控制理论在主动队列管理中的应用

拥塞控制中作用于网络中间节点的主动队列管理策略(AQM)是解决IP网络拥塞问题和保证QoS的重要途径.运用控制理论,首先对TCP拥塞控制机制建模,在此基础上运用经典控制理论对主动队列管理各种策略进行分析,着重对AQM的唯一候选算法———随机早期检测(RED)算法进行分析与探讨,给出针对AQM策略的比例及比例积分控制器设计.针对网络本身是一个复杂、时变与不确定性的系统,智能控制理论更适合这类对象分析,为此,引入的智能控制理论采用模糊控制和神经网络控制对AQM策略进行研究和分析.     

IP拥塞控制RED算法性能仿真分析

IP层实现的主动队列管理（AQM）方案已经成为目前拥塞控制算法研究中的热点。文中对AQM的惟一候选算法，即随机早期检测（RED）进行了研究，并基于OPNET仿真实验，比较和分析了不同网络环境和参数设置下RED算法的性能。仿真结果表明，RED算法对网络的拥塞变化反应较缓慢。进而，运用控制理论对RED性能的改善进行了讨论。     

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。     

Ad hoc网络主动队列管理分析

针对无线网络特点,采用主动队列管理算法来控制无线瓶颈节点的队列长度,以期达到拥塞控制的目的.通过NS2仿真和对数据的分析比较,无线网络中间节点的拥塞控制是可行的,但并非所有的主动队列管理算法均适用于Ad hoe网络.与有线网络不同,RED算法不适用于Ad hoc网络的拥塞控制,其性能较去尾算法并无较大改善;REM算法在不同负栽下表现不同,随着负栽增加,其性能下降明显;PI算法在负栽变化时可以较好的控制Ad hoc节点队列长度.并将队列震荡控制在较小的范围.     

基于反向传播神经网络的Ad Hoc网络PID拥塞控制

为了改进比例积分微分(PID)控制在Ad Hoc网络主动队列管理(AQM)中的动态性能,优化PID控制参数的整定,该文提出了一种基于反向传播神经网络的PID拥塞控制AQM方案。该文将Ad Hoc网络的分组丢弃分为拥塞丢弃和无线丢弃,考虑分组的到达与丢失为流体,推导了拥塞窗口和队列长度的随机微分关系,通过小扰动线性化理论,获得Ad Hoc网络AQM拥塞控制模型。根据该模型,设计了基于反向传播神经网络(BPNN)的PID队列控制器,该算法可以根据网络状况对控制器PID系数进行自适应的调整。MATLAB和网络模拟器(NS)仿真表明,在突发流、链路容量及时延时变的Ad Hoc网络中,新算法在收敛速度和队列抖动上优于PID。     

一种基于模糊-比例积分双模控制的主动队列管理算法

通过将模糊推理方法和PI算法相结合,提出了一种新的主动队列管理(AQM)算法--基于模糊-比例积分(Fuzzy-PI)的双模态控制主动队列管理算法--Fuzzy-PI AQM算法.该算法的基本思想是当偏差很大时,使用模糊逻辑控制,当偏差小于某一阈值时,则切换到PI控制,从而将模糊逻辑控制的鲁棒性强和收敛速度快的特点与PI控制稳态性能好的特点有机地结合起来,实现对网络拥塞的有效控制.而且,由于在设计模糊控制器时采用了合成推理的查表法,极大地提高了模糊控制的实时效果,节省内存空间,优化了路由器的控制性能.仿真结果表明:Fuzzy-PI AQM算法的性能优于传统的PI算法,对队列控制能力强,鲁棒性好,能很好地抵抗突发性业务的干扰,更适合工作在瞬息万变的动态网络环境中.     

基于拥塞预测门限的主动队列管理新算法-BDPQ

提出了一种带显示拥塞指示的AQM(Active Queue Management, 主动队列管理)算法BDPQ(Bandwidth-Delay Product Queue),该算法通过监视瓶颈网关中的缓存队列长度来判断拥塞状况,算法中引入BDP (Bandwidth-Delay Product, 带宽-延时积)作为拥塞预测门限,如果缓存队列超过该门限,则采用ECN(Explicit Congestion Notification,显示拥塞指示)标记离开队列的分组来向源TCP通知拥塞.通过在ns-2中仿真显示,该算法具有高链路利用率、较低的平均队列、低丢失率和较好的公平性能.     

基于拥塞通知速率的主动队列算法及仿真

随机早期确定(random early detectim,RED)算法是网络拥塞控制策略中基于网络节点的一种主动管理队列技术.就该算法的缺点-滞后效应进行了研究和探讨,并提出了一种基于分组丢失和链路使用历史的解决办法,使得RED的滞后效应得到克服,最后并用NS进行了仿真研究.并就仿真方法进行了探讨.对RED和blue算法用NS就队列长度、平均队列长度、吞吐量等进行了对比分析.     

RED-PD算法的仿真研究

随机早期检测(RED:Random Early Detection)是IETF推荐的一种基于路由器有效的主动队列管理算法,但是在某些情况下,一些数据量很大的数据流会大量占用带宽,从而导致了各流量之间带宽分配的不公平性,甚至产生拥塞崩溃。对M ahajan提出的一种基于RED分组丢弃历史的AQM(Active Queue M anagem ent)算法RED-PD(RED w ith Preferential D ropp ing)进行了深入研究。该算法通过对被检测出的高带宽流的数据包采用提前丢弃的策略,实现带宽分配的公平性。通过仿真发现了RED-PD算法的自适应性,表明此算法有更高的理论和实用价值。     

基于拥塞预测门限的主动队列管理算法

为解决Drop Tail网关在拥塞后性能剧烈下降的问题,使新算法能简单地实现,并能根据网络状况变化自适应调整参数,提出了一种带显式拥塞指示(ECN)的主动队列管理(AQM)算法——带宽-延时积队列(BDPQ).该算法通过监视瓶颈网关中的缓存队列长度来判断拥塞状况,以带宽-延时积作为拥塞预测门限,如果缓存队列超过该门限,则根据显式拥塞指示策略标记离开队列的分组来向源TCP通知拥塞.仿真结果表明,该算法具有高的链路利用率、较低的平均队列和丢失率,以及较好的公平性能.     

基于H∞控制的主动队列管理算法

针对网络参数的不确定性和链路带宽的时变性,设计了一种主动队列管理(AQM)算法.该算法将可获得的链路带宽作为标称值,而不可获得的未知时变链路带宽作为干扰信号, 以状态空间的形式描述TCP/AQM模型,用时间域H∞控制方法解决网络拥塞问题.NS2仿真结果表明,该算法在往返时间时变和具有扰动业务流情况下,能够快速收敛于期望队列长度,且性能优于已有的控制算法.     

基于内模补偿的网络拥塞控制新算法:IC-AQM

已有的AQM算法都没有充分考虑到长时滞对算法性能的影响，该文利用频率域模型降价拟合方式建立了TCP流量控制中主动队列管理AQM系统的等效模型，应用控制理论中的内模补偿原理设计鲁棒的时滞补偿AQM算法（IC—AQM），克服了长时滞给对队列稳定造成的不利影响，仿真结果表明，这种新算法在长时滞小期望队列综合性能明显优于已有的RED、REM、PI等算法，链路利用率大大提高。     

主动队列管理中的PID型神经网络控制

研究动态网络中间节点的拥塞控制. 提出一种PID型神经网络的主动队列管理(AQM)算法,给出基于BP学习规则的网络参数自调整规律,根据Lyapunov定理证明了系统的稳定性. 基于NS$-2平台的仿真结果表明,该算法适应瞬息万变的网络环境,系统稳态误差和响应速度等指标优于PID算法.     

RED算法的改进及其性能分析

随机早期检测(RED)算法作为主动队列管理(AQM)中有效的实现算法,其性能研究近来已成为网络研究的一个热点。介绍了原始RED算法,并在此基础上对该算法进行了改进,仿真结果和实验数据表明,改进算法能显著地降低丢包率,提高网络的链路利用率。     

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...     

一种基于模糊排队论的网络拥塞控制算法

在分析和比较现有的主动队列管理(AQM)的网络拥塞控制算法基础上,将模糊控制理论与排队论相结合,提出了一种适合于动态控制队列长度的拥塞控制算法。该算法根据路由器中队列长度的变化情况,对源端数据包的丢弃概率进行模糊控制,从而避免网络拥塞,提高路由器处理的实时性。通过matlab仿真,验证了此算法能够减小排队的延时、提高带宽利用率以及稳定队列的长度。     

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.     

输入受限的非线性网络系统全局滑模控制

针对动态TCP网络的拥塞问题,在输入受限情况下,基于全局滑模控制理论设计了一种主动队列管理(AQM)算法.该算法消除了滑模控制的到达阶段,保证网络系统在整个控制过程中的鲁棒性.对于TCP/IP网络中存在的网络模型的不确定、网络参数的时变性以及非TCP适应流所引起的网络振动,该算法可以获得良好的暂态和稳态响应.仿真结果表明该算法可以使队列长度快速收敛到设定值,同时维持较小的队列振荡,尤其是在网络条件变化的情况下,该算法优于传统的PI控制和滑模控制.     

基于RED的网络拥塞控制算法研究及改进

随机早期检测(Random Early Detection,RED)算法是为TCP流设计的一个主动队列管理机制,能在一定程度上缓解网络拥塞.在RED算法中丢包率与包的大小之间是独立的,这就造成了对小包的歧视.在packet size算法中,通过对RED算法进行适当的改进,体现了丢包率和吞吐量之间的公平性.在此基础上进一步分析,用平均包的大小来影响丢包率以提高网络性能.仿真实验表明该算法对网络拥塞控制具有较好效果.     

一种改进的随机早期检测算法

针对随机早期检测算法(RED)参数配置困难的问题，提出了一种自适应阈值RED(SATRED)主动队列管理算法．该算法根据网络拥塞状况，周期性地自动调整最大阈值和最小阈值，以便改善RED路由器的性能．在调整周期内，每到达一个数据包，将平均队列长度和阈值进行比较，在周期结束时根据比较结果对阈值进行调整．仿真结果表明，在路由器缓冲区有限的情况下，相对于简单的尾部丢弃(ttail-drop）和RED，该算法能为TCP连接提供更好的公平性．