With the recent rapid progress of Internet, the higher speed network is needed to support the exploration of ambient information from text-based to multimedia-based information. Also, demands for additional Layer 3 routing technique, such as Network Address Translator (NAT) and Firewall, are required to solve a limitation of a current Internet address space and to protect the interior network from the exterior network. However, current router-based algorithms do not provide mechanisms to solve the congestion and fairness problems, while supporting the multimedia services and satisfying the user requirements. In this paper, to solve these problems, a new active queue management, called MFRED (Multiple Fairness RED) algorithm, is proposed. This algorithm can efficiently reduce the congestion in a router or gateway based on the Layer 3 routing technique, such as NAT. This algorithm can improve the fairness among TCP-like flows and unresponsive flows. It also works well in fairly protecting congestion-sensitive flows, i.e. fragile TCP, from congestion-insensitive or congestion-causing flows, i.e. robust TCP.
It is not easy to set RED(Random Early Detection) parameter according to environment in managing Network Device. Especially, it is more difficult to set parameter in the case of maintaining the constant service rate according to the change of environment. In this paper, we hypothesize the router that has Multi-core CPU in output queue and propose AI RED(Artificial Intelligence RED), which directly induces Genetic Algorithm of Artificial Intelligence in the output queue that is appropriate to the optimization of parameter according to RED environment, which is automatically adaptive to workload. As a result, AI RED Is simpler and finer than FuRED(Fuzzy-Logic-based RED), and RED parameter that AI RED searches through simulations is more adaptive to environment than standard RED parameter, providing the effective service. Consequently, the automation of management of RED parameter can provide a manager with the enhancement of efficiency in Network management.
The network performance gets down during congestion periods to solve the problem effectively. A RED(Random Earl Detection) algorithm of the queue management algorithm is proposed and IETF recommends it as a queue management. A RED algorithm controls a congestion aspect dynamically. In analyzing parameters when static value of parameter is set in the gateway cannot be handled the status of current network traffic properly We propose the Effective RED algorithm to solve with the weakness of RED In this algorithm the maximum drop probability decides to accept or drop the interning packets, is adjusted dynamically on the current queue state for controlling the congestion phase effectively in the gateway. This algorithm is confirmed by computer simulation using the NS(Network Simulator)-2.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.22
no.2
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pp.31-44
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1997
This paper presents an approximate analytical model to estimate the mean packet walting times at the stations in the IEEE 802, 6 subnetwork of a metropolitan area network. Each station is modeled as a two queue single server system, which serves data packets and requests from downstream stations according to the DQDB protocol. The model estimates the mean waiting time of the requests and in turn, using the discrete time work conservation law, estimates the mean waiting time for packets. Simulation experiments shows that the model accurately works even under very high traffic loads.
Kim, Ji-Won;Yun, Jeong-Hee;Jang, Eun-Mee;Choi, Sang-Bang
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.48
no.6
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pp.140-148
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2011
Multimedia streaming service is susceptible to loss and delay of data as it requires high bandwidth and real time processing. Therefore QoS cannot be guaranteed due to data loss caused by heavy network traffic. To deal with these problems, a study on algorithm that can provide high quality multimedia service by considering both network congestion and characteristics of multimedia data is required. In this paper, we propose APQM algorithm which probabilistically removes packet by the congestion level of the queue in wireless station. The comparison with other existing scheduling algorithms shows tht congestion in the network is reduced and multimedia service quality of the proposed algorithm is improved.
In order to various service types of real time and non-real time traffic with varying requirements are transmitted over the IEEE 802.16 standard is expected to provide quality of service(QoS) researchers have explored to provide a queue management scheme with differentiated loss guarantees for the future Internet. The sides of a packet drop rate, an each class to differential drop probability on achieving a low delay and high traffic intensity. Improved a queue management scheme to be enhanced to offer a drop probability is desired necessarily. This paper considers multiple random early detection with differential drop probability which is a slightly modified version of the Multiple-RED(Random Early Detection) model, to get the performance of the best suited, we analyzes its main control parameters (maxth, minth, maxp) for achieving the proportional loss differentiation (PLD) model, and gives their setting guidance from the analytic approach. we propose Dynamic-multiple queue management scheme based on differential drop probability, called Dynamic-VQSDDP(Variable Queue State Differential Drop Probability)T, is proposed to overcome M-RED's shortcoming as well as supports static maxp parameter setting values for relative and each class proportional loss differentiation. M-RED is static according to the situation of the network traffic, Network environment is very dynamic situation. Therefore maxp parameter values needs to modify too to the constantly and dynamic. The verification of the guidance is shown with figuring out loss probability using a proposed algorithm under dynamic offered load and is also selection problem of optimal values of parameters for high traffic intensity and show that Dynamic-VQSDDP has the better performance in terms of packet drop rate. We also demonstrated using an ns-2 network simulation.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.6
no.4
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pp.526-533
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2008
We propose a wavelet neural network (WNN) control method for active queue management (AQM) in an end-to-end TCP network, which is trained by adaptive learning rates (ALRs). In the TCP network, AQM is important to regulate the queue length by passing or dropping the packets at the intermediate routers. RED, PI, and PID algorithms have been used for AQM. But these algorithms show weaknesses in the detection and control of congestion under dynamically changing network situations. In our method, the WNN controller using ALRs is designed to overcome these problems. It adaptively controls the dropping probability of the packets and is trained by gradient-descent algorithm. We apply Lyapunov theorem to verify the stability of the WNN controller using ALRs. Simulations are carried out to demonstrate the effectiveness of the proposed method.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1994.10a
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pp.664-669
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1994
This paper focuses on development and implementation of a performance management algorithm for IEEE802.4 token bus networks to serve large-scale integrated manufacturing systems. Such factory automation networks have to satisgy delay constraints imposed on time-critical messages while maintaining as much network capacity as possible for non-time-critical messages. This paper presents a network perfomance manager that adjusts queue apacity as well as timers by using a set of fuzzy rules and fuzzy inference mechanism. The efficacy of the performance management has been demonstrated by a series of simulation experiments.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.3
no.6
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pp.575-596
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2009
Facing limited network resources such as bandwidth and processing capability, the Internet will have congestion from time to time. In this paper, we propose a scheme to maximize the total utility offered by the network to the end user during congested times. We believe the only way to achieve our goal is to make the scheme application-aware, that is, to take advantage of the characteristics of the application. To make our scheme scalable, it is designed to be class-based. Traffic from applications with similar characteristics is classified into the same class. We adopted the RED queue management mechanism to adaptively control the traffic belonging to the same class. To achieve the optimal utility, the traffic belonging to different classes should be controlled differently. By adjusting link bandwidth assignments of different classes, the scheme can achieve the goal and adapt to the changes of dynamical incoming traffic. We use the control theoretical approach to analyze our scheme. In this paper, we focus on optimizing the control on two types of traffic flows: TCP and Simple UDP (SUDP, modeling audio or video applications based on UDP). We derive the differential equations to model the dynamics of SUDP traffic flows and drive stability conditions for the system with both SUDP and TCP traffic flows. In our study, we also find analytical results on the TCP traffic stable point are not accurate, so we derived new formulas on the TCP traffic stable point. We verified the proposed scheme with extensive NS2 simulations.
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 total 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 queue lengths as the indicator of the severity of congestion. In this paper, in order to solve this problem, a new active queue management algorithm called MRED(Modified Random Early Detection) is proposed. MRED computes the packet drop probability based on our heuristic method rather than the simple method used in RED. Using simulation, MRED is shown to perform better than existing queue management schemes. To analyze the performance, we also measure throughput of traffics under the FIFO control, and compared the performance with that of this MRED system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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