随着互联网的多元化发展,各类应用特别是音频视频类数量大幅增加,传统的TCP拥塞控制算法无法满足当前互联网应用较高的网络传输需求。在这一背景下,Google提出了一种基于瓶颈带宽和往返传播时间（Bottleneck Bandwidth and Round trip propagation time,BBR）的混合拥塞控制算法。BBR拥塞控制算法实时测量网络瓶颈带宽和最小延迟,通过计算带宽延时积（Bandwidth Delay Product,BDP）来调整发送速率,实现了高吞吐量和低延时。因此,BBR算法被认为开创了拥塞控制的新纪元。但相关研究表明BBR仍然存在不公平性、高重传率、深缓冲区性能下降等问题,因此需要对BBR开展更多的优化研究,不断完善其拥塞控制性能。本文研究了 BBR拥塞控制算法的工作机制,以其最为突出的公平性问题为切入点进行分析优化,旨在提升算法的拥塞控制性能。针对往返时延（Round Trip Time,RTT）公平性问题分别从拥塞窗口（Congestion Window,CWND）和发送速率两方面探讨公平性优化方案。利用流体模型来描述BBR拥塞控制中的数据传输过程,在此基础上提出了基于窗口增益和起搏增益的参数优化策略,明显提升了算法的公平性,以及网络传输性能。此外,也对BBR最新版本（BBRv2）进行了分析评估和性能优化。本文为BBR拥塞控制算法在应用中面临的公平性问题提供有效的优化方法和建议,从而为BBR算法的演进和下一代TCP拥塞控制算法的设计提供科学有效的参考。论文的主要研究工作可以总结为以下几点:第一,研究学习了 BBR拥塞控制算法的探测机制,分析探讨了 BBR拥塞控制算法的公平性问题,通过文献调研和仿真实验研究,剖析了其公平性问题产生的根本原因。BBRv2算法的协议间公平性虽然有所改善,但其RTT公平性和协议内公平性问题依旧明显。第二,分析了 BBR算法中CWND对RTT公平性的影响,提出了一种基于自适应拥塞窗口的优化算法。根据数据流的传递速率和RTT规律,通过自定义调节因子α和β来调整数据流的窗口增益,缓解了 CWND对短RTT流的限制,减小了长RTT流的CWND优势。仿真实验和真实网络平台测试结果表明,该优化算法有效地提高了 BBR算法的RTT公平性,同时还能改善信道利用率、重传率等方面的性能。第三,研究了 BBR算法发送速率的探测机制,针对由于异步探测所导致的发送速率与瓶颈带宽不匹配问题,提出了一种基于起搏增益模型的优化方案。该方案不再采用固定的起搏增益系数,而是通过让向上和向下的起搏增益系数弹性交错来调整发送速率,使每个BBR数据流能够更公平地竞争带宽资源。同时根据起搏增益的变化规律和复杂度,分析选取了三种不同的起搏增益模型调节函数。仿真与真实网络场景的评测结果显示,算法的RTT公平性和其他拥塞性能都得到有效提升。第四,本文对最新的BBRv2算法进行了研究分析,根据BBRv2中引入的丢包率和显示拥塞通知（Explicit Congestion Notification,ECN）标记率的判别机制,提出了一种基于流感知的ECN策略。该方法通过量化队列信息和反馈链路拥塞程度,根据拥塞程度调整丢包阈值判断,避免了盲目的CWND限制。同时,根据队列信息有选择地进行ECN标记,减缓高速流的速度,同时加速低速流的完成,从而实现了发送速率的平衡。仿真和真实网络平台实验表明,该优化算法可以有效缓解BBRv2算法中的公平性问题,提高拥塞控制性能。