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.     

APID:一种自适应调节参数的拥塞控制器

在网络状态发生变化的情况下,现有的根据传统线性控制理论设计的拥塞控制器导致路由器缓冲队列抖动加剧、网络带宽利用率下降,针对此问题,分析TCP/AQM拥塞控制机制中受控过程的传递函数,得到受控过程队列长度和丢包概率之间的关系,利用此关系式并结合路由器上实际测量到的队列长度和丢包概率,计算出符合当前网络状态的PID控制器参数,提出一种自适应调节参数的PID拥塞控制器APID.仿真实验结果表明:APID算法能够动态地调节PID控制器的参数,比PI,REM,IMC-PID,LRED和AOPC等算法具有更好的队列稳定性和更高的带宽利用率.     

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。     

AQM中基于神经网络自适应的PID控制器

将神经网络和PID控制器有机结合,形成一种基于RBF网络在线辨识、单神经元网络在线整定的自适应PID控制器,用于对主动队列管理（AQM）的拥塞控制.仿真结果表明,该控制器对负载队列的控制效果明显优于传统PID控制器.     

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.     

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.     

基于二次型优化的神经元PID无线拥塞算法研究

神经元PID算法能较好地控制瓶颈节点的队列长度,但当网络环境发生较大变化时,其控制效果往往难以保证.根据Ad Hoc网络环境参量时变的特点,推导了无线TCP/AQM离散模型,在神经元算法的加权系数中引入二次型性能指标,设计了一种基于二次型性能指标的神经元PID的AQM.仿真结果表明:在动态拓扑、突发流及链路容量变化的Ad Hoc网络中,该改进算法优于PI算法.     

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.     

多目标拆分优化网络拥塞攻击调度

传统的网络数值调度方法在进行数值的调度,存在调度准确度低、效率差的问题.在路由器参与控制网络层的基础上,提出基于运用主动式队列管理(AQM)机制的拥塞攻击网络数值调度方法.获取应用层上的控制MAC层信道接入等级机制,对传感器网络进行控制从而解决拥塞.通过计算缓存队列数据包的数量,获取拥塞回馈,降低本地节点信道的压力,增强本地连接比率,解决拥塞现象.仿真实验表明,采用改进方法进行拥塞攻击网络数值调度,调度准确度高、效率好,有效控制了网络拥塞程度,进而提高了网络通信的服务质量,能有效解决网络拥塞.     

基于LMI方法的鲁棒AQM控制器设计

研究了因特网拥塞控制中的鲁棒主动队列管理(AQM)控制器设计问题. 基于Internet传输控制协议(TCP)拥塞避免机制的线性模型,根据AQM的设计要求, 首先将此问题转化为鲁棒镇定问题;然后利用线性矩阵不等式(LMI)方法得出了动态输出反馈控制器存在的充分条件,并给出了相应的设计方法. 最后,给出了控制器设计的算例并进行了仿真. 仿真结果表明所得出的控制器是可行和有效的,它不仅对全部网络参数鲁棒而且过渡时间短.     

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。     

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.     

一种新的主动队列管理拥塞控制策略

通过对主动队列管理非线性模型进行线性化处理，并在此基础上采用延时反馈系统控制理论，提出了一种基于延时反馈的AQM策略，评估分析了该策略的稳定性和网络性能的优化。仿真结果表明，这种新的拥塞控制策略对抑制网络拥塞有明显效果，能够显著提高网络性能。     

基于T-S模糊观测器的网络拥塞控制算法

针对TCP(传输控制协议)网络的拥塞控制问题,设计了基于模糊观测器的主动队列管理算法.对非线性TCP/IP网络拥塞控制系统建立了T-S模糊模型,通过选取适当的模糊规则和隶属函数来提高拥塞控制系统的性能,并给出了理论性证明.仿真结果表明所设计的控制器对活动的TCP连接数、链路带宽及往返时延的不确定性具有很强的稳定性和鲁棒性.     

基于模糊滑模控制的主动队列管理算法

针对动态网络的拥塞问题,提出一种主动队列管理(AQM)算法·该算法基于模糊滑模控制器(FSMC)设计,适合于动态网络流量的变化·模糊控制的加入,缩短了到达时间,改善了滑模控制的抖振现象·对于TCP/IP网络中存在的网络模型的不确定性、网络参数的时变性以及非TCP适应流所引起的网络抖动,该算法具有很强的鲁棒性·仿真结果表明该方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、模糊控制和传统的滑模控制·     

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。     

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...