TCP with Adaptive Delay and Loss Response for Heterogeneous Networks
Notice bibliographique
Résumé
Long propagation delays and high bit error rates in heterogeneous networks with geostationary earth orbit (GEO) satellite links have negative impact on the performance of Transmission Control Protocol (TCP). In this paper, we propose modifications to TCP by introducing adaptive delay and loss response (TCP-ADaLR) to mitigate the adverse effects of satellite link characteristics. The proposed modifications incorporate delayed acknowledgment (ACK) recommended for Internet hosts. TCP-ADaLR introduces adaptive window increase and loss recovery mechanisms to address TCP performance degradation in satellite networks. We evaluate and compare the performance of TCP-ADaLR, TCP SACK, and TCP NewReno, with delayed ACK enabled and disabled. In the absence of losses, TCP-ADaLR exhibits the shortest user-perceived latency for HTTP and FTP applications. In the presence of only congestion losses, TCP-ADaLR shows comparable performance to TCP SACK and TCP NewReno. In the presence of only error losses, TCP-ADaLR exhibits improvements up to 61 % and 76 % in throughput and utilization, respectively. In the presence of both congestion and error losses, TCP-ADaLR exhibits goodput and throughput improvements up to 43%. TCP-ADaLR exhibits the best performance in the absence of losses and in the presence of losses due to both congestion and errors. It also friendly to TCP NewReno, exhibits better fairness, and maintains TCP end-to-end semantics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».