基于拥塞估计的TCP窗口在线学习方法

• 作者: 张娟 蒋和松
• 来源期刊: 电视技术
• 学科: 工学
• 关键词: 确认帧 TCP拥塞窗口 在线学习 AdHoc网络
• 年，卷（期）: 2014,（19）
• 所属期刊栏目: 宽带网络
• 页码范围: 65-68
• 页数: 4页
• 分类号: TN915|TN92
• 字数: 2232字
• 语种: 中文

摘要

针对传统TCP拥塞窗口更新、控制机制所导致的AdHoc网络吞吐量下降的问题,利用机器学习算法来改善TCP在AdHoc网络中的性能.该方法利用确认帧的时间间隔,通过连续动作集(CALA)算法快速学习并估计当前网络链路中的拥塞状况,从而能够迅速调整TCP拥塞窗口.仿真实验表明:当AdHoc网络环境较好时,学习型TCP的吞吐量略优于TCP-Few、TCP-Reno协议,但在环境较差的情况下,学习型TCP的吞吐量远远优于TCP-Few和TCP-Reno协议.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张娟	西南科技大学特殊环境机器人技术四川省重点实验室	23	37	3.0	4.0
5	蒋和松	西南科技大学特殊环境机器人技术四川省重点实验室	7	10	2.0	2.0