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·     

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。     

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.     

基于自学习模式下的网络流量控制研究

在对ATM网络中交换机内部输出缓冲区队列长度的影响因素进行分析的基础上，提出一种基于自学习方式的流量控制方法．运用自学习的理论调节速率达到流量控制的目的，并比较分析一些新型网络流量智能控制方法．仿真结果表明，该方法具有很好的稳定性、瞬态性以及稳态性能，而且在动态响应方面优于模糊控制．通过这种流量控制可避免和缓解拥塞，提高网络性能，有效利用网络资源．     

基于侦听机制的网络拥塞控制模型

针对局域网出口经常出现拥塞的现状，给出了一种基于侦听机制的网络拥塞控制模型．该模型将局域网出口状况划分成无拥塞、轻度拥塞、中度拥塞、严重拥塞四种不同的状态．在出现中度拥塞或严重拥塞时，根据所记录的TCP进出流及用户自定义的分类排队策略形成优先级队列，实施针对性拥塞控制，从而保证在实施拥塞控制的同时不降低重要流量的出口带宽．本模型所具有的随机接入特点使得能在不对网络结构和协议进行改造的情况下实现局域网出口拥塞控制．     

基于量子粒子群优化PI模型的主动队列网络拥塞控制

为了解决无线传感器网络拥塞引起的丢包率高和网络吞吐率过低,从而引起网络能量有效性和服务质量QoS降低的问题,提出了一种基于改进PI主动队列管理模型和量子粒子群(Quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)的拥塞控制方法.首先定义了改进的PI主动队列管理模型,然后为了对PI模型进行优化,采用改进的多种群量子粒子群算法对PI主动队列管理模型中的参数优化,并对该算法进行了描述,从而得到优化的PI控制模型.最后定义了多种群量子粒子群算法和PI主动队列模型对网络拥塞进行控制的具体算法.实验结果表明:该方法能有效实现WSN的拥塞控制,与其它方法相比,具有较低的数据丢包率和较大的网络吞吐率.     

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。     

IP网拥塞控制RED算法研究

随着IP网规模的扩大，Internet用户和应用在快速增长，网络拥塞已经成为一个十分重要的问题．为了减轻当前IP网的阻塞现象，主干网路由器必须采取有效地策略来避免和控制网络拥塞，从而保证整个网络的稳定性．讨论分析了拥塞避免／控制RED算法及各种改进技术，比较了它们的优缺点，提出了将队列的平均占有率作为决定拥塞避免机制是否应该被触发的随机函数的参数设置问题．最后通过仿真实验给出了即时队列与平均队列跟踪图．     

基于神经网络的预测拥塞控制算法

利用神经网络的方法，研究了Internet网络路由器中的拥塞控制问题．根据过去相邻两个时刻缓存器中队列长度值的变化量来预测下一时刻路由器中队列长度值，及时调整控制增益的大小以防止拥塞的发生，该方法可以使路由器中队列长度稳定在一个期望值附近．仿真表明，该控制方法可以有效地保证网络系统中信息的平稳传输．     

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。     

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.     

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...     

优化PI控制的自适应主动队列管理算法

主动队列管理算法是解决网络拥塞问题的研究热点,在分析基于控制论的PI主动队列管理算法存在缺陷的基础上,提出了具有自适应特性的ONPI算法,该算法通过引入新的参数设置办法来改善网络的性能。经仿真软件ns2实验证明,新算法能快速地收敛队列、保证队列的稳定性和自适应性。     

A Self-tuning Fuzzy Queue Management Algorithm for Congestion Control

This letter presents an effective self-tuning fuzzy queue management algorithm for congestion control.With the application of the algorithm, routers in IP network regulate its packet drop probability by a self-tuning fuzzy controller. The main advantage of the algorithm is that, with the parameter self-tuning mechanism, queue length can keep stable in a variety of network environments without the difficulty of parameter configuration. Simulations show that the algorithm is efficient, stable and outperforms the popular RED queue management algorithm significantly.     

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.