互联网发展到21世纪,媒体形式变得多种多样,即时通讯,高清音视频等各种流媒体的高速发展,导致对网络的要求越来越高。类似于4K视频之类的流媒体使得资源提供端压力越来越大,网络传输质量由此产生了很大影响,传输时长也变得不稳定,丢包现象会变得愈发频繁;另一方面,在网络传输过程中,当某一个环节发生了拥塞导致了木桶效应,整个网络就陷入拥堵,也就是网络拥塞。但是导致拥塞的原因往往极其复杂,单一的控制可能只是将瓶颈转移,甚至反而让性能更差。关于网络拥塞控制的话题仍然是目前最重要的话题之一。这方面的研究越来越多,究其根本,主要是从两大方向着手:一种是从根源触发进行协议控制,另一种是从中间节点(一般为路由器)进行拥塞控制。而路由器能实时监控并检测各种流的传输情况来实现拥塞控制,因此,后者对于解决拥塞问题有绝对优势,本文也是从这方面入手进行研究。RED(Random Early Detection)算法曾经是解决网络拥塞的有效方案,但是由于网络应用的过分丰富,资源竞争严重,现行的算法已经不能很好的满足需求。本文从基础概念开始,整体叙述拥塞控制的原理以及目前的研究现状。首先,提出几个重要的拥塞控制概念,然后解释源端控制算法的四大组成部分和一些常用的队列管理算法,在此基础上详细介绍RED算法,分析该算法的优劣点,最后针对RED算法中丢包概率公式提出了改进办法。本文所提出的是一种非线性公式,增强了原来算法中丢包概率的计算方法,用平滑的概率曲线替代了跳变的概率曲线。RED算法虽然原理简单易操作,但是涉及的参数个数多且不易设置,新提出的Sig-RED算法借鉴了 Sigmoid函数的特性,改变了丢包概率公式。在参数设定上降低了难度,最重要的是用sigmoid函数来计算丢包概率,避免了丢包概率突变的发生。最后NS-2仿真实验证明了 Sig-RED算法能够有效的稳定队列长度,相比于RED降低了突发队列对平均队列长度计算带来的影响,降低了参数的敏感性。在端到端的时延上也有明显的优化,性能优于RED算法。