能是必要的。这种修改能够提高数据传输效率，并增强在网络拥塞情况下的性能表现。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • TCP-Reno.zip_Cognitive_Reno_TCP_Reno_Wireless_拥堵算法Reno
    优质
    本资源包包含认知型Reno TCP算法的相关资料，适用于无线网络中的拥塞控制。通过改进传统Reno机制，提高数据传输效率和稳定性。 在认知无线网络环境中，对TCP层的reno算法进行修改以实现快速重传功能是必要的。这种修改能够提高数据传输效率，并增强在网络拥塞情况下的性能表现。
     
  • TCP拥塞控制算法：Tahoe、Reno、NewReno和SACK的概述及对比
    优质
    本文综述了四种主流TCP拥塞控制算法——Tahoe、Reno、NewReno与SACK的基本原理，并对其性能进行了比较分析。 我总结整理了一份关于TCP拥塞控制的PPT，主要介绍了并比较了Tahoe、Reno、NewReno与SACK四种算法，并对拥塞产生的原因进行了深入剖析。
     
  • 网络拥堵算法源代码:SRED、BLUE、FRED、ARED
    优质
    本资料深入探讨并提供SRED、BLUE、FRED及ARED四种经典网络流量控制算法的源代码与实现细节，适用于研究与开发人员参考。 这段文字描述了在美国普渡大学下载的源码内容，其中包括FRED、SRED和BLUE三个算法以及ARED算法的相关说明。此外还提供了一个参考配置文件ns-default.tcl（建议使用UE编辑器打开）。如果需要在自己的ns-default.tcl中添加初始配置，则可以参考压缩包内的一篇说明文章来了解具体方法。
     
  • CUBIC：Linux中的TCP拥塞控制算法
    优质
    CUBIC是一种在Linux操作系统中广泛应用的TCP拥塞控制算法，旨在优化网络传输性能，特别是在大带宽延迟网络环境中表现优越。 CUBIC算法是基于BIC-TCP算法的改进版本，主要针对大带宽延迟积网络环境中TCP拥塞窗口增长缓慢的问题进行优化。它具备TCP友好性和RTT公平性，并且能够确保在不同往返时间（RTT）条件下保持稳定的窗口增长率。CUBIC解决了TCP流量与其他相同或不同的往返行程时延(RTT)的高速流之间的竞争，实现了带宽的公平共享。自Linux 2.6.19版本起，默认采用了CUBIC算法。
     
  • 典型TCP拥塞控制算法分析
    优质
    本文章对典型的TCP拥塞控制算法进行了深入剖析，包括慢启动、拥塞避免等机制，并探讨了其在现代网络环境中的应用与挑战。适合网络技术研究者参考学习。 本段落将分析TCP拥塞控制的典型算法，并探讨导致网络拥塞的原因及相应的解决机制。此外，还将对几种经典的拥塞控制算法进行深入剖析。
     
  • 分析TCP Reno, Tahoe和Westwood在NS3中使用哑bell拓扑的拥塞窗口与吞吐量...
    优质
    本文通过NS3仿真工具，在哑铃拓扑结构下对比分析了TCP Reno、Tahoe及Westwood三种协议的拥塞窗口大小和传输效率，为网络优化提供理论依据。 要运行ns-3.20的图形应用6，请按照以下步骤操作： 1. 将`application6.cc`文件复制到路径 `/home/.../ns-allinone-3.20/ns-3.20/scratch`。 2. 将脚本 `ass4.sh` 复制至相同的目录中，即 `/home/.../ns-allinone-3.20/ns-3.20/` 3. 接下来，在终端运行以下命令以使脚本可执行： ``` chmod +x ass4.sh ``` 4. 然后执行该脚本: ``` ./ass4.sh ``` 完成以上步骤之后，您将会在`ns-3.20`目录下看到一个结果文件夹。这个文件夹内包含了图表和其他有用的数据信息。 请注意，在运行过程中可能会遇到错误，请随时发现并打开问题，并附上相关代码以便调试和解决。
     
  • 基于物联网的智能交通拥堵识别算法研究与实现
    优质
    本研究致力于开发基于物联网技术的智能交通系统，通过分析实时交通数据来识别和预测道路拥堵情况，并提出有效的解决方案。 针对城市道路交叉口常见的交通拥堵问题，本段落提出了一种基于物联网前端信息采集技术的交通流检测方法，并利用RFID检测系统的特点进行了实施。我们对从城市道路交叉口收集到的数据，包括交通流量相对增量、车辆的时间占有率相对增量以及地点平均车速等信息进行了对比分析和统计推导，以理论方式阐述了交通拥堵发生时的特征。基于这些研究结果，我们制定了识别交通拥挤事件的标准，并构建了相应的检测指标及判别算法。最后，通过使用Matlab编程结合实际测量数据验证了该方法的有效性。
     
  • 实时交通拥堵模拟与路网构建
    优质
    本研究聚焦于开发先进的算法模型，用于实时模拟城市交通流量及拥堵情况，并优化路网设计以缓解交通压力。通过结合大数据分析和智能计算技术，我们致力于创建更加高效、可持续的城市交通系统。 利用VC++实现交通路网构建，并运用交通流理论实时判断交通拥堵状态。
     
  • TCP拥塞控制算法：慢启动、拥塞避免、快速重传与快速恢复
    优质
    本文介绍了TCP协议中的四种核心拥塞控制算法：慢启动、拥塞避免、快速重传和快速恢复，旨在优化网络传输效率。 为了更好地理解TCP端到端的拥塞控制机制，首先需要掌握四个基本且最重要的算法：慢启动（slow start）、拥塞避免（congestion avoidance）、快速重传（fast retransmit）以及快速恢复（fast recovery）。
     
  • 关于城市主干道交通拥堵预测的方法研究
    优质
    本研究探讨了针对城市主干道交通拥堵现象，提出了一种有效的预测方法，旨在为交通管理和规划提供科学依据。 以成都市中心城区人民南路三段为例进行了实例预测研究。结果显示交通拥堵的识别率为48%，误判率为16%。这表明基于速度的拥堵预测模型能够有效分析城市主干道的交通状态。