摘要随着网络用户的增长和新业务的不断涌现,Internet己发展为传送数据、语音、视频等多媒体信息的综合业务网络。而数据流量的增长给路由节点造成了很大的负担，使得Internet面临不断增加的丢包率和网络延时,导致了越来越严重的网络拥塞问题。65336

拥塞控制是保证网络运行和鲁棒性的关键，然而许多流在协议中缺少拥塞响应机制，在竞争资源时会抢占更多的网络带宽,造成了资源分配的不公平性。因此，寄希望中间节点的主动队列管理(AQM)来解决网络拥塞和保证服务质量。本文主要对AQM算法中的RED与REM进行了仿真，并对它们的性能进行了比较。

毕业论文关键词:网络拥塞控制，主动队列管理，随机早期检测，随机指数标记

毕 业 论 文 外 文 摘 要

Title   Simulation Comparison of RED and REM               

Abstract

With the growth of Internet users and the continuous emergence of new services, Internet has developed into a comprehensive business network which used for transmitting data, voice, video and other multimedia information. But the growth of data traffic causes a great burden to the routing node. As a result, the Internet faces the increasing rate of packet loss and network latency, which result in the serious problem of network congestion.   

Congestion control is the key to ensure network operation and robust, but because many streams are lack of congestion mechanism in protocol ,which occupy more network bandwidth, result in the unfair distribution of resources. Therefore, Active Queue Management (AQM) is hoped to solve the network congestion and guarantee the quality of service. 

Keywords: network congestion control, AQM, random early detection， random exponential marking

目   次

1 绪论 1

1.1 引言 1

1.2拥塞策略的研究与发展 1

1.2.1 RED算法 2

1.2.2 REM算法 4

1.3 仿真软件NS-2的简单介绍 4

1.4 本文主要内容及安排 5

2  网络队列管理机制 7

2.1队列管理的基本概念 7

2.2 队列管理的控制策略 8

2.3 队列管理机制的分类 9

2.3.1被动式队列管理 9

2.3.2 主动式队列管理 10

3  RED算法与REM算法的研究 11

3.1引言 11

3.2 TCP流体模型 11

3.3  RED算法与REM算法的具体研究 14

3.3.1  RED算法 14

3.3.1  REM算法 15

3.4  RED算法与REM算法的仿真比较 16

3.4.1  吞吐量的变化 17

3.4.2  延迟大小 18

3.4.3  延迟变化率 AQM算法中的RED与REM仿真比较:http://www.youerw.com/tongxin/lunwen_72919.html