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Chapter 1End system P28 端系统Modem P29 调制解调器（俗称：猫）Base station P29 基站Communication link P30 通信链路Physical media P30 物理介质Coaxial cable P30 同轴电缆Fiber optics P30 光纤Radio spectrum P30 射频频谱Transmission rate P30 传输速率Packets P30 （数据）包，或分组Routers P30 路由器Link-layer switches P30 链路层交换机/ˈleɪə US -ər/Path P30 路径ISP (Internet Service Provider) P30 网络服务提供商TCP (Transmission Control Protocol) P31 传输控制协议IP ( Internet Protocol) P31 网际协议Intranets P31 内网API (Application Programming Interface) P32 应用程序编程接口Network edge P35 网络边缘Access Networks P38 接入网Ethernet P42 以太网Network core P48 网络核心Circuit Switching P50 电路转换Packet Switching 分组交换FDM (frequency-division multiplexing) P50 频分多路复用TDM (time-division multiplexing) P50 时分多路复用Statistical Multiplexing 统计复用Store-and-forward 存储转发Queuing delays P53 排队延迟Transmission delay P60 传输延迟，或发送延迟Propagation delay P60 传播延迟Throughput P59 吞吐量Internet backbone P57 骨干网Delay P59 延迟，或时延Loss P59 丢包Packet-Switched Network P59 分组交换网络Nodal processing delay P60 节点处理延迟End-to-end delay P66 端到端延迟Instantaneous throughput P68 瞬时吞吐量Network interface card P74 网络接口卡（即网卡）Message P75 消息，或报文Segment P75 （报文）段Datagram P75 数据报Frames P75 帧Packet sniffer P82 数据包监听器Protocol Stack 协议栈Peer entities 对等实体Chapter 2 应用层Server farm P110 服务器集群Infrastructure P110 基础设施，或基础架构Self-scalability P111 自扩展性Timing P114 实时性Bandwidth-sensitive applications P115带宽敏感应用Connection-oriented service P117 面向连接的服务Directory service P121 目录服务Base HTML file P122 基本HTML文件Stateless protocol P124 无状态协议RTT (round-trip time ) P126 往返时间Web proxy caches P128 网页代理缓存Status line P130 状态行Out-of-band P141 （频）带外（的）In-band P141 带内（的）User agents P144 用户代理Mail servers P144 邮件服务器Pull protocol P148 拉式协议Push protocol p148 推式协议Host aliasing P158 主机别名Canonical hostname P158 规范主机名Mail server aliasing P158 邮件服务器别名Load distribution P158 负载分配Top-level domain (TLD) servers P161 顶级域名服务器Authoritative DNS servers P161 权威域名服务器Iterative queries P168 迭代查询Resource records (RRs) P165 资源记录Overlay network P179 覆盖网Nonpersistent HTTP 非持久HTTP，或非坚持HTTP Persistent HTTP 持久性HTTP，或坚持的HTTP Peer-to-Peer (P2P) Network 对等网络Socket programming 套接字编程Chapter 3 传输层Multiplexing and demultiplexing P226 复用与分用Unidirectional data transfer P241 单向数据传送Finite-state machine (FSM) P242 有限状态机Positive acknowledgments P243 肯定确认Negative acknowledgments P243 否定确认Countdown timer P250 （倒数）计时器Cumulative acknowledgment P258 累积确认Receive buffer P269 接收缓冲区，或接收缓存Resource-management cells 资源管理单元Source (port number) 源端口号Destination (port number) 目的端口号Checksum 校验和Pipelined protocols 流水线（型）协议Go-back-N 回退NSelective Repeat 选择重传Timeout （定时器）超时Fast Retransmit 快速重传Flow Control 流量控制Three way handshake 三次握手sequence number 序列号（简写为seq）acknowledgement number 确认号（简写为ack；注意与大小的ACK不同）Congestion Control 拥塞控制additive increase, multiplicative decrease 加性增乘性减Slow Start 慢启动congestion-avoidance 拥塞避免fast recovery 快速恢复duplicate (ACK) 冗余（ACK）Random Early Detection 随机早期检测Chapter 4 网络层Forwarding table P338 转发表Virtual-circuit networks P343 虚电路网络Datagram networks P343 数据报网络Signaling message P346 信令报文Content Addressable Memory P354 内容可寻址存储器Crossbar switch P356 纵横开关Active queue management 主动队列管理Head-of-the-line (HOL) 队头Classless interdomain routing (CIDR) P371 无类域间路由Plug-and-play P376 即插即用Anycast P386 任播Interior gateway protocols P414 内部网关协议Routing information Protocol P414 路由信息协议（RIP）Open shortest Path First OSPF P414 开放最短路径优先Area border routers P419 区域边界路由器Sequence-number-controlled flooding P430 序列号控制的洪泛，或带序列号的受控洪泛Reverse path forwarding (RPF) P431 逆向路径转发Rendezvous point P433 汇聚点Longest prefix matching 最长前缀匹配Scheduling 调度Fragmentation 分片，或分段Fragment Offset 报文段偏移量Network Address Translation (NAT) 网络地址转换NAT traversal NAT穿越Multicast 组播，或多播Unicast 单播Tunneling 隧道技术Link-State Routing Algorithm 链路状态路由算法Distance Vector Routing Algorithm 距离向量路由算法Count to Infinity Problem 无穷计数问题Hierarchical Routing 分层路由autonomous systems 自治系统BGP (Border Gateway Protocol) 边界网关协议in-network duplication 网内复制broadcast storm 广播风暴spanning tree 生成树redundant packets 冗余数据包Chapter 5 数据链路层，或链路层Broadcast channels P461 广播信道Trailer fields P464 尾部字段Link access P464 链路接入，或链路访问Network interface card P466 网络接口卡（即网卡）Parity checks P469 奇偶校验Forward error correction (FEC) P471 前向纠错Cyclic Redundancy Check 循环冗余校验Polynomial code P472 多项式码（即CRC码）Multiple access P475 多路接入Random access protocols P477 随机接入协议CSMA/CD P484 带冲突检测的载波侦听多路访问CSMA/CA 带冲突避免的载波侦听多路访问Token passing protocol P487 令牌传递协议ARP P491 地址解析协议Preamble P497 前导（字段）Exponential backoff P502 指数回退，或指数退避Repeater P504 中继器Virtual-channel identifier P520 虚拟信道标识Cell-loss priority P520 信元丢失优先权Label-switched router P524 标签交换路由器Framing （封装）成帧error detection 误差检测，或检错Channel Partitioning 信道分割式（MAC协议）Taking turns MAC protocol 轮流式MAC协议Collision 冲突，或碰撞Time Slot 时隙Slotted ALOHA 时隙ALOHAUnslotted ALOHA 无时隙ALOHA Nonpersistent CSMA 非坚持CSMA1-persistent CSMA 1坚持CSMAp-persistent CSMA p坚持CSMAToken Ring 令牌环(Wireless) LAN （无线）局域网Hub 集线器Collision domain 冲突域Bridge 网桥。
优化PI控制的自适应主动队列管理算法
熊余;林艳芳
【期刊名称】《重庆邮电大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2008(020)004
【摘要】主动队列管理算法是解决网络拥塞问题的研究热点,在分析基于控制论的PI主动队列管理算法存在缺陷的基础上,提出了具有自适应特性的ONPI算法,该算法通过引入新的参数设置办法来改善网络的性能.经仿真软件ns-2实验证明,新算法能快速地收敛队列、保证队列的稳定性和自适应性.
【总页数】5页(P466-470)
【作者】熊余;林艳芳
【作者单位】重庆邮电大学,重庆,400065;重庆移动规划设计院,重庆,400042【正文语种】中文
【中图分类】TP393.03
【相关文献】
1.基于自整定PI控制器的主动队列管理算法 [J], 黄玉涛
2.自适应PI主动队列管理算法 [J], 卢锡城;张明杰;朱培栋
3.基于单神经元自适应PI控制器的主动队列管理算法 [J], 张少博;吴介一;张飒兵
4.大时滞网络自适应预测PI主动队列管理算法 [J], 钱艳平;李奇
5.一种新的主动队列管理自适应PI算法 [J], 王明文;朱清新;卿利
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一种快速维持队列稳定的BLUE改进算法汪洋;张涛;张军【摘要】BLUE 算法在TCP 连接数发生突变时会导致队列长度的剧烈波动.针对该现象,提出一种能快速维持队列稳定的BLUE 改进算法--FSBLUE.该算法根据网络参数调整标记丢弃概率的调整步长,并通过概率估计加快算法的反应时间.仿真结果表明,FSBLUE 算法在维持队列稳定性方面明显优于BLUE 算法.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2010(036)022【总页数】3页(P119-121)【关键词】拥塞控制;主动队列管理;BLUE算法【作者】汪洋;张涛;张军【作者单位】北京航空航天大学电子信息工程学院,北京,100191;北京航空航天大学电子信息工程学院,北京,100191;北京航空航天大学电子信息工程学院,北京,100191【正文语种】中文【中图分类】TP3931 概述近年来，随着 Internet的快速发展，网络的信息流量越来越大，拥塞控制在网络通信中的地位显得极为重要。
主动队列管理机制(Active Queue Management,AQM)是IETF推出的基于 FIFO调度策略的队列管理机制，是一种应用于路由器上的拥塞控制技术。
随机早期检测(Random Early Detection, RED)[1]算法是一种 AQM算法，它存在着诸如参数设置困难、对队列长度过于依赖等问题。
研究者们对其进行改进，提出了一些RED的改进算法和新的AQM算法，如文献[2]提出的BLUE算法。
BLUE算法的最大贡献在于使用较小的队列缓存就能完成拥塞控制。
但其仍然存在着参数设置问题，特别是在TCP连接数发生剧烈变动时会使所设参数无效而导致队列长度的剧烈波动。
本文根据标记丢弃概率和队列缓存间的映射关系，分析当BLUE算法在TCP连接数发生大量突变时造成队列长度大范围波动的原因，并针对此原因提出了一种能快速维持队列稳定的BLUE改进算法 FSBLUE(Fast Stabilized BLUE)。
几种典型AQM算法在高速网络下的比较研究作者：苏聪来源：《中国新通信》2017年第07期【摘要】本文分析和比较几种典型的主动队列管理（Active Queue Management， AQM）算法在高速网络中的性能，经仿真实验发现这几种AQM算法在高速网络中的性能都不理想，主要表现为：链路的带宽利用率不高，全局同步现象严重，队列长度不能维持在一定值附近。
这些现象说明了现有的AQM算法在高速网络下不能很好地满足QoS（quantity of serve）的要求，改进AQM算法势在必行。
【关键词】 AQM算法 NS仿真模拟一、引言当前针对高速网络的拥塞控制研究中，主要针对源端算法或基于反馈的机制而进行，在中间节点方面研究得较少。
而对于源端算法来说，如果没有中间节点的支持，很难达到理想的性能。
因此，有必要考察各种典型的AQM算法结合源端算法在高速网络下的性能。
二、算法的评价指标目前，路由器中大多数是基于“弃尾”（Drop-Tail）的队列管理，RED[1]算法或RED的变种作为可选配置在路由器上，但常常不被使用。
AQM的部署步伐之所以慢是由于缺乏对各种算法较为详细的、一致的客观评价标准，大多数AQM评价工作是为了新算法的有效性目的而进行的。
通常对AQM算法性能的评价主要包括：1、队列的稳定性：AQM的目的是控制路由器中的队列长度，因此算法稳定与否直接关系到路由器中队列长度的变化情况，而队列长度的变化又直接影响到网络的服务质量。
一方面，对于一个特定的TCP连接，由于其传播延迟是固定的，因此该连接传输时延和时延抖动的大小主要是由路由器中的队列长度所决定的；另一方面，路由器中的队列长度直接关系到其输出链路的带宽利用率，只有当队列长度不为零时才能保证网络带宽的有效利用。
因此一个好的AQM算法应能使队列长度稳定在一个较低的值附近。
2、高效的带宽利用率：队列长度不为零时可以保证路由器输出链路的带宽利用率，但输入链路的带宽利用率要靠丢包率来保证，对于一个特定的TCP连接，若丢包率过高，将会导致不必要的重传，从而降低带宽的利用率。
职称系统分支专业第一篇：职称系统分支专业附件职称软件系统分支专业名称高校系列分支专业：1、马克思主义理论、哲学、法学、党史2、经济学、管理学3、体育4、艺术5、教育心理学6、历史7、中国语言文学8、外国语言文学9、数学10、物理学、力学11、化学、化工、非金属材料12、自动控制、计算机、仪器仪表、电气工程、电子学、通讯技术13、机械设计与制造、冶金、金属材料14、建筑、土木、水利、测绘、铁路、公路、水运、地理、地质15、农学、林学、畜牧、兽医、生物16、医学17、高教管理、学生思想政治教育18、实验技术自科系列分支专业：农业（有子专业）林业轻工化工信息机械交通水利医疗卫生实验技术社科系列分支专业：文学哲学历史经济科社社会学法学高校管理工程系列分支专业（有子专业）：林业土建公安地勘质量技术监督机械与动力工程农业工程环境工程冶金地质水利水电纺织电子通迅与自动控制技术交通化工轻工建筑材料有色金属管理科学与工程电气工程测绘矿山工程安全经济系列分支专业：工商管理农业商业财政税收金融保险运输人力资源邮电房地产旅游建筑市场营销图书系列分支专业：图书馆管理文献采访文献分编借阅服务参考咨询图书馆现代技术文献保护研究辅导社会教育艺术系列分支专业（有子专业）：编剧导演音乐舞台美术表演美术文字编辑摄像录音会计系列分支专业：会计政工系列分支专业：思想政治工作出版系列分支专业：编辑技术编辑校对第二篇：美国计算机专业分支以及介绍申请美国大学计算机专业(CS)的学生非常多。
美国大学CS专业的研究分支也非常多，不同分支对学生的要求也会不同，因此，学生们要根据自己的条件选择适合自己的研究方向。
本文主要对美国大学计算机专业十三个分支方向做了详细的阐述，主要是美国计算机专业课程方面的。
一、体系结构、编译器和并行计算 Architecture, Compilers and Parallel Computing 体系结构和编译器的研究主要集中在硬件设计，编程语言以及下一代编译器。
路由优化算法在互联网拥塞控制中的应用摘要：本文对互联网拥塞控制产生的原因进行了分析，综述了几种常见的路由优化算法，给出了算法的基本概念和应用方式，加以对比和总结。
关键词：路由优化算法；互联网；拥塞中图分类号：tp393 文献标识码：a 文章编号：1674-7712 （2013）02-0079-01一、引言二十世纪的重大科学发明之一即为互联网，标志着当代生产力的进一步发展和进步。
这一发明的产生和普及引发了前所未有的信息技术和新兴产业的革命。
互联网已经成为当今世界经济发展的重要引擎、成为社会的重要基础设施。
互联网技术的先进与否影响到地区的经济、政治和文化的发展水平，成为国际竞争力的重要标志。
时至今日，网络已经成为了人们日常生活中必不可少的一部分，工作需要用到它，学习也需要用到它，娱乐更是离不开它。
然而越来越多的用户进入互联网也造成了一个现象：网络拥塞。
网络拥塞导致的直接后果是整个网络的性能下降，包括：包丢失率增加、端到端延迟增大、系统吞吐量（good-put）下降、甚至有可能使整个系统发生拥塞崩溃（congestion collapse）。
当网络处于拥塞崩溃状态时，微小的负载增量都将使网络的有效吞吐量急剧下降。
二、互联网拥塞的产生拥塞产生的原因是“需求”量远远超过“供给”量。
互联网的基本传输模式为多个用户共享同一带宽，是一种典型的时分传输系统。
在系统的设计初期，并没有使用“接纳控制”算法，即没有限定用户数量。
随着用户数量的增加，互联网本身没有控制用户使用资源的机制。
目前互联网上用户和程序的数量都成指数级的增长，在没有中央控制算法对资源进行协调的时候，必然后导致网络拥塞。
互联网拥塞产生的根源是资源短缺，但单纯增加硬件资源并不能避免拥塞的产生，有时效果反而会增加拥塞程度。
例如：将网关设备的缓冲内存增加会使报文通过网关的延迟降低，但由于系统的总延迟超过子系统重传时钟的数值。
此结果直接导致了报文的重新传送，反而增加了拥塞。
控制理论与应用第36卷第4期2019年4月目次论文与报告旋翼飞行机械臂系统的混合视觉伺服控制················孙敬陶,王耀南,谭建豪,钟杭,李瑞涵(505)无人直升机的姿态增强学习控制设计与验证······································安航,鲜斌(516)基于微分平滑的四旋翼运输系统轨迹跟踪控制····································梁晓,胡欲立(525)状态与输入受限的二阶多输入多输出非线性系统自适应控制(英文)·········刘旺魁,魏毅寅,段广仁(533)基于图过滤的快速密度聚类双层网络推荐算法····························陈晋音,吴洋洋,林翔(542)基于标准距离k近邻的多模态过程故障检测策略···················冯立伟,张成,李元,谢彦红(553)带启动时间和工作故障的M/M/1/N排队系统性能分析··············杨喜娟,李忠学,黎锁平,武福(561)基于模型有效性评价的主动队列管理算法································刘正飞,孙金生,胡斯乔(570)基于物体间支撑语义关系的室内场景彩色深度图像分割···陈昊天,郑阳,张钰桐,孙凤池,黄亚楼(579)基于降噪自编码神经网络的事件相关电位脑电信号分析方法·····················································王洪涛,黄辉,贺跃帮,刘旭程,李霆(589)动态优化双估计器的多模型自适应混合控制······························史善孟,王昕,王振雷(596)有界扰动多变量Hammerstein系统输入到状态稳定模型预测控制····················何德峰,余世明(605)残差深度特征和漂移检测的核相关滤波跟踪······························胡昭华,郑伟,钱坤(613)非对称非线性平滑转换的广义自回归条件异方差算法的碳价格均值回归检验······························································杨星,李斌,曾悦,米君龙(622)短文随机多智能体系统一致性增益的设计与分析······································段玉波,杨振威(629)基于模糊区间值GM(1,1)预测模型及几何布朗运动的矿山投资决策········李守军,马小平,杨春雨(636)水泥篦冷机出口熟料温度自适应辨识模型········································赵志彪,刘彬(651)柔性机械臂的双时间尺度组合控制·······························杨春雨,许一鸣,代伟,周林娜(659)多智能体系统的自适应群集分布式优化(英文)·····················张青,弓志坤,杨正全,陈增强(666)期刊基本参数:CN44–1240/TP*1984*m*A4*168*zh*P*￥25.00*1200*19*2019–04CONTROL THEORY&APPLICATIONSV ol.36No.4Apr.2019CONTENTSPapers and ReportsHybrid visual servoing for rotor aerial manipulation system ···································SUN Jing-tao,WANG Yao-nan,TAN Jian-hao,ZHONG Hang,LI Rui-han(505) Attitude reinforcement learning control of an unmanned helicopter with verification·············AN Hang,XIAN Bin(516) Trajectory control of a quadrotor with a cable–suspended load based on differentialflatness····LIANG Xiao,HU Yu-li(525) Adaptive control for second order multi-input multi-output nonlinear systems with state and input constraints ····························································LIU Wang-kui,WEI Yi-yin,DUAN Guang-ren(533) Double layered recommendation algorithm based on fast density clustering with graph-basedfiltering&Applications ······························································CHEN Jin-yin,WU Yang-yang,LIN Xiang(542) Fault detection strategy of standard-distance-based k nearest neighbor rule in multimode processes ····················································FENG Li-wei,ZHANG Cheng,LI Yuan,XIE Yan-hong(553) Performance analysis of M/M/1/N queue with setup time and working breakdown ·······················································YANG Xi-juan,LI Zhong-xue,LI Suo-ping,WU Fu(561) An active queue management algorithm based on model effectiveness evaluation ·······························································LIU Zheng-fei,SUN Jin-sheng,HU Si-qiao(570) Indoor red green blue-depth segmentation based on object-object supportive semantic relationships ···························CHEN Hao-tian,ZHENG Yang,ZHANG Yu-tong,SUN Feng-chi,HUANG Ya-lou(579) An event related potential electroencephalogram signal analysis method based on denoising auto-encoder neural network ·····································WANG Hong-tao,HUANG Hui,HE Yue-bang,LIU Xu-cheng,LI Ting(589) Dynamically optimized multiple model adaptive mixing control of dual estimators ····························································SHI Shan-meng,WANG Xin,WANG Zhen-lei(596) Input-to-state stabilizing model predictive control of multi-variables Hammerstein systems with bounded disturbances ··············································································HE De-feng,YU Shi-ming(605) Residual depth feature and drift detection for kernel correlationfilter tracking ··································································HU Zhao-hua,ZHENG Wei,QIAN Kun(613) Test of mean reversion of carbon price based on ANST–GARCH algorithm ····························································YANG Xing,LI Bin,ZENG Yue,MI Jun-long(622)Brief PapersDesign and analysis of the consensus gain for stochastic multi-agent systems········DUAN Yu-bo,YANG Zhen-wei(629) Decision making of mine investment based on fuzzy interval-valued GM(1,1)model and geometric Brown motion ·····························································LI Shou-jun,MA Xiao-ping,YANG Chun-yu(636) Adaptive identification model for export clinker temperature in cement grate cooler··········ZHAO Zhi-biao,LIU Bin(651) Two-time-scale composite control offlexible manipulators····YANG Chun-yu,XU Yi-ming,DAI Wei,ZHOU Lin-na(659) Distributed optimization for adaptiveflocking of multi-agent systems ·····································ZHANG Qing,GONG Zhi-kun,YANG Zheng-quan,CHEN Zeng-qiang(666)。
