具有马尔可夫时变时延的REM拥塞算法局部稳定性

针对在REM拥塞算法局部稳定性的相关研究中,把Internet网络中数据传输时延简单地描述为有界随机时延的缺陷,采用定常时延dm和服从马尔可夫跳变规律的有界时变时延d(t)之和来准确描述网络传输时延变化规律,得出了一些REM拥塞控制算法在平衡点局部稳定的进一步结果,并采用Matlab中的线性矩阵不等式形式给出了常时延相关随机稳定条件.相对于有界随机时延描述,该描述具有较强的针对性,更能充分体现REM拥塞算法局部稳定性特征,所得到的随机稳定条件为REM算法选择确保系统稳定的参数提供了一种较好方式.     

一种新的逐跳显式拥塞控制机制及性能分析

随着具有高带宽高延迟特性网络的广泛应用,传统的拥塞控制算法已不能有效地工作,其中反馈时延的大小是影响拥塞控制算法性能的重要因素之一.反馈时延过大,将导致拥塞控制响应滞后,可能引起新的拥塞,因此有效减小网络的反馈时延是一个急待解决的问题.提出了一种新的逐跳显式拥塞控制算法(HBH-XCP),该算法基于XCP,在路径中以逐跳的方式将拥塞信号由路由器直接反馈至源端,使源端快速地响应拥塞事件.仿真实验表明,与XCP相比,HBH-XCP能提供更快的拥塞响应速度,使数据流获得更平稳的吞吐量,以及更小的时延抖动.     

时滞TCP网络滑模预测主动队列管理算法

针对Internet网络系统中存在的网络拥塞问题,提出了一种离散滑模预测主动队列管理(AQM)控制算法。基于离散化TCP动态拥塞窗口模型,设计了具有时滞补偿的滑模预测算法(SMPC);利用当前及过去时刻的系统信息预测网络未来动态,对滑动模态进行实时校正,确保队列快速平稳的到达期望值;基于Lyapunov方法证明了闭环时滞系统渐近稳定的充分条件。以单瓶颈网络系统为对象的仿真结果表明:所设计的滑模预测AQM算法具有很强的稳定性和鲁棒性,控制性能优于PI、RED和SMC等算法;克服了时变长时延等网络不确定因素的影响,有效避免了网络拥塞的发生。     

具有通信时延的网络拥塞控制对偶算法的稳定性

运用时延微分方程中的Pontryagin判据，研究了各通信回路时延不同条件下网络系统在连接节点处的拥塞控制算法。借助复数域中的矩阵理论分析了网络拥塞控制算法的特征方程的特征根的特性，得到了具有通信时延的网络拥塞控制算法在平衡点渐进稳定的多个判据。仿真结果表明这些稳定性判据是有效的，这些结论为设计网络配置、确保网络稳定、避免网络拥塞提供了理论基础。     

基于BBR的NDN拥塞控制算法

随着网络传输带宽以及用户对实时应用需求的增加,如何在充分利用瓶颈带宽的同时降低缓存占用率以及传输时延,成为传输控制的一个新问题.提出了一种基于瓶颈带宽以及往返时延(round-trip time,RTT)的命名数据网络(named data networking,NDN)拥塞控制算法.该算法不使用传统的基于丢包的拥塞感知与调节方法,而是主动控制注入网络的流量,使其匹配链路的传输能力.通过在接收端对一定时间范围内反馈的即时带宽和往返时延进行统计,估计传输链路的瓶颈带宽以及物理链路延迟的值,配合由状态决定的增益来控制Interest包的发送速率以及窗口的大小.在ndnSIM模拟器中实现了该算法,并与ICP(interest control protocol)拥塞控制算法进行对比,证明了在充分利用瓶颈带宽的同时,该算法能够实现更低的传输时延以及更快的收敛速度.     

基于ATM的拥塞控制机制研究

宽带通信网的拥塞控制是流量控制（称为业务量管理）的一个重要组成部分,拥塞控制既要保证网络不发生拥塞,又要提高带宽的利用率.通过对宽带网络中各种拥塞控制功能和实现策略的研究,指出了网络流量的高突发性以及不可预测的网络时延,应是控制算法设计中的难点,而提高网络利用率,综合、公平性是研究的最终目的.     

一种基于主动网络技术的拥塞控制算法

针对传统拥塞控制对大带宽时延积网络的局限性,在当前主动拥塞控制策略不够灵活的基础上,提出了一种基于备份路由的主动拥塞控制算法.通过对备份路由的发现和维护、拥塞检测和拥塞控制过程的研究,探索了一种数据重定向算法的实现方法,提出了算法的改进策略和应继续研究的问题.通过在NS2下的仿真实验,验证了算法在提高网络吞吐量、降低丢...     

基于流量和拥塞控制最佳速率调整算法的研究

流量和拥塞控制的目的是限制网络中分组传输的平均时延和缓冲区溢出,并公平地处理各Session.基本的流量和拥塞控制的方法有两种。一是窗口式流量和拥塞控制。二是输入速率控制。输入速率控制可以采用两种方法:第一种是采用漏斗式的控制算法来限制和平滑输入业务的突发性,使得输入业务的突发性在可控的范围内,从而实现对网络拥塞的控制;第二种方法是采用最佳速率调整方法,以维持适当的分组时延,追求高的通过量或公平性作为目标函数,采用最佳流控和最佳路由结合算法或最大最小公平速率控制算法。本文主要简述第二种方法。     

改进TCP VEGAS拥塞控制协议及其在无线链路中的应用

针对无线信道的随机丢包和时延抖动提出一种基于TCP VEGAS的改进拥塞控制算法。发送端基于确认包中的ec_位估计前向链路的拥塞概率,发生丢包时如果该拥塞概率没有增加则认为是信道引起的丢包。另外,利用低通滤波器对回程时间（RTT）进行平滑,作为TCP VEGAS拥塞控制的基础。基于NS-2的仿真实验验证了算法的有效性。     

一种改进的高速TCP拥塞控制机制

对现代高速网络中,传统TCP拥塞控制机制的窗口速率波动较大和对长时延链接歧视导致的不公平问题,基于合理划分网络负载状态、动态调整拥塞周期个数和拥塞窗口大小的策略,提出了一种自适应的高速网络拥塞控制方案,并使用网络仿真软件对控制算法进行了仿真。     

基于神经网络逆系统的鲁棒主动队列管理算法

通过在中间节点上使用主动队列管理策略来进行有效地拥塞控制,在保证较高吞吐量的基础上稳定地控制队列长度,从而实现了端到端的时延控制和保证QoS需求.在研究中,TCP的流量控制过程被视为二阶非线性时变系统,并通过可逆分析,证明该系统可逆,采用神经网络逆系统这种近年来发展起来的非线性鲁棒控制理论作为控制器的设计方法,设计出一种新的主动队列管理算法.仿真试验表明,这种算法的稳态和瞬态性能都优于与其具有相同实现复杂度的 RED和PI算法,并且在负载扰动和参数变化时具有很强的鲁棒性.神经网络逆系统方法应用于非线性的流量控制过程中有助于系统稳定性和鲁棒性.     

基于混合神经网络的主动队列管理算法

针对高速互联网中拥塞控制的问题，在主动队列管理算法模型基础上，提出了一种基于混合pi-sigma神经网络的动态管理机制．其模型可以方便地在线修正前提参数（隶属函数）和结论参数，适合网络系统拥塞预测和控制．仿真表明，该算法能够保证缓存器中队列长度的稳定性，而且在网络突发流量较大时，在短时间间隔内可以使流量的抖动变得平缓，对网络动态的、不精确的、突发性的环境具有较强的自适应能力．     

分布时滞离散系统的全局鲁棒稳定性准则

研究了具有分布时滞的离散系统的全局渐进鲁棒稳定性.依据李雅普诺夫方法,和线性矩阵不等式的方法,得到了参数不确定时滞相关的全局均方渐进稳定性准则.最后,给出一个数值实例演示得到结果的有效性和可行性.     

Internet拥塞控制系统的自整定PID控制器

把Internet网络拥塞控制系统看作一个具有时滞的闭环反馈系统,建立了一个PID控制器作为网络的主动队列管理(AQM)策略调节网络连接节点的拥塞率.网络系统利用时间误差平方积分准则调整PID控制器的参数,使控制器能在线自适应网络系统中的变化,从而有效地控制网络系统的数据传输.仿真表明新的AQM策略能很好地把连接节点的队列控制到期望的队列长度,并且对网络的负载扰动和参数变化具有很强的鲁棒性.     

网络系统的不确定自适应滑模控制

针对TCP网络的拥塞控制问题,采用滑模控制理论提出了一种新的主动队列管理算法。考虑到网络系统不确定性上界很难获得,根据改进的李亚普诺夫函数,提出了一种简单的自适应律以适应系统的不确定的上界,并根据此自适应律设计了一个滑模控制器。所设计的控制器既保证了滑动模态的存在和系统的渐进稳定性,又较好的抑制了系统不确定带来的影响。仿真结果表明该方法的有效性。     

TCP网络的拥塞预测控制策略研究

针对Internet网络系统的拥塞控制问题,提出了一种基于预测函数的拥塞控制策略。在离散化传输控制协议(TCP)动态拥塞窗口模型基础上,将IP网络转化为具有约束的预测控制,采用预测函数算法策略进行优化求解,使队列快速平稳地到达目标值。仿真结果表明该方法能够适应复杂的网络环境,控制品质优于RED算法和PID算法,具有较好的稳定性和鲁棒性,有效减少了网络不确定性带来的不利影响。     

一种无线传感器网络跨层拥塞控制算法

在无线传感器网络中节点级拥塞和链路级拥塞同时发生的情况下,引入滑模变结构机制,提出相应的拥塞控制算法.链路级拥塞采取节点输出流量最小的数据包优先进行传输的原则;节点级拥塞利用主动队列管理方法实现拥塞控制.所设计的控制器实现了MAC层和传输层同时进行拥塞控制的目的,使整个网络中的节点根据局部的拥塞状态调整数据发送速率,同时自适应地分配MAC信道,利用Lyapunov函数证明了算法的有效性.仿真结果表明该算法有效缓解拥塞的发生,大大降低排队时间.     

基于增益自适应Smith预估器的鲁棒AQM拥塞控制算法

根据Lyapunov渐近稳定定理，提出了一种基于增益自适应Smith预估器的鲁棒主动队列管理（AQM）拥塞控制算法（GAS-PI）．该算法结构简单，具有良好的鲁棒性和网络控制性能，同时克服了大时滞给队列稳定性造成的不利影响．仿真结果表明：采用GAS-PI算法，对于限制系统振荡超调量的作用非常明显，同时能使网络具有更快的响应速度及更平稳的队列——在HTTP扰动和负载变动较大的情况下，算法使得缓存队列迅速收敛到稳定值；当网络时延增大时，算法能使网络的动态性能依然保持良好．     

不确定TCP网络中的滑模主动队列管理算法

为解决传输控制协议(transmission control protocol,TCP)网络中的拥塞问题,提出了一种基于滑模控制理论的主动队列管理(active queue management,AQM)算法.该算法基于线性TCP网络拥塞控制模型,为补偿网络中不确定因素的影响,采用线性矩阵不等式(linear matrix inequality,LMI)设计了一个渐近稳定的滑模面,从而使滑模面的设计问题转化为LMI的求解问题.通过在拥塞控制系统中应用一个改进的到达条件明显地降低了系统的抖振,满足该到达条件的控制器能够使路由器中队列长度的振荡得到有效的抑制.不同情况下的仿真结果表明该算法具有良好...     

稳定的随机早期检测方法

针对随机早期检测（RED: Random Early Detection）对网络时滞、参数设置敏感的问题,提出一种适用于时滞网络的稳定随机早期检测算法（TRED:Time-delay RED）。
引入史密斯预估器,以抑制网络时滞对网络性能的影响;采用瞬时队列长度替代平均队列长度作为拥塞指示,加快系统的响应能力;改进RED算法的丢包概率函数为非线性函数,同时自动调整系统参数,以适应网络环境变化。仿真结果表明,TRED算法能成功补偿网络延时,并在不同的时滞环境、不同程度的拥塞环境中保持稳定的队列长度,具有很强的环境适应性,从而保证了良好的网络性能。