3.4 RTT估算
当客户受到数据包，会用一种简单的方法计算E2E延迟，即现有系统的时间与数据包被产生的时间差 ，将这个延迟加倍所以可以估计RTT将这个延迟写入E2EDM。P-TCP将应用相同的 估计函数应用在真实的TCP-IP协议中。P-TCP读取数据库中的内容再调整下次发送的滑动窗口。
3.5 数据提取战略
数据的提取在运输层完成， 不是发送离散的数据包在每个时间周期，P-TCP将一整个数据包在一个滑动窗口中一起发送。优点是明显的：提取的数据会被清晰地在日程表上显示，因为它将给每个数据包间日程表而不是一G包在每个数据周期。
然而我们将指出一个重要的细节：因为在传输层传输，因为拥塞，数据队列会遗失整个滑动窗口，但离散的数据包不会！这样看起来很极端，我们指出数据包的丢失是相关的。 在丢弃结尾数据类型的路由器中，当滑动窗口中以数据包丢失后，剩下的敞口中的数据包也会一起丢失。我们会进一步产生疑问多少个数据包在突发事件中丢失。基于纯理论的解释很难给出。然而我们将估计与模拟现实的情况截取数据包的数据段在有突发的遗失发生后。例如：只有完全窗口的一部分数据发生遗失将不会在寄存器中找到那部分数据。这种方法比较现实。详细的情况可以被得到。我们发现后果并不是想象的那末严重。因为我们可以用基于少量的数据流失模式来观察。所以这种估计并不是没有事实依据的。然而我们指出，TCP所要做得在相关的数据包丢失以后。
基本的当tcp探测到数据丢失以后它有两种选择。如果数据包被成功的发送当一是数据包的意外发生以后，协议会收到两个获三个一样的数据包。这就意味着会产生轻微壅塞，这时TCP会选择FRR，然而如果两个连续的数据窗口发生遗失协议会选择SS。这个估计蕴含了TCP协议防壅塞的思想。
判断数据传输的目的是极其重要的，简单一些说是解决可观测性事件用一种模拟仿真的方法。我们主张不要重新设定TCP或获取TCP的整个反馈循环。这用特性决定了用户行为将其他传输特性整合在了一起。
3.6 LWTS 吞吐模式
我们将TCP的基于结构模式定义在基于段模式之中。协议传输平均每个W窗口实时的以R速率传输。协议停止传输在TCP OFF是间段中，MSS极为最大传输数据部分。N的公式如下：
为了估计ss段是否能传输平均每个网页。一下是估计公式：
平均窗口长度W平均网页传输量将为
将RTT定义为协议传输在下限之和有
LWTS具有开关结构在传输层，在一段内应用开关结构在部分层：直观地来看有
N是平均的RTT值传输平均每个网页时。现在公式可以写为
再做一个微调
还有：
3.7预计的提速
在决定提速量时有三个主要因素。
在不提及现实的HTTP与TCP协议时，假设段到达时我们在服务器产生网页但仅仅将其传输到客户端。HTTP打开或关闭时和TCP既不产生流量,我们也消除了繁琐的TCP编码过程而将其在客户服务器简单的编码。每个客户服务器将其丢失数据简单编码在下一个数据窗口返回。因为这种原因我们不能精确的估计加速量。然而这种估计会发生两道三次。
去除了确认信息量：数据确认信息在数据包的传输中产生的流量和数据出书几乎相等。所以数据的传输速率提高也直观地展现为确认信息的去除
提取：数据传输的提速量与窗口壅塞的程度相关。可以用一下公式计算
一个典型的用户行为如图表1在给出MSS后平均网页传输可提高到大约42数据包
所以，模拟时间加速了四倍在离散数据包传输时。在提取窗口级模拟式可望提速大约28倍。
3.8进一步提速
数据提取战略将有现实的情况发生改变。因为会遇到光传输网络所附加的传输限制。模拟系统的提速量将有防壅塞窗口所来主要决定。具体参数将由国家互联网来决定。数据传输速度会提高100倍当数据流有足够长和网络传输的丢失足够小。速度提高速度还取决于数据资源的集成度。
4 总体传输的描述与仿真设置
或许精确的计算出因特网的随机流量是不可能的。然而我们可以根据主要的参数做出判断，来选区四个主要标志数据传输特性的标志，为了做到上述，我们应用了数据包内部到达时间过程。
第一个关键数据是TP ,TP描述了数据包的平均数据量与数据包的平均内到达时间。第二个关键参数为CV是一个随机的变量，其定义为传输速率背离其应有值的程度。CV标志了平均传输过程的一些变化。ACV则可用来观测相关量的变化 。赫氏参数册为第四个主要参数。为了形象地描述我们用一些突来表示其概念：
4.1仿真设置及对比HTTP-TCP与LWTS的结果
为了进行仿真我们这部分应用了托勒米仿真器来延续网络。如图三为了http-tcp传输试验，示范了仿真结构。我们跟随表一给出的摘要，用这些数值，我们得到了典型的网络用户的tp，他的包延时是12kbps。除了传输装置以外，p-tcp和lwts是相同的
我们推测这种连接不会被现有大容量高速网络下载，因为tcp正遭受由于连接下载所带来的壅塞坍塌超过了75%。作为一个最严重的例子想定核心连接的利用保持在65-70%，利用的边缘是50%。将被模拟的源数量被三个网络服务器均分。
图2给出了设置TP传出流量的一些细节。寄存器容量设置为550个数据包。数据包的内部到达时间过程在传输数列节点R1将被获得。这将标志着队列将数据从服务器传输到客户端确认信息从客户端到服务器将不从这对数据中传输。
冗长行分发数据在我们的模拟中是一个缩幂尾型（TPT）将形成参数1。5
TPT分布将需要大量样本汇聚。例如:为了达到参数最少需要个样本。我们的方针有足够能力提供至少个文件。
4.1.1 吞吐量
如图4 显示了TP对比LWTS与HTTP-TCP的传输流量。TP随数据的增加成线性增长模式。例如资源数为N时总的TP约为LWTS显示了优良的匹配随着线性的增加。
4.1.2变化的有效性
图5展示了cv和tp的关系，lwts显示了cv的很好的匹配，它遵循了已论证的http-tcp路由相同的的趋势。
4.1.3赫氏参数
在图六赫氏参数也显示优良的匹配特性（除了288MBPS这个点，我们还没有很好地解释。）这也显示了H值开始下降的到0。65载有2338个资源时开始稳定。在28Mbps时，向前。为了高速传输时数据包的内部到达时间有所需的空间，只有这样才能使传输更加顺畅。这是一个比较有趣的结论在分析因特网传输路径时。
4.1.4 自动协方差
选择分析5682个资源的相关性，发现可以产生大约72mbps的传输速率，然后测试cv得知。但当Acv=