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汪浩

作品数：12 被引量：13H指数：2
供职机构：上海交通大学电子信息与电气工程学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金上海市教育委员会重点学科基金上海市教育委员会创新基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 11篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 12篇自动化与计算...

主题

  • 8篇队列
  • 8篇队列管理
  • 8篇拥塞
  • 8篇主动队列
  • 8篇主动队列管理
  • 7篇网络
  • 6篇拥塞控制
  • 5篇随机指数标记
  • 4篇网络拥塞
  • 3篇网络拥塞控制
  • 2篇预估器
  • 2篇史密斯预估
  • 2篇史密斯预估器
  • 2篇网络管理
  • 2篇模糊自调整
  • 2篇内模
  • 2篇内模控制
  • 2篇自调整
  • 1篇单神经元
  • 1篇地址转发表

机构

  • 12篇上海交通大学
  • 1篇华东理工大学
  • 1篇深圳职业技术...

作者

  • 12篇汪浩
  • 5篇田作华
  • 3篇马学韬
  • 2篇马月玲
  • 1篇翁惠玉
  • 1篇牛玉刚
  • 1篇夏尚
  • 1篇张尧弼
  • 1篇施亮
  • 1篇成敏娟

传媒

  • 3篇计算机仿真
  • 2篇微型电脑应用
  • 1篇测控技术
  • 1篇四川大学学报...
  • 1篇微计算机信息
  • 1篇北京邮电大学...
  • 1篇华东理工大学...
  • 1篇吉林大学学报...

年份

  • 1篇2012
  • 3篇2010
  • 5篇2009
  • 1篇2008
  • 1篇2007
  • 1篇2004
共 12 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
基于加强型价格的随机指数标记算法被引量：2
2009年
随机指数标记算法(REM)是一种有效的主动队列管理算法,但存在队列收敛性差、对网络环境变化响应慢等问题。通过理论分析表明REM算法类似于PI控制策略,感知网络拥塞的能力不足。为克服上述缺点,提出了基于加强型价格的随机指数标记算法(EPREM)。EPREM在原价格中增加数据包到达速率的变化率,得到加强型的价格,同时引入带宽缓存比例因子指导新增参数λ的设定。在NS2中的仿真实验结果表明:相对于REM算法,EPREM提高了收敛速率,增强了算法对网络环境变化的适应性。
汪浩牛玉刚
关键词：网络拥塞控制主动队列管理随机指数标记
用于队列管理的模糊增益神经元自适应控制器被引量：1
2010年
针对具有参数时变及非线性特性的网络拥塞控制系统,提出了一种模糊增益神经元主动队列管理算法(FN-AQM).采用路由器队列长度及数据流速作为拥塞度量,在检测当前拥塞信息的同时,预测未来拥塞的状况.结合神经元控制和模糊控制的优点,利用单神经元计算数据包标记概率,采用有监督的Hebb学习规则在线调整加权系数.设计的模糊控制器可动态调整神经元增益,能获得更好的控制性能.FN-AQM具有结构简单、易于实现、自适应能力强等优点.仿真实验结果表明,FN-AQM能快速将队列调整至目标值,并维持较小的队列抖动,对动态数据流和非响应流具有良好的鲁棒性.
汪浩田作华
关键词：拥塞控制主动队列管理单神经元模糊自调整
基于NS2的随机指数标记算法仿真研究被引量：1
2008年
REM算法是一种典型的AQM算法。本文利用NS2网络仿真软件研究了REM的网络性能。仿真实验表明,拥塞度量与静态网络性能解耦,各种网络环境中的队列长度均能稳定至目标值处;而拥塞加剧时,队列收敛性变差,暂态网络性能降低。调节算法参数γ和Φ能有效地减小队列长度的过渡时间以改善网络性能,增强算法的环境适应性。
汪浩
关键词：网络拥塞主动队列管理随机指数标记网络性能
基于队列和负载因子的动态参数随机指数标记算法被引量：2
2010年
为了解决随机指数标记算法(REM)队列抖动大,对动态数据流响应慢,以及环境适应性差等问题,分析了算法的控制属性,并提出了一种参数动态调整的随机指数标记算法(DREM)。基于控制理论的分析表明,REM算法具有比例积分(PI)控制属性。通过引入队列因子和负载因子的概念,对队列调整状态进行实时划分,能够有效地判断当前网络的拥塞状况。同时,利用队列和负载因子设计了关键参数的调整率,以协助基于"和式增加积式减少(AIMD)"规则的TCP拥塞控制策略,有效增强了REM算法的控制性能。NS2平台中的仿真实验表明,相对于标准REM算法,DREM提高了队列长度的响应能力,减小了丢包率,增强了主动队列管理算法的适应性和鲁棒性。
汪浩田作华
关键词：拥塞控制主动队列管理随机指数标记负载因子
基于ZigBee的SAE方程式赛车车载在线监测系统被引量：1
2009年
针对竞速赛车对车载在线监测系统灵活性、可靠性和可扩展性的要求,设计并实现了基于ZigBee的车载在线监测系统,克服了传统有线连接的缺点,在达到了对车辆运行状况进行在线监测的目的的同时,增强了节点部署和更换的灵活性,并保证了数据传输的可靠性。该系统在SAE方程式赛车上经过现场测试,工作正常,达到了预期的设计目的与应用要求。设计具有较强通用性,在其他工业在线监测应用中具有较好的推广价值。
马学韬汪浩施亮
关键词：无线传感网络ZIGBEE传感器节点
一种基于双模控制的主动队列管理新算法被引量：3
2009年
随机指数标记算法(REM)是一种有效的主动队列管理算法,但由于TCP/IP网络流量模型呈现非线性特性,故而其控制效果不佳,存在队列稳定性差,对动态流量响应慢等问题。为了解决上述问题,提出了基于双模控制的主动队列管理算法(Fuzzy-REM)。算法采用分段控制策略,在瞬时队列偏差大于阈值时,采用模糊控制,反之采用REM控制,从而将模糊控制的快速响应和REM稳态性能好的优点结合起来。NS2中的仿真实验表明,相对于REM算法,Fuzzy-REM提高了队列稳定性,加快了收敛速度,增强了算法对网络环境变化的适应性。
汪浩马学韬田作华
关键词：网络拥塞控制主动队列管理随机指数标记模糊控制双模控制
以太网物理拓扑发现算法被引量：5
2007年
物理拓扑发现技术是进行网络管理、性能分析和故障诊断等工作的前提条件。有关物理拓扑发现的国际标准正在讨论中,但是很难确定何时可以完成。网络厂商开发的专用协议则不适应异构网络环境。在以太网中,有可能通过分析以太网交换机的地址转发表来确定异构网格的物理拓扑,本文提出一个拓扑发现算法。
汪浩张尧弼马月玲
关键词：物理拓扑地址转发表简单网络管理协议
基于队列管理的分布式拥塞控制算法分析设计
随着Internet的飞速发展,网络规模不断扩大,结构日趋复杂,网络带宽、用户数量和网络业务不断增长。如何有效地管理网络资源,避免和控制网络拥塞,保证网络服务质量是通信网络研究的重要课题。TCP拥塞控制方法作用于源端,它...
汪浩
关键词：拥塞控制主动队列管理比例积分微分控制史密斯预估器内模控制
文献传递
模糊自调整的加强型随机指数标记算法被引量：1
2009年
主动队列管理是网络拥塞控制中一个重要的研究领域。由于网络环境复杂多变,而基于加强型价格的随机指数标记算法(EPREM)参数固定不变,环境适应性不强,故而很难保证服务质量(QoS)。为了克服上述缺点,提出了参数模糊自调整的加强型随机指数标记算法(F-EPREM)。该算法利用模糊控制原理,根据队列误差大小及其变化率在线自动调整算法参数β、γ和ξ以适应网络环境变化。NS2中的仿真结果表明,相对于REM和EPREM算法,F-EPREM加快了队列收敛速度,提高了队列稳定性,有效提高了主动队列管理算法的鲁棒性。
汪浩马学韬田作华
关键词：网络拥塞控制主动队列管理随机指数标记模糊逻辑
稳定的随机早期检测方法被引量：1
2012年
针对随机早期检测(RED:Random Early Detection)对网络时滞、参数设置敏感的问题,提出一种适用于时滞网络的稳定随机早期检测算法(TRED:Time-delay RED)。引入史密斯预估器,以抑制网络时滞对网络性能的影响;采用瞬时队列长度替代平均队列长度作为拥塞指示,加快系统的响应能力;改进RED算法的丢包概率函数为非线性函数,同时自动调整系统参数,以适应网络环境变化。仿真结果表明,TRED算法能成功补偿网络延时,并在不同的时滞环境、不同程度的拥塞环境中保持稳定的队列长度,具有很强的环境适应性,从而保证了良好的网络性能。
成敏娟汪浩
关键词：拥塞主动队列管理随机早期检测时滞
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