随着互联网规模和应用的快速增长,网络拥塞问题已经引起广大用户以及研究人员的密切关注。网络中不断增加的开环应用则加重了这种拥塞现象,特别是在Internet中占较大比例的多媒体应用层出不穷,多媒体信息数量与日俱增,它们需要等时处理和端到端的服务质量。而目前基于尽力而为的Internet却无法保证实时应用服务质量。TCP作为Internet中占主要地位的传输协议,采用了拥塞控制机制,但TCP在探测空闲带宽和响应拥塞的过程中其发送源的速率波动频繁,对多媒体应用服务质量的稳定造成威胁。因此,TCP不适合传输实时数据流,大多采用UDP来传输。而UDP流没有端到端的拥塞控制,不论网络是否发生拥塞都不会改变发送速率,因而在网络发生拥塞时,网络中的带宽会被UDP流过度抢占,导致网络资源分配不公,甚至发生拥塞崩溃。根本解决办法只能是适当改进拥塞控制算法,使TCP流发送速率趋于平滑,从而适合传输UDP流。这也是本文研究的核心思路。另一方面,目前已有的TCP拥塞控制算法和主动队列管理算法大多是单独研究,往往是提高了某一方面的性能却降低了其它性能,在此情况下对网络综合性能的研究显得尤为重要。且大多拥塞控制算法研究都是基于启发式思维直接推断,缺乏系统分析,而本文研究过程中借助数学模型进行客观分析,增强了研究的理论意义。本文首先对广泛应用的网络传输控制协议TCP流的发送速率模型进行研究和分析。在Padhye的研究基础上,修改了原模型推导的假设条件,加入了被前人忽略的慢起动情况,得到A-P模型,并通过实测数据和网络建模仿真对公式的有效性进行了检验。结果表明A-P模型比Padhye模型在丢包率较小的情况下精准度更高。其次,对TCP拥塞控制核心算法AIMD改进得到AAIMD(Advanced Additive Increase Multiplicative Decrease)算法。在A-P模型的推导基础上得到了AAIMD流的发送速率模型,研究了友好性参数取值问题。然后通过网络仿真分析不同参数的AAIMD流的平滑性、友好性和响应性,得出何种参数的AAIMD流性能最好这一结论。最后,通过将基于路由器的主动队列管理算法RED加入TCP拥塞控制仿真进程对比研究其能够提升网络性能的优点,继而借助RED深入验证A-P模型的预测精准度以及比较AAIMD和AIMD算法对网络综合性能的影响。从仿真结果中得到的一些有价值的结论,为今后该算法的应用研究打下基础。