NGHIÊN CỨU, NÂNG CAO HIỆU NĂNG MẠNG SỬ DỤNG PHÁT HIỆN SỚM NGẪU NHIÊN (RED) BẰNG CÁCH KẾT HỢP TINH CHỈNH NGƯỠNG DƯỚI  VÀ KÍCH THƯỚC HÀNG ĐỢI TRUNG BÌNH

Vũ Văn Diện

doi:10.34238/tnu-jst.6253

NGHIÊN CỨU, NÂNG CAO HIỆU NĂNG MẠNG SỬ DỤNG PHÁT HIỆN SỚM NGẪU NHIÊN (RED) BẰNG CÁCH KẾT HỢP TINH CHỈNH NGƯỠNG DƯỚI VÀ KÍCH THƯỚC HÀNG ĐỢI TRUNG BÌNH

Thông tin bài báo

Ngày nhận bài: 12/07/22 Ngày hoàn thiện: 05/08/22 Ngày đăng: 05/08/22

Các tác giả

Vũ Văn Diện , Trường Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông – ĐH Thái Nguyên

Tóm tắt

Internet được mong đợi sẽ hỗ trợ nhiều ứng dụng tốt hơn chẳng hạn như ứng dụng đa phương tiện với băng thông giới hạn, yêu cầu độ trễ và tỉ lệ mất gói thấp. Do đó, yêu cầu đặt ra là cần có các cơ chế mới để kiểm soát sự tắc nghẽn trong mạng. Các thuật toán quản lý hàng đợi động (AQM-Active queue management) đóng vai trò quan trọng để đảm bảo sự ổn định của mạng. RED (Random Early Detection) là kỹ thuật quản lý hàng đợi động đầu tiên được triển khai trong các mạng TCP/IP để điều khiển tránh tắc nghẽn. RED dựa trên việc so sánh chiều dài trung bình hàng đợi với ngưỡng dưới và ngưỡng trên để đánh dấu hoặc loại bỏ gói tin. Các chiến lược RED đã được đưa ra với sự hiệu chỉnh các tham số về ngưỡng, kích thước hàng đợi trung bình để thu được hiệu năng mạng tốt hơn. Trong bài báo này, tác giả đề xuất một thuật toán RED cải tiến có tên gọi là TqRED (Threshold queue RED) để giải quyết hạn chế của RED. Qua mô phỏng đánh giá trên bộ mô phỏng NS2, tác giả đã thấy được TqRED cho kết quả tốt hơn RED xét về tỉ lệ mất gói, độ trễ hàng đợi trung bình và thông lượng trung bình.

Từ khóa

Quản lý hàng đợi động; Tắc nghẽn; Kích thước hàng đợi trung bình; RED; Ngưỡng dưới

Toàn văn:

PDF

Tài liệu tham khảo

[1] S. B. Danladi and F. U. Ambursa, “DyRED: An Enhanced Random Early Detection Based on a new Adaptive Congestion Control,” 15^th International Conference on Electronics Computer and Computation, Abuja, Nigeria, 2019.

[2] R. J. La, P. Ranjan, and E. H. Abed, “Analysis of Adaptive Random Early Detection (ARED), Networking,” IEEE/ACM Transaction, vol. 12, pp. 10791092, 2004.

[3] D. Que, Z. Chen, and B. Chen, “An Improvement Algorithm Based on RED and Its Performance Analysis,” 9th International Conference on Signal Processing, Beijing, China, 2008.

[4] S. Floyd and V. Jacobson, “Random Early Detection Gateways for Congestion Avoidance,” IEEE/ACM Transactions on Networking, vol. 1, no. 4, pp. 397-413, August 1993.

[5] M. Khatari and G. Samara, “Congestion Control Approach based on Effective Random Early Detection and Fuzzy Logic,” MAGNT Research Report, Jordan, 2015.

[6] A. H. Ismail, A. EL-Sayed, I. Z. Morsi, and Z. Elsaghir, “Enhanced Random Early Detection (ENRED),” International Journal of Computer Applications (0975 – 8887), vol. 92, no. 9, pp. 20-24, April 2014.

[7] R. Sharma and G. Dixit, “Experimental study of RED Performance by regulating Upper Threshold Parameter,” International Journal of Computer Science and Information Technologies, vol. 5, no. 5, pp. 6202-6204, 2014.

[8] A. M. Alkharasani, M. Othman, A. Abdul, and K. Y. Lun, “An Improved Quality of Service Performance Using RED’s Active Queue Management Flow Control in Classifying Networks,” IEEE Access, vol. 5, pp. 24467 - 24478, 2017.

[9] H. P. Uguta and L. N. Onyejegbu, “An Intelligent Fuzzy Logic System for Network Congestion Control,” Circulation in Computer Science, vol. 2, no. 11, pp. 23-30, December 2017.

[10] K. K. Chandulal, “A Survey on Red Queue Mechanism for Reduce Congestion in Wireless Network,” International Research Journal of Engineering and Technology (IRJET), vol. 5, no. 1, pp. 99-103, 2018.

[11] M. M. Abualhaj, A. A. Abu-Shareha, and M. M. Al-Tahrawi, “FLRED: an efficient fuzzy logic based network congestion control method,” Neural Computing and Applications, vol. 30, no. 3, pp. 925-935, November 2016.

[12] L. M. A. Sup, R. M. de Moraes, and A. Bauchspiess, "Explicit non-congestion notification: A new AQM approach for TCP networks," 13th International Wireless Communications and Mobile Computing Conference (IWCMC), Valencia, Spain, 2017.

[13] J. Song and Z. Zhixue, "Research on the Improvement of RED Algorithm in Network Congestion Control," Applied Mechanics and Materials, vol. 713, pp. 2471-2477, 2015.

[14] Z. Yuhong, M. Zhonggui, Z. Xuefeng, and T. Xuyan, "An Improved Algorithm of Nonlinear RED Based on Membership Cloud Theory," Chinese Journal of Electronics, vol. 26, no. 3, pp. 538-543, May 2017.

DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.6253

Các bài báo tham chiếu

Hiện tại không có bài báo tham chiếu



Ghi nhớ