【摘 要】
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针对增强分布式接入(EDCA)机制在高负载网络中竞争窗口变化过于陡峭,导致网络性能大幅度下降这一问题,提出了一种自适应退避算法。在GDCF算法的基础上,用数据包最大退避阶段
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61379005)
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针对增强分布式接入(EDCA)机制在高负载网络中竞争窗口变化过于陡峭,导致网络性能大幅度下降这一问题,提出了一种自适应退避算法。在GDCF算法的基础上,用数据包最大退避阶段的均值来衡量当前网络拥塞状况,进而动态调整竞争窗口的重置方式,降低网络冲突,提升网络性能。所提算法额外开销较少,易于工程实现,在NS—2中仿真实验结果表明:改进算法能够显著提升EDCA机制在高负载网络下的性能,降低高优先级业务时延,提高各优先级业务吞吐量。
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