一种认知无线网络中TCP拥塞窗口的在线学习方法

在认知无线电中，改进传输层协议提高吞吐量的方法引起了业界的广泛关注。文章采用可用带宽测量技术，提出了一种基于ACK时间间隔的在线学习方法（TCP-Learning）。该方法能够快速地学习到网络链路中可用剩余带宽并能够快速调整TCP拥塞窗口。仿真结果表明，在链路处于良好状态下，TCP-Learning吞吐量略优于Reno和Vegas等传统拥塞控制算法，但在链路较差情况下，TCP-Learning吞吐量明显优于Reno和Vegas等传统拥塞控制算法。