导读:本文包含了丢包区分论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:车联网,MAC协议,丢包区分,退避算法
丢包区分论文文献综述
杜京涛[1]（2019）在《基于发送方丢包区分机制的车联网退避算法研究》一文中研究指出在车联网协议中,正确判断数据帧丢失类型并采用合理的处理方法对提升协议性能具有重要意义。本文在深入研究IEEE 802.11p协议的基础上,针对传统丢包区分算法在节点密集且高速运动的场景下表现不佳的问题,提出了一种基于发送方的丢包区分算法,并据此分别对MAC层单播模式和广播模式退避算法进行了改进。首先本文提出了一种丢包区分算法,由发送方独立完成,通过探测信噪比和周围节点数,构建数学模型,预测碰撞丢包概率和弱信号丢包概率,进而判断丢包类型。该算法解决了传统算法在区分丢包类型时需要反复交换数据,增加额外网络开销的问题,同时还可以直接应用于广播模式中,解决广播模式无法判断信道环境等问题。仿真验证表明,算法在不修改数据帧格式、不添加其他控制帧的情况下,判断准确率达到95.59%。针对IEEE 802.11p MAC层在移动车辆节点密集时性能表现不佳的问题,本文提出了基于丢包区分算法的协议改进方案。在单播模式中,计算了改进算法中发送概率和碰撞概率,算法根据不同的丢包类型调整退避窗口和MCS值。从仿真分析可以得到,具有丢包区分机制的单播退避算法能够很好的适应环境,特别是在车辆节点较为密集的环境中显着提高了系统性能。针对IEEE 802.11p广播模式下无法根据周围环境做出合理调整的缺陷,本文提出了一种基于车辆节点数的自适应退避算法,并根据丢包区分算法使MAC层在适当的时候采用“两帧连传”的方式,该算法在时延合理的条件下,提高了数据传输的准确率。(本文来源于《内蒙古大学》期刊2019-04-08）
王涛,雷婷,周建存[2]（2016）在《基于丢包区分的IEEE 802.11 MAC改进协议》一文中研究指出IEEE 802.11标准对于丢包的处理流程导致在出现丢包时性能下降。本文提出一种基于丢包区分的改进协议LD-MAC。该协议在对丢包原因进行区分的基础上,在冲突丢包时只进行指数退避,在弱信号丢包时只进行速率自适应调整,从而获得性能改进。实际实验结果验证了LD-MAC协议的性能提升。(本文来源于《湖南城市学院学报(自然科学版)》期刊2016年03期）
黄宏程,陆卫金,刘建星,胡敏[3]（2016）在《基于丢包区分及共享瓶颈的MPTCP拥塞控制算法》一文中研究指出为有效利用非共享瓶颈链路处的网络资源并解决多路径传输控制协议(multipath TCP,MPTCP)应用在异构网络中缺少丢包区分机制导致拥塞窗口急剧下滑等问题,提出一种基于子流丢包区分及共享瓶颈的MPTCP拥塞控制算法。通过检测MPTCP中子流共享瓶颈的情况,进行动态地调整拥塞窗口,充分利用非共享瓶颈链路处的网络资源;在MPTCP应用于异构网络时,引入丢包区分机制,避免因非拥塞丢包浪费网络资源。实验结果表明,与现有MPTCP拥塞控制算法相比,该算法确保了共享瓶颈公平性,改善了网络的吞吐量性能。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2016年03期）
杜海鹏,郑庆华,张未展,闫继锋[4]（2015）在《一种面向4G-LTE网络的丢包区分算法》一文中研究指出无线网络中的丢包,一般认为是由拥塞或无线信道衰落造成的.在4G-LTE移动网络中,其传输特征的变化使得已有丢包区分算法并不适用.对此,提出了一种针对4G-LTE移动网络的丢包区分算法LDA-LTE.首先,基于LTE基站仿真器构建了真实可控的4G-LTE移动网络仿真测试平台;然后分别采集并分析了4G-LTE移动网络在拥塞和无线信道衰落条件下的传输特征;最后根据以上传输特征,提出了LDA-LTE丢包区分算法,实现了4G-LTE移动网络在拥塞和无线信道衰落同时发生场景中的丢包区分.实验结果证明,在4G-LTE移动网络中,由于网络传输特性与丢包特征的变化,使得传统的丢包区分算法并不适用,所提方法的区分结果准确度更高.(本文来源于《计算机研究与发展》期刊2015年12期）
靳玉宝,董育宁[5]（2015）在《异构网络中的丢包区分和拥塞控制机制》一文中研究指出现有异构网络传输控制协议不能准确估计网络状态,缺乏有效的丢包区分机制.为此,提出一种基于效用估计的丢包区分算法,并将其应用于多媒体业务TCP友好传输控制协议.该算法将网络状态估计算法和差异化丢包区分算法相结合,根据分组到达时间间隔估计当前网络的可用带宽,计算效用参数并估计网络状态,自适应地选取合理的区分机制,以准确区分无线-有线异构网络中拥塞/无线丢失,提升多媒体传输控制协议性能.实验部分比较了该算法与现有文献方法的仿真性能..(本文来源于《应用科学学报》期刊2015年03期）
丁囡[6]（2015）在《基于丢包区分的TCP拥塞控制算法研究》一文中研究指出在互联网不断发展的同时,多种无线通讯技术也逐步成熟,无线网络以其灵活、高效、便利的优势迅速融入全球互联网络,因而互联网络出现了无线和有线混合化的特性。然而,传统的针对有线网络设计的TCP协议在应用于有线/无线异构网络中时,不仅存在拥塞丢包,还会因无线链路的比特误码、信道衰落、噪声干扰等产生频繁的无线随机丢包,传统TCP协议会将所有数据包丢失均归因于网络拥塞,盲目降低拥塞窗口进行流量控制,势必导致TCP性能的恶化。因此,在有线/无线异构网络中通过有效的丢包区分机制有针对性地对网络进行拥塞控制,是优化TCP性能的一个关键,具有重大研究意义。本文针对现有TCP协议在高比特误码的有线/无线异构网络环境下TCP性能恶化的问题,分别围绕端到端丢包区分、显式拥塞反馈以及跨层联合优化等策略进行研究与算法改进,主要研究工作及创新如下:(1)为了更准确地区分丢包,本文提出了一种基于动态往返时延抖动的丢包区分算法,采用与网络状态变化相适应的动态滤波权值来平滑实时采集的往返时延抖动样本,计算网络拥塞标识,从而详细划分拥塞等级,并根据预测的拥塞等级区分丢包、调整拥塞窗口。经NS2仿真验证,该算法的性能比现有TCP有较大提升。(2)为克服依靠单一测度进行丢包区分的局限性与消减反向链路拥塞的影响,本文提出了一种基于时间戳的相对单向时延的丢包区分算法,同时联合相对单向时延差、瓶颈链路中排队的数据包个数、以及网络实时吞吐量等多个端到端测度,更全面地估测网络拥塞程度。实验证明,该算法的性能在高误码率以及反向链路拥塞的情况下均得到了有效提高。(3)提出了一种基于ECN拥塞概率与端测度跨层联合的丢包区分方法,改进算法为了提高端系统对拥塞感知的准确性,首先依据在源端统计的最近一段时间返回的带有ECN反馈标记的ACK的概率,实时预测拥塞概率,降低非实时性对反馈的影响;其次通过基于ECN的拥塞概率与多个端测度的联合判断更加充分地识别丢包原因,实现了网络层与传输层的跨层优化。仿真结果表明,该算法已有方案相比,能达到更高的吞吐量、更好的稳定性,同时兼顾友好性与公平性。(本文来源于《电子科技大学》期刊2015-03-31）
张百顺[7]（2014）在《有线和无线网络环境下SCTP丢包区分机制的研究》一文中研究指出随着互联网和相关技术的飞速发展,网络的应用日益广泛,网络业务量也随之激增。在这样的情况下TCP的固有缺陷表现的愈发明显,SCTP具有下一代互连网多宿多流等相关特性,因此SCTP替代TCP成为下一代互联网的传输协议已被业界达成共识。但是SCTP原本是用于有线网络的传输,使之应用于无线与有线的混合网络环境则会产生许多问题,比如无线移动环境下BER(误码率)明显加大,延迟尖峰出现得更加频繁,出现突发的设备噪声,并且无线信道质量不稳定,因此无线网络要比有线网络的传输环境更恶劣。这些特点将导致频繁产生丢包。在有线网络中,SCTP把所有的丢包简单归结为网络拥塞,路径上一旦出现丢包现象,则该路径的拥塞窗口减半。但是,在无线网络中,丢包现象的发生并不完全是由于网络拥塞所引起的,一旦出现丢包现象就减少拥塞窗口则是不明智的,并且此行为会极大地降低SCTP在无线网络中的性能。为了提高有线和无线网络环境下的利用率,开展下一代丢包区分机制的研究就具有重要的理论意义和应用价值。到目前为止,已经有很多研究人员针对有线和无线网络环境下SCTP的丢包区分机制进行研究,但这些现有的机制或多或少都有一些不甚完善的地方,它们的主要缺陷有：(1)大部分机制都是靠单一参数及其变化趋势进行丢包区分。如基于带宽估计技术的WISE协议只是利用网络的剩余带宽来区分丢包的原因,这相对就比较片面,在不断变化的网络环境下难以取得令人满意的效果。(2)当前网络参数统计、评判的方法是通过仿真获取某一网络模型下的评判标准,这些评判标准大都是确定一定的阈值或区间,从而以当前测量或估算的参数值与此阈值或区间的关系判断丢包原因。这种对模糊问题的简单二值逻辑特性,显然不适合融合网络环境下综合多种概率因素的评判过程。针对上述问题,本文建立了基于模糊综合评判模型(Fuzzy Comprehensive Evaluation Model)的丢包区分机制。模糊综合评判模型是一种十分有效的多因素决策模型,正是针对难以直接用准确的数字进行量化的评价问题提出来的一种很有价值的方法。该方法对原本仅具有模糊和非定量化特征的因素,经过数学处理,使其具有量化的表达形式,从而为决策提供可以进行比较和判别的依据,提高决策的科学性和正确性。其可以客观的评价多个影响因素与决策目标之间的关系,在处理多因素与评判结果之间的不确定性问题上具有一定的优越性。因此在本文的研究中,我们引入模糊综合评判模型来描述网络分组丢失的评判过程,利用模糊逻辑的智能处理能力,在发送端通过综合评判模型来分析处理分组丢失的原因,从而提高拥塞判断的准确性,避免SCTP误启动拥塞控制算法。最后通过仿真实验验证了所设计模型的准确性和合理性。论文最后对课题进行了总结和展望,提出了下一步的研究方向。(本文来源于《东北大学》期刊2014-06-01）
唐子蛟[8]（2014）在《基于突发数据流的丢包智能区分仿真》一文中研究指出针对2种不同TCP算法控制下的数据流,后进入的流量容易引起丢包率增加的问题,提出将网络模型中传输层和网络层的拥塞控制算法相结合,对突发数据流引起的丢包率起到一个缓解作用。在该网络环境下,对随机早期检测算法作了改进,通过仿真,新算法在一定程度上能够区分突发流量,从而降低丢包率,为高可靠性网络的发展提供参考。(本文来源于《重庆科技学院学报(自然科学版)》期刊2014年01期）
李哲青,王伟,张潇[9]（2013）在《基于Fuzzy丢包区分的TCP拥塞控制算法》一文中研究指出针对传统传输控制协议(TCP)应用于异构网络的局限性,在研究灰色关联度基础上,分析网络参数,提出一种基于往返延迟抖动积区分丢包的TCP-N算法。根据测得的往返延迟抖动积构建隶属函数,区分无线误码丢包和网络拥塞丢包,并依据隶属度进行相应的拥塞控制。仿真实验结果表明,与传统TCP协议相比,TCP-N算法在异构网络中能够较准确地区分无线误码丢包和网络拥塞丢包,提高带宽利用率和吞吐量。(本文来源于《计算机工程》期刊2013年07期）
吴小川,张治学[10]（2013）在《基于Fuzzy丢包区分的TCP自适应拥塞控制算法》一文中研究指出针对在有线/无线的异构网络中,传统有线环境下的传输控制协议(TCP)把所有丢包简单地归因于网络拥塞,严重影响了混合网络环境下的TCP传输性能的问题,提出了一种新的基于模糊理论的自适应控制算法。该算法选取了新的网络参数,运用Fuzzy方法对网络状态进行综合评价,并基于反馈理论的方法建立了新的自适应控制模型,即对评价结果集进行加权求和,得出网络性能指数,将其作为输入因子进入下一次计算过程,并调整各参数权重。仿真表明,该算法能够较好反映混合网络的真实拥塞状况,具有较好的网络适应性,比当前主要TCP算法具有更好的拥塞控制效果。该算法对在多参数,使用模糊方法背景下,混合网络拥塞及其自适应控制研究进行了新的探索。(本文来源于《计算机应用》期刊2013年07期）
丢包区分论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
IEEE 802.11标准对于丢包的处理流程导致在出现丢包时性能下降。本文提出一种基于丢包区分的改进协议LD-MAC。该协议在对丢包原因进行区分的基础上,在冲突丢包时只进行指数退避,在弱信号丢包时只进行速率自适应调整,从而获得性能改进。实际实验结果验证了LD-MAC协议的性能提升。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
丢包区分论文参考文献
[1].杜京涛.基于发送方丢包区分机制的车联网退避算法研究[D].内蒙古大学.2019
[2].王涛,雷婷,周建存.基于丢包区分的IEEE802.11MAC改进协议[J].湖南城市学院学报(自然科学版).2016
[3].黄宏程,陆卫金,刘建星,胡敏.基于丢包区分及共享瓶颈的MPTCP拥塞控制算法[J].计算机工程与设计.2016
[4].杜海鹏,郑庆华,张未展,闫继锋.一种面向4G-LTE网络的丢包区分算法[J].计算机研究与发展.2015
[5].靳玉宝,董育宁.异构网络中的丢包区分和拥塞控制机制[J].应用科学学报.2015
[6].丁囡.基于丢包区分的TCP拥塞控制算法研究[D].电子科技大学.2015
[7].张百顺.有线和无线网络环境下SCTP丢包区分机制的研究[D].东北大学.2014
[8].唐子蛟.基于突发数据流的丢包智能区分仿真[J].重庆科技学院学报(自然科学版).2014
[9].李哲青,王伟,张潇.基于Fuzzy丢包区分的TCP拥塞控制算法[J].计算机工程.2013
[10].吴小川,张治学.基于Fuzzy丢包区分的TCP自适应拥塞控制算法[J].计算机应用.2013