5.3. DENEYSEL ÇALIŞMA
5.3.2 Simülasyon Sonuçlarının Değerlendirilmesi
5.3.2.1 Avred-r İle Diğer Kuyruk Yönetim Algoritmalarının Performans
Bu bölümde önce RED ile AVRED-r’nin versiyonları daha sonra ise DropTail, PIE, pFIFO ve CoDel algoritmaları ile AVRED-r’nin versiyonlarının uçtan uca verim, gecikme, PDF ve fairness index değerleri açısından karşılaştırıyoruz.
Öncelikle LTE ağındaki kullanıcı sayısı değiştirilerek farklı yük senaryolarında sistem performansının değişimi incelendi. Kullanıcı sayısı 10 ile 100 arasında değiştirildi. Tüm kullanıcılar TCP uygulamasını kullanmaktadır. eNodeB’deki kullanıcı kuyruk boyutu 10240 bayt ile 51200 bayt arasında değişmektedir. Diğer simülasyon parametreleri Bölüm 5.3.1’de gösterilmektedir. Simülasyon yukarıdaki belirtilen Şekil 5.2’deki topolojiye göre kaynaktan hedef UE’lere tüm algoritmalar için simüle edildi.
Şekil 5.3 (a) RED ile AVRED-r’nin Şekil 5.3 (b) ise DropTail, PIE, pFIFO ve CoDel algoritmaları ile AVRED-r’nin versiyonlarının uçtan uca ortalama verim değerlerinin karşılaştırmasını göstermektedir. Her iki simülasyon için de kullanıcı sayısındaki değişim ile uçtan uca verim değeri arasındaki değişimin sisteme etkisi incelenmiştir.
Her iki simülasyon sonucuna göre elde edilen veriler analiz edildiğinde az sayıda UE’nin (10 UE ve 20 UE) eNodeB’den kaynak talebinde bulunması LTE ağında düşük bir trafik oluşturmuştur. Bu durumda AVRED-r yüksek r (r=5 ve r=4) değerlerinde daha yüksek verim değeri elde etmektedir. Bunun sebebi, trafik yükünün az olması durumunda yüksek (r=5 ve r=4) r değerlerinin paketlerin düşme olasılığını azaltması hatta bazı durumlarda paket düşüşünün olmamasıdır. Ayrıca düşük trafik yükünde RLC‘nin kullanıcı kuyruklarında biriken paket sayısının az olması nedeniyle sanal
kuyruk değeri daha küçük elde edilmiştir. Bu durum daha küçük paket düşürme olasılık değerinin elde edilmesine katlı sağlamaktadır.
eNodeB’ye bağlanan kullanıcı sayısının artması (40 ve üzeri) LTE ağında yüksek trafiğe neden olmaktadır. Bu durumda AVRED-r’nin yüksek r (r=4 ve r=5) değerlerinde iyi sonuç üretememektedir. Bunun sebebi AVRED-r de kullanılan büyük r (r=4 ve r=5) değerlerinin yüksek trafik durumunda bile paket düşürme olasılık değerini küçük olarak hesaplamasıdır. AVRED-r yüksek r (r=5 ve r=4) değerlerinde TCP kaynağını olası tıkanıklık hakkında önceden bilgilendiremediği için kuyrukta paketler birikir. TCP paketlerinin düşürülmesi ile alıcı tarafından göndericiye tıkanıklık bilgisi iletilir. Göndericiden gelen bilgilendirme mesajı ile ağın tıkanıklık durumunda olduğu tespit edilir. Böylece TCP zaman aşımı gerçekleşir. Kaynak, TCP paketlerinin gönderim hızını yavaşlatır. Bu durum düşük işlem hacmi ve yüksek gecikmeye neden olur.
Yüksek trafik yükü durumunda TCP paketlerinin kuyruklardan erken düşürülmesini sağlamak için paket düşürme olasılığının artırılması gerekmektedir. Önerilen AVRED-r’nin düşük r değerleri (r=2 ve r=3) yüksek trafik durumunda paket düşürme değerlerini yüksek hesaplayarak ağdaki tıkanıklıkla ilgili önceden göndericiyi bilgilendirir ve paket gönderim hızının yavaşlatılmasını sağlar. Böylece kuyruklarda paketlerin yığılmasını önleyerek tıkanıklığın önüne geçer.
AVRED-r algoritması düşük ve orta trafik yoğunluğunda (10 UE, 20 UE ve 40 UE) yüksek r (r=5 ve r=4) değerleri ile daha iyi verim değerleri elde ederken ağdaki trafik yoğunluğu arttığında (60 UE ve 100 UE) düşük r (r=2 ve r=3) değerleri ile daha iyi verim değerlerini elde etmiştir. Bu durum AVRED-r algoritmasının farklı yük durumlarına göre adaptif çalıştığını göstermektedir.
Şekil 5.3 (b)‘de DropTail algoritması kuyruğa gelen paketleri kuyruğun dolmasıyla kuyruğun önünden düşürmektedir. DropTail’deki aşırı paket düşüşleri ağın verimini olumsuz olarak etkilemektedir. Özellikle yoğun trafik durumunda DropTail tüm algoritmalar arasında aşırı paket düşürmesi ile en zayıf olanıdır. Paket gecikmesi değerini kullanan CoDel tüm trafik yüklerinde diğer algoritmalara göre (DropTail, PIE
ve pFIFO) en iyi sonucu üretmiştir. Zamana duyarlı olarak gecikme kontrolü yapan PIE, CoDel’den sonra en iyi sonucu üretmiştir. Trafik önceliklerine göre hesap yapan pFIFO yüksek öncelikli trafikleri belirlemede yaşadığı sorun sebebi ile PIE’den sonra en iyi performansı gösterebilmiştir.
(a)
(b)
Şekil 5.3. Uçtan uca ortalama verim değerinin karşılaştırılması (a) AVRED-r ile RED algoritması arasındaki karşılaştırma (b) AVRED-r ile diğer algoritmalar arasındaki
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000 10 UE 20 UE 40 UE 60 UE 100 UE UÇ TA N UC A O R TA LAM A VE R İM (KB P S) UE'LERİN SAYISI
RED
AVRED-2
AVRED-3
AVRED-4
AVRED-5
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000 10 UE 20 UE 40 UE 60 UE 100 UE UÇ TA N UC A O R TA LAM A VE R İM( KB P S) UE'LERİN SAYISIDrop-tail
PIE
pFIFO
CoDel
AVRED-r
Şekil 5.3 (a)‘da AVRED-r’nin tüm versiyonları RED algoritmasından daha yüksek uçtan uca ortalama verim değeri üretmiştir. Bunun nedeni AVRED-r’nin tüm versiyonlarının sanal kuyruk değerini ağın durumuna göre hesaplaması ve her durumda RED algoritmasına göre daha düşük bir paket düşürme olasılığını elde etmesidir.
Şekil 5.4 (a) RED ile AVRED-r’nin Şekil 5.4 (b) ise DropTail, PIE, pFIFO ve CoDel algoritmaları ile AVRED-r’nin versiyonlarının uçtan uca ortalama gecikme değerlerinin karşılaştırmasını göstermektedir.
Her iki simülasyonda da eNodeB’nin kapsama alanındaki kullanıcı sayısının artmasıyla veri trafiğinin hızı ağın yürütme kapasitesine oranla hızla artmıştır. eNodeB’nin kapsama alanındaki aktif kullanıcı sayısı artıkça kullanıcı paketleri eNodeB’deki kuyrukta bekletilir. Bu durum LTE ağında darboğaz yaşanmasına neden olur. AVRED-r’nin yüksek r değerleri (r=4 ve r=5) trafik yükünün düşük olduğu durumlarda hiç paket düşürmeyerek ya da daha az paket düşürülmesini sağlayarak gecikmeyi azaltır. Trafik yükünün artmasıyla AVRED-r’nin düşük r değerleri (r=3 ve r=2) paket düşürme değerini artırarak olası tıkanıklığı önlemekte ve paketlerin kuyrukta yığılmalarının önüne geçmektedir. Böylece uçtan uca ortalama gecikme süresinin azaltılmasına yardımcı olmaktadır.
Şekil 5.4 (b) ‘de DropTail kuyruğa gelen paketleri kuyruğun dolmasıyla kuyruğun önünden düşürür. Aşırı paket düşüşleri ağın uçtan uca ortalama gecikme değerini artırır. Özellikle yoğun trafik durumunda DropTail tüm algoritmalar arasında aşırı paket düşürmesi ile en fazla gecikmeye neden olan algoritmadır. CoDel, paket gecikmesi süresini kullanarak ağdaki tıkanıklığı tespit eder. Paket iletim süresi belirlenen hedef değeri aştığında CoDel tarafından tıkanıklık tespit edilir. Bu nedenle CoDel en düşük uçtan uca ortalama gecikme zamanına sahiptir. Zamana duyarlı olarak gecikme kontrolü yapan PIE, CoDel’den sonra en iyi sonucu üretmiştir. Yüksek trafik değerlerinde başarılı sonuç veren pFIFO düşük trafik yükü durumunda daha yüksek ortalama gecikme değeri elde etmiştir.
(a)
(b)
Şekil 5.4. Uçtan uca ortalama gecikme değerinin karşılaştırılması (a) AVRED-r ile RED algoritması arasındaki karşılaştırma (b) AVRED-r ile diğer algoritmalar arasındaki karşılaştırma.
AVRED-r’nin tüm versiyonları RED algoritmasından daha küçük bir uçtan uca
0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 10 UE 20 UE 40 UE 60 UE 100 UE UÇ TA N UC A O R TA LAM A G EC İK M E (M S) UE'LERİN SAYISI
RED AVRED-2 AVRED-3 AVRED-4 AVRED-5
0 100 200 300 400 500 600 700 10 UE 20 UE 40 UE 60 UE 100 UE UÇ TA N UC A O R TA LAM A G EÇ İK M E( M S) UE'LERİN SAYISI
sanal kuyruk değerini ağın durumuna göre hesaplaması ve her durumda RED algoritmasına göre daha düşük bir paket düşürme değerinin hesaplanmasını sağlamasıdır.
Şekil 5.5 (a) RED ile AVRED-r’nin Şekil 5.5 (b) ise DropTail, PIE, pFIFO ve CoDel algoritmaları ile AVRED-r’nin versiyonlarının PDF değerlerinin karşılaştırmasını göstermektedir.
Gönderilen toplam paketlerin toplam alınan paketlere oranı ile hesaplanan PDF, ağın performansını gösteren önemli bir değerlendirme kriteridir. Her iki simülasyonda da eNodeB’nin kapsama alanındaki kullanıcı sayısının artmasıyla talep edilen kaynak miktarında artış yaşanır. Kullanıcı paketleri eNodeB’deki kuyrukta bekletilir ve kaynak tahsisi için bekler. Bu durum eğer yeterli kaynak tahsisi yapılmazsa PDF değerinin azalmasına neden olur. AVRED-r’nin yüksek r değerleri (r=4 ve r=5) trafik yükünün düşük olduğu durumlarda kaynaktan hedefe gönderilen/alınan paketlere gecikme yaşanmadan cevap verir. Trafik yükünün artmasıyla AVRED-r’nin düşük r değerleri (r=3 ve r=2) paket düşürme değerini artırarak olası tıkanıklığı önlemekte ve paketlerin kuyrukta yığılmalarının önüne geçmektedir. AVRED-r olası tıkanıklığı önleyerek paketlerin tamponda bekletilmesinin önüne geçer. Bu durum diğer algoritmamalar göre daha iyi PDF değeri sağlar.
Şekil 5.5 (b)’ye göre yüksek trafik hacminde, DropTail tüm algoritmalar arasında en küçük PDF değerine sahiptir. Sırasıyla pFIFO, PIE ve CoDEl en iyi PDF değerlerini elde etmiştir.
(a)
(b)
Şekil 5.5. Uçtan uca ortalama PDF değerinin karşılaştırılması (a) AVRED-r ile RED algoritması arasındaki karşılaştırma (b) AVRED-r ile diğer algoritmalar arasındaki karşılaştırma. 95% 95% 95% 94% 93% 95% 96% 98% 99% 100% 98% 97% 99% 100% 99% 99% 98% 100% 99% 98% 100% 99% 98% 97% 95% 1 0 U E 2 0 U E 4 0 U E 6 0 U E 1 0 0 U E UÇ TA N UC A O R TA LAM A P D F (%) UE'LERİN SAYISI
RED AVRED-2 AVRED-3 AVRED-4 AVRED-5
94% 91% 86% 84% 77% 97% 96% 93% 91% 86% 95% 93% 91% 89% 82% 99% 97% 95% 93% 89% 100% 99% 100% 100% 100% 1 0 U E 2 0 U E 4 0 U E 6 0 U E 1 0 0 U E UÇ TA N UC A O R TA LAM A P D F (%) UE'LERİN SAYISI
(a)
(b)
Şekil 5.6. Uçtan uca ortalama PDF değerinin karşılaştırılması (a) AVRED-r ile RED algoritması arasındaki karşılaştırma (b) AVRED-r ile diğer algoritmalar arasındaki karşılaştırma. 0,00 0,10 0,20 0,30 0,40 0,50 0,60 0,70 0,80 0,90 1,00 10 UE 20 UE 40 UE 60 UE 100 UE FA IR N ES S I N D EX UE'LERİN SAYISI
Grafik Başlığı
RED AVRED-2 AVRED-3 AVRED-4 AVRED-5
0,00 0,10 0,20 0,30 0,40 0,50 0,60 0,70 0,80 0,90 1,00 10 UE 20 UE 40 UE 60 UE 100 UE FA IR N ES S IND EX UE'LERİN SAYISI
Grafik Başlığı
Şekil 5.6 (a) RED ile AVRED-r’nin Şekil 5.6 (b) ise DropTail, PIE, pFIFO ve CoDel algoritmaları ile AVRED-r’nin versiyonlarının fairness index değerlerinin karşılaştırmasını göstermektedir.
Her iki simülasyonda da eNodeB’ye bağlanan kullanıcı sayısının artmasıyla talep edilen kaynak miktarında artış yaşanır. Kullanıcılar kaynak tahsisi için bekler. Talep edilen kaynaklar için adil bir kaynak tahsisinin yapılması gerekmektedir. AVRED- r’nin yüksek r (r=4 ve r=5) değerleri trafik yoğunluğunun düşük olduğu durumlarda tüm talepleri cevaplar. Trafik yoğunluğunun artmasıyla AVRED-r’nin düşük r değerleri (r=2 ve r=3) paket düşürme olasılığını artırarak göndericinin paket gönderim hızını yavaşlatır. AVRED-r’ni versiyonları olası tıkanıklığı önleyerek eNodeB kaynaklarının adil dağıtılmasını sağlar.
Şekil 5.6 (b) ‘de DropTail kuyruğa gelen paketleri kuyruğun dolmasıyla kuyruğun önünden düşürür. Aşırı paket düşüşleri ağın fairness index değerini azaltır. Özellikle yoğun trafik durumunda DropTail tüm algoritmalar arasında aşırı paket düşürmesi ile en fazla gecikmeye neden olan algoritmadır. Bu sebeple en fazla fairness index değeri azalan algoritmadır. Fairness index değeri açısından sırasıyla pFIFO, PIE ve CoDEl en iyi fairness index değerlerini elde etmiştir.
BÖLÜM 6
SONUÇLAR VE TARTIŞMA
Hücresel LTE ağında, eNodeB’ye gelen paketlerin tamponda birikmesi sebebiyle sistemde darboğaz yaşanmaktadır. LTE ağın yükünün artmasıyla uçtan uca verim, gecikme ve paket düşürme değerleri olumsuz yönde etkilenmektedir. LTE ağında kuyruk taşması ve paket gecikmesi sorunlarının çözümü zordur. Tıkanıklık ve paket gecikmesi için önerilen iyi bir AQM algoritması çok düşük hesaplama maliyeti gerektirmeli ve kolaylıkla ağa uygulanabilmelidir.
LTE ağında, veri iletiminde kapasiteyi aşan ani bir artış olduğunda eNodeB kullanıcı kuyruklarında aşırı paket yığılması oluşur. Eğer eNodeB’deki kullanıcı kuyruk boyutları yeterli değilse kuyruklardaki fazla paketler düşer. Bu tez çalışmasında önerilen LTE RLC katmanında çalışan RED’e dayalı adaptif sanal bir tıkanıklık kontrol algoritması olan AVRED-r, LTE ağında yaşanan düşük ve yüksek trafik senaryolarında tıkanıklık, gecikme ve bağlantı problemlerini çözmeye çalışmaktadır. LTE ağında kullanıcı uygulama performansında kazanım elde etmek için RLC tamponunda dengeli bir tampon doluluğu yönetimi gerekmektedir. AVRED-r sanal kuyruk yapısı ile eNodeB tamponundaki doluluğu sürekli kontrol eder. Böylece tampondaki aşırı yığılmanın önüne geçilir.
Kuyruk yönetimindeki iyileştirme tarafında ise AVRED-r paket düşürme olasılık değerlerini ağın durumuna göre adaptif bir şekilde kontrol etmektedir. Böylece AVRED-r, RED’in dezavantajlı yönlerini iyileştirerek daha yüksek verim ve daha düşük gecikme süresi arasında denge sağlamaktadır. Ayrıca RED’in sadece yapısı sebebiyle AVRED-r’ye geçişte az bir değişikliğe ihtiyaç duyulur. Bu durum önerilen algoritmanın kolayca ağa uygulanmasını ve basit yönetim imkânı sağlamaktadır.
Önerilen AVRED-r, Ns-3 simlülatörü kullanılarak farklı LTE senaryoları altında uygulanır ve değerlendirilir. Simülasyon sonuçları AVRED-r’nin, DropTail, RED, CoDel, PIE ve pFIFO kuyruk yönetim algoritmaları ile karşılaştırıldığında kuyruk gecikmesi ve tampon taşması sorununu azaltmada daha verimli olduğunu göstermektedir. Ayrıca AVRED-r algoritması PDF’yi iyileştirir ve paket teslim süresini azaltır.
Gelecek çalışmalar için LTE MAC katmanında çalışan planlayıcı algoritmalarının performanslarının iyileştirilmesi sistem veriminin artırılmasına katkı sağlayacaktır.
KAYNAKLAR
1. Gupta, A. and Jha, R. K., "A Survey of 5G Network: Architecture and Emerging Technologies", IEEE Access, 3: 1206–1232 (2015).
2. Stüber, G. L., "Principles of Mobile Communication", Principles of Mobile
Communication, (2012).
3. Kuo, Y. F. and Yen, S. N., "Towards an understanding of the behavioral intention to use 3G mobile value-added services", Computers In Human
Behavior, (2009).
4. Khan, A. H., Qadeer, M. A., Ansari, J. A., and Waheed, S., "4G as a next generation wireless network", International Conference on Future Computer
and Communication, (2009).
5. Rumney, M., "LTE Introduction", LTE and the Evolution to 4G Wireless, John
Wiley & Sons, Ltd., West Sussex, United Kingdom, 1–10 (2013).
6. Note, A., "UMTS Long Term Evolution ( LTE ) Technology Introduction",
Evolution, (2008).
7. Cox, C., "An Introduction to LTE: LTE, LTE-Advanced, SAE and 4G Mobile Communications", John Wiley & Sons, Ltd (2012).
8. Salo, J., Nur-Alam, M., and Chang, K., "Practical Introduction to LTE Radio Planning", European Communications Engineering (ECE) Ltd, Espoo,
Finland, (2010).
9. Sauter, M., "From GSM to LTE: An Introduction to Mobile Networks and Mobile Broadband", John Wiley & Sons, Ltd, (2011).
10. Gómez, G., Pérez, Q., Lorca, J., and García, R., "Quality of service drivers in LTE and LTE-A networks", Wireless Personal Communications, 75 (2): 1079–1097 (2014).
11. Lauridsen, M., Giménez, L. C., Rodriguez, I., Sørensen, T. B., and Mogensen, P., "From LTE to 5G for Connected Mobility", IEEE Communications
12. N.D., A. and A., R., "Avoiding queue overflow and reducing queuing delay at eNodeB in LTE networks using congestion feedback mechanism", Computer
Communications, 146 (May): 131–143 (2019).
13. Systems, A., Fuentes, M., Mi, D., Chen, H., Garro, E., Carcel, J. L., Vargas, D., Mouhouche, B., and Gomez-barquero, D., "Physical Layer Performance Evaluation of LTE-Advanced Pro Broadcast", IEEE Transactions on
Broadcasting, 65 (3): 477–488 (2019).
14. Chaudhuri, S., Baig, I., and Das, D., "A novel QoS aware medium access control scheduler for LTE-advanced network", Computer Networks, 135: 1–14 (2018).
15. Gupta, S. and Gupta, V., "Analytical modeling of RLC protocol of LTE using stochastic reward nets", International Journal Of Communication Systems, 32 (6): e3903 (2019).
16. Szilágyi, P. and Vulkán, C., "Efficient LTE PDCP Buffer Management", 2015
IEEE International Conference On Communications (ICC), 5928–5934
(2015).
17. Acharya, J., Gao, L., and Gaur, S., "Fundamentals of LTE", Heterogeneous Networks in LTE-Advanced, John Wiley & Sons, Ltd, (2014).
18. Rinne, M. and Tirkkonen, O., "LTE, the radio technology path towards 4G",
Computer Communications, 33 (16): 1894–1906 (2010).
19. Zheng, Y., Yu, Q., Meng, W., and Li, C., "A RED-based discard strategy for unacknowledged mode RLC in LTE", 2013 IEEE Globecom Workshops, GC
Wkshps 2013, 2013-Janua: 4753–4758 (2013).
20. Asheralieva, A. and Miyanaga, Y., "Effective resource block allocation procedure for quality of service provisioning in a single-operator heterogeneous LTE-A network", Computer Networks, 108: 1–14 (2016).
21. Adams, R., "Active queue management: A survey", IEEE Communications
Surveys And Tutorials, (2013).
22. Barrera, I. D., Arce, G. R., and Bohacek, S., "Statistical approach for congestion control in gateway routers", Computer Networks, 55 (3): 572–582 (2011). 23. Thiruchelvi, G. and Raja, J., "A survey on active queue management
24. Xu, Q. and Sun, J., "A simple active queue management based on the prediction of the packet arrival rate", Journal Of Network And Computer Applications, 42: 12–20 (2014).
25. Floyd, S., "TCP and explicit congestion notification", ACM SIGCOMM
Computer Communication Review, 24 (5): 8–23 (1994).
26. Paul, A., Kawakami, H., Tachibana, A., and Hasegawa, T., "Effect of AQM- Based RLC Buffer Management on the eNB Scheduling Algorithm in LTE Network", Technologies, 5 (3): 59 (2017).
27. Wang, Y. C. and Hsieh, S. Y., "Service-differentiated downlink flow scheduling to support QoS in long term evolution", Computer Networks, 94 (2016): 344– 359 (2016).
28. Qiu, Q. L., Jian, C., Ping, L. Di, and Pan, X. Z., "Hierarchy virtual queue based flow control in LTE/SAE", 2nd International Conference On Future
Networks, ICFN 2010, 78–82 (2010).
29. Im, H., Joo, C., Lee, T., and Bahk, S., "Receiver-Side TCP Countermeasure to Bufferbloat in Wireless Access Networks", IEEE Transactions On Mobile
Computing, 15 (8): 2080–2093 (2016).
30. Abdullah, S. M., Younes, O., Moussa, H. M., and Abdelkader, H., "Dynamic window size of TCP for Long Term Evolution (LTE)", IEEE, (2016).
31. Feng, W., Shin, K. G., Kandlur, D. D., and Saha, D., "Active Queue Management Algorithms", IEEE Communications Surveys & Tutorials, 10 (4): 513–528 (2002).
32. Floyd, S. and Fall, K., "Promoting the use of end-to-end congestion control in the Internet", IEEE/ACM Transactions On Networking, 7 (4): 458–472 (1999).
33. Zhang, J., Xu, W., and Wang, L., "An improved adaptive active queue management algorithm based on nonlinear smoothing", Procedia Engineering, 15: 2369–2373 (2011).
34. Park, E. C., Lim, H., Park, K. J., and Choi, C. H., "Analysis and design of the virtual rate control algorithm for stabilizing queues in TCP networks",
35. Kshemkalyani, A. D. and Hu, L., "HRED: A Simple and Efficient Active Queue Management Algorithm", Computer Communications And Networks, 2004.
ICCCN 2004. Proceedings. 13th International Conference On, 00 (C): 387–
393 (2004).
36. Wydrowski, B. and Zukerman, M., "GREEN: An active queue management algorithm for a self managed Internet", IEEE, (2002).
37. Feng, W., Kandlur, D. D., Saha, D., and Shin, K. G., "BLUE: A new class of active queue management algorithms", Ann Arbor, (1999).
38. Feng, W., Kandlur, D. D., Saha, D., and Shin, K. G., "Stochastic fair blue: A queue management algorithm for enforcing fairness", IEEE, (2001).
39. Lin, D. and Morris, R., "Dynamics of Random Early Detection", ACM
SIGCOMM Computer Communication Review, 27 (4): 127–137 (1997).
40. Ott, T. J., Lakshman, T. V., and Wong, L. H., "SRED: stabilized RED", (1999). 41. Brakmo, L. S. and Peterson, L. L., "TCP Vegas: End to End Congestion Avoidance on a Global Internet", IEEE Journal On Selected Areas In
Communications, 13 (8): 1465–1480 (1995).
42. Iya, N., Kuhn, N., Verdicchio, F., and Fairhurst, G., "Analyzing the impact of bufferbloat on latency-sensitive applications", IEEE, (2015).
43. Jiang, H., Wang, Y., Lee, K., and Rhee, I., "DRWA: A Receiver-Centric Solution to Bufferbloat in Cellular Networks", IEEE Transactions On Mobile
Computing, 15 (11): 2719–2734 (2016).
44. Im, H., Joo, C., Lee, T., and Bahk, S., "Receiver-Side TCP Countermeasure to Bufferbloat in Wireless Access Networks", IEEE Transactions On Mobile
Computing, 15 (8): 2080–2093 (2016).
45. Argibay-Losada, P. J., Nozhnina, K., Suárez-González, A., López-García, C., and Fernández-Veiga, M., "Loss-based proportional fairness in multihop wireless networks", Wireless Networks, 20 (5): 805–816 (2014).
46. Qureshi, B., Othman, M., Subramaniam, S., and Wati, N. A., "QTCP: Improving Throughput Performance Evaluation with High-Speed Networks",
Arabian Journal For Science And Engineering, 38 (10): 2663–2691 (2013).
47. Alfredo Grieco, L. and Mascolo, S., "End-to-End Bandwidth Estimation for Congestion Control in Packet Networks", IEEE/ACM Transactions on
48. Abdelsalam, A., Luglio, M., Roseti, C., and Zampognaro, F., "TCP Wave: A new reliable transport approach for future internet", Computer Networks, 112: 122–143 (2017).
49. Jinsheng Sun, Ko, K.-T., Guanrong Chen, Chan, S., and Zukerman, M., "PD- RED: to improve the performance of RED", IEEE Communications Letters, 7 (8): 406–408 (2003).
50. Hollot, C. V., Misra, V., Towsley, D., and Wei-Bo Gong, "On designing improved controllers for AQM routers supporting TCP flows", EEE
INFOCOM 2001. Conference on Computer Communications. Twentieth Annual Joint Conference, (2001).
51. Singh, P. K. and Gupta, S. K., "Variable length virtual output queue based fuzzy congestion control at routers", IEEE 3rd International Conference on
Communication Software and Networks, (2011).
52. Pan, R., Natarajan, P., Piglione, C., Prabhu, M. S., Subramanian, V., Baker, F., and VerSteeg, B., "PIE: A lightweight control scheme to address the bufferbloat problem", IEEE International Conference On High Performance Switching
And Routing, HPSR, 148–155 (2013).
53. Nichols, K. and Jacobson, V., "Controlling queue delay", Queue Com., 10 (5): 1–15 (2012).
54. Casoni, M., Grazia, C. A., Klapez, M., and Patriciello, N., "How to avoid TCP congestion without dropping packets: An effective AQM called PINK",
Computer Communications, 103: 49–60 (2017).
55. Universal, E. and Radio, T., "LTE Overall description", The UMTS Long Term
Evolution: From Theory to Practice, 10-148 (2009).
56. Huang, J., Qian, F., Gerber, A., Mao, Z. M., Sen, S., and Spatscheck, O., "A close examination of performance and power characteristics of 4G LTE networks", International Conference on Mobile Systems, Applications, and
Services, 89–97 (2012).
57. Khan, F., "LTE for 4G Mobile Broadband", Cambridge Publish, (2009). 58. Katsalis, K., Nikaein, N., Schiller, E., Ksentini, A., and Braun, T., "Network
Slices toward 5G Communications: Slicing the LTE Network", IEEE
59. Holma, H. and Toskala, A., "LTE for UMTS: Evolution to LTE-Advanced: Second Edition", Wiley, (2011).
60. Akyildiz, I. F., Gutierrez-Estevez, D. M., and Reyes, E. C., "The evolution to 4G cellular systems: LTE-Advanced", Physical Communication, 3 (4): 217– 244 (2010).
61. Clerckx, B., Lozano, A., Sesia, S., van Rensburg, C., and Papadias, C., "3GPP LTE and LTE-Advanced", EURASIP Journal On Wireless Communications
And Networking, 2009 (1): 472124 (2009).
62. Freescale, "Long Term Evolution Protocol Overview", White Paper, (2008). 63. Cox, C., "An Introduction to LTE: LTE, LTE-Advanced, SAE, VoLTE and 4G
Mobile Communications: Second Edition", John Wiley & Sons Ltd, (2014). 64. Myung, H., "Technical overview of 3GPP LTE", IEEE, (2008).
65. M. Rumney, "LTE - The UMTS Long Term Evolution", John Wiley & Sons,
Ltd, (2011).
66. Sesia, S., Toufik, I., and Baker, M., "LTE - The UMTS Long Term Evolution: From Theory to Practice: Second Edition", John Wiley & Sons, (2011).
67. Parkvall, S., Furuskär, A., and Dahlman, E., "Evolution of LTE toward IMT-