1、基于 TFRC的拥塞控制机制研究综述 摘 要：随着无线网络多媒体的发展，网络中充斥着许多流媒体应用。而当在传输过程中，网络带宽无法满足用户需求的时候，网络中会存在一定的拥塞，那么本文根据 TFRC 机制能够有效地解决网络拥塞问题，作出此机制的研究综述。 下载 关键词： TFRC;拥塞控制机制 ;无线网络 1 TFRC 吞吐量模型 无线网络流媒体传输过程中网络容易存在网络拥塞的状况，解决网络拥塞的方法必须要满足以下几个条件： a 传输过程中保持网络的稳定， b 要有足够高的带宽利用率， c 传输速率必须具有平滑性。在同样的网络条件下，当网络中存在 TFRC 以及 TCP 两种流的情况下， TFR
2、C 具有带宽公平特性。但是对于 TFRC 在发送端的发送速度，学者研究发现仍然会存在抖动，这样使得传输效率大幅降低。 TFRC 机制的吞吐量公式如公式（ 1）所示。 D： 123456中小企业管理与科技 ?下旬刊 201510 1-297 182-1.jpg（ 1） 其中 V代表 TFRC吞吐量的速度， S表示传输数据的包大小值， R就是 RTT，tRTO 则是超时时间。 2 TFRC 协议工作过程 TFRC 拥塞控制机制包含发送端和客户端，具体工作过程如图 1 所示： D： 123456中小企业管理与科技 ?下旬刊 201510 1-297 182-2.jpg 图 1 TFRC 机制工作过程
3、 在 TFRC 发送端侧的数据主要包含以下几种信息： a 数据发送时间节点，b 数据的序列号， c 根据数据传输估算的 RTT， d 估算的 RTO 值。而在 TFRC客 户端也就是我们通常所说的接收端存在反馈数据，其包含以下几种信息：a 数据的序列号， b 发送反馈数据开始至读取现在时间节点，客户端估算的速率值， c 丢包率 p 的值， d 数据发送时间节点。 3 TFRC 机制运行的主要阶段 TFRC 拥塞控制机制主要存在以下几种主要阶段： a 慢速启动， b 避免网络拥塞阶段。在第一个阶段中，此时网络传输速度较慢，因为 TFRC 拥塞控制机制需要对网络中带宽的有效值进行估算，因此，在整个
4、网络试探过程中，必然会影响 TFRC 机制中客户端数据质量，同时，如果网络发生多个丢包事件，那么网络会 在一段时间内不断丢包，会使得发送速度减小。 当网络处于试探阶段时，如果在传输流媒体过程中存在多个丢包事件，TFRC 将会进入拥塞避免环节： 当客户端接收到来自发送端的数据后，得到 p 的计算数值，然后通过反馈通道发送至发送端 ; 反馈信息到达发送端，得到 RTT 以及 RTO 的计算数值 ; 发送端根据反馈得到的参数进行速度更新，并对前一个接收的速度两倍值进行对比，取两者中小的那个数值作为下一步的数据发送速度。 4 TFRC 机制吞吐量公式参数计算 合理的参数设置计算必然影响着网络的吞吐性能
5、。对于 参数的计算手段，我们如下进行描述。 4.1 往返时延值 RTT 以及重传数据超时值 RTO 我们在 NS2 网络仿真软件中编写 TFRC 源程序，假定客户端通过反馈通道发送数据的时间节点为，而反馈数据中存在 2个数值即和。那么前者表示发送端通过反馈通道收到的最后数据的时间节点值，而后者表示时间延时的值，因此整个计算定义如公式（ 2）所示： D： 123456中小企业管理与科技 ?下旬刊 201510 1-297 182-3.jpg（ 2） 4.2 丢包事件概率的计算 在无线网络流媒体的传输中，我们对 网络的要求很高，例如，视频流是连续性的数据，那么必须要进行丢包事件的统计。我们在 TF
6、RC 拥塞控制机制中，在客户端进行丢包事件的概率统计，并通过反馈通道将其发送给发送端。 TFRC 规定如果网络中存在丢包，那么前后丢包的时间间隔小于一个时间循环值，我们认为丢包的事件是同一个。传统意义的丢包事件间隔为时间差，但是在 TFRC 中则认为其是序列号的差值。 以视频流数据为代表的流媒体传输数据要求在网络的传输中发送速度有尽可能小的抖动，那么我们也要求丢包事件率的值也是如此。那么学者通常运用加权平均来对丢包事件率进行 更新，即如公式（ 3）所示： D：123456中小企业管理与科技 ?下旬刊 201510 1-297 182-3.jpg（ 3） 并且关于加权平均计算方法中的参数 D：
7、123456中小企业管理与科技 ?下旬刊 201510 1-297 182-4.jpg 我们按照公式（ 4）来确定： D：123456中小企业管理与科技 ?下旬刊 201510 1-297 182-4.jpg（ 4） 我们发现加权平均法中参数 n 的值影响着网络的响应速度，认为 n 取 8是最合理的。而丢包事件间隔也就是丢包数据的序列号差值，因而 对于差值的计算必须要准确合理，这样才能改善网络拥塞情况。 5 总结 本文重点讨论了 TFRC 机制的吞吐量模型、 TFRC 模型的工作过程以及参数的整定计算等内容，从中我们可以知道，合理的参数决定了网络的优化程度，但是 TFRC 协议仍然存在许多改进
8、的地方，例如其发送速度仍然会存在一定的抖动，这也为我们今后的深入研究提供了一个很好的突破口。 参考文献： Xiao fu， Wang RuChuan， Sun Lijuan， Yu JianPing， Hu Ton TCP-Friendly Congestion Control Mechanism” ， International Journal of Computer Network and Information Security， o， Jong-won Lee and Seongho International Conference on Information Networking （ ICOIN）， volume 2662， page 171-180， January 2003. F. Amjad， C. Zou， B. Asin cognitive radio networks， in： P
