TCP協(xié)議的性能建模研究.pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用服務(wù)的不斷增加，特別是多媒體應(yīng)用紛紛出現(xiàn)，使得Internet網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)了嚴(yán)重的擁塞問題。為了更好地控制擁塞的程度，需要更深入地理解Internet網(wǎng)絡(luò)及其性能。目前，理解和探索Internet網(wǎng)絡(luò)及其性能主要有以下三種方式，分別是實(shí)際度量、計(jì)算機(jī)模擬和分析模型。分析模型方式可以很好地適應(yīng)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)場景，相對準(zhǔn)確地得到網(wǎng)絡(luò)中某些性能的估計(jì)。
　　 過去的二十多年里，關(guān)于TCP建模的模型不斷涌現(xiàn)出來。通過對TCP協(xié)議進(jìn)

2、行建模，可以發(fā)現(xiàn)各種網(wǎng)絡(luò)參數(shù)變化對TCP性能的影響程度，了解TCP協(xié)議的不足之處，為TCP協(xié)議的改進(jìn)提供理論依據(jù)。此外TCP協(xié)議的建模結(jié)果可以直接應(yīng)用于TFRC協(xié)議中，直接提高網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)男阅?。本文研究了TCP協(xié)議在幾種有損網(wǎng)絡(luò)下的性能建模問題，主要研究內(nèi)容與貢獻(xiàn)如下：
　　 (1)TCPSack協(xié)議在丟包網(wǎng)絡(luò)下的性能建模研究
　　 已有的模型大多關(guān)注于TCPReno協(xié)議，對TCPSack協(xié)議建模的文章較少。本文提出了一個

3、TCPSack協(xié)議在丟包網(wǎng)絡(luò)下的模型--TST模型。TST模型準(zhǔn)確刻畫了Sack協(xié)議與Reno協(xié)議的主要不同點(diǎn)--快速重傳階段；分類討論了Sack協(xié)議的超時情況，著重討論了由失敗的快速重傳所導(dǎo)致的超時；并且對慢啟動階段和擁塞窗口受限的情況進(jìn)行了分析建模。實(shí)驗(yàn)仿真比較了擁塞窗口大小的預(yù)測、TCPSack發(fā)送速率預(yù)測和擁塞窗口受限情況，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明TST模型較目前已有模型在上述各點(diǎn)預(yù)測準(zhǔn)確性方面有較大程度地提高。
　　 (2)TCP

4、協(xié)議在延遲丟包網(wǎng)絡(luò)下的性能建模研究
　　 TCP數(shù)據(jù)包在網(wǎng)絡(luò)傳輸中發(fā)生錯誤有兩種形式：丟包與延遲，這兩種錯誤對TCP性能所造成影響各不相同。本文研究了數(shù)據(jù)包延遲和丟包對于TCP協(xié)議的影響，并提出了一個TCP在隨機(jī)延遲丟包網(wǎng)絡(luò)中的性能分析模型--TDT模型。本文首先提出并證明了判斷一個數(shù)據(jù)包流是否會為正序的充要條件?；谠摮湟獥l件，推導(dǎo)出數(shù)據(jù)包流在發(fā)生隨機(jī)延遲后為正序的概率。隨后將丟包的情況也進(jìn)行了綜合的考慮，得到數(shù)據(jù)包流在發(fā)生隨

5、機(jī)延遲丟包后為正序的概率。由計(jì)算出的數(shù)據(jù)包流的正序概率，得到TCP最大擁塞窗口的均值，最后把得到的TCP最大擁塞窗口均值作為參數(shù)代入TCP性能模型，完成了TDT模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所得出的數(shù)據(jù)包流在發(fā)生隨機(jī)延遲和丟包后為正序的概率與實(shí)驗(yàn)結(jié)果基本吻合，所提出的模型與不考慮延遲的模型相比，對TCP最大擁塞窗口均值的預(yù)測誤差降低了43％，對其網(wǎng)絡(luò)吞吐量性能的預(yù)測誤差降低47%。
　　 (3)TCP協(xié)議在雙向丟包網(wǎng)絡(luò)下的性能建模研究

6、r>　　 由于網(wǎng)絡(luò)路由器緩存溢出等原因，數(shù)據(jù)包和回傳的ACK均存在丟失的可能性。本文提出了TCP協(xié)議在雙向丟包網(wǎng)絡(luò)下的性能分析模型--TBT模型。TBT模型著重分析了ACK丟包對于TCP性能的影響，同時在分析中考慮到了TCP滑動窗口這一重要因素。在分析單個數(shù)據(jù)包丟包后的影響時，我們根據(jù)該數(shù)據(jù)包的前一個數(shù)據(jù)包的反向是否發(fā)生丟包進(jìn)行了分類討論。根據(jù)分析結(jié)果，得出了在雙向丟包網(wǎng)絡(luò)下單個數(shù)據(jù)包丟失引發(fā)快速重傳的概率。對于一個任意長度的數(shù)據(jù)包流