基于控制理论的主动队列管理算法及其稳定性研究

论文摘要

Internet的体系结构以IP协议提供的无连接端到端报文传输服务为基础，提供“尽力而为”(Best Effort)服务模型的设计机制。这种机制的最大优势是设计简单，可扩展性强。因此，Internet自出现以来得到了蓬勃发展，在过去相当长的时间内，TCP／IP协议族一直是Internet稳定并健康发展的保证。传统网络应用的极大丰富和成功证明了TCP／IP协议族的成熟性。然而TCP／IP的这种优势并不是没有代价的，随着Internet用户数量的膨胀，网络的拥塞问题也越来越严重。因此，设计一个简单而有效的拥塞控制算法成为网络管理中亟待解决的问题。作为高速路由器的一个重要模块，主动队列管理(Active Queue Management,AQM)近年来受到越来越多的重视，在高速路由器中实施AQM策略是为了提供小的分组丢失、高的链路利用率以及低的队列延时，它与TCP端到端的拥塞控制相结合，是解决目前Internet拥塞控制问题的一个主要途径。主动队列管理和网络的传输控制协议(Transport Control Protocol，TCP)一直以来都是通信界的两个前沿热点领域。 本文从智能控制和鲁棒控制理论的角度提出了几种主动队列管理算法。对动态网络环境下的主动队列管理算法的设计、主动队列管理算法的稳定性分析等方面进行了深入的研究。研究的内容和结论如下： 研究了主动队列管理算法的响应速度问题。给出了控制器的设计，并对其进行了稳定性分析。针对传统PI控制响应速度慢的缺点，将模糊滑模控制应用到网络拥塞控制系统中，充分利用其不需要精确的数学模型的特点，得到了一种稳态响应及暂态响应特性都较好的AQM控制器。利用模糊控制来改善系统的性能同时又减小到达时间、加快响应速度，降低了高频抖振。 研究了网络参数变化时的精确目标队列跟踪问题。采用连续的滑模控制来取代不连续的切换控制，从而消除抖振，并达到对队列的精确跟踪。其次，采用一种强鲁棒性的时变滑模面结构，并通过模糊控制调节该滑模面的变化从而使队列

论文目录

• 独创性声明
• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 网络拥塞控制研究的意义
• 1.1.1 课题研究背景
• 1.1.2 拥塞与拥塞控制
• 1.2 基于源端拥塞控制算法的研究
• 1.2.1 TCP拥塞控制的基本算法
• 1.2.2 TCP拥塞控制算法的演变
• 1.2.3 源端拥塞控制算法的研究热点
• 1.3 基于路由器的主动队列管理算法的研究
• 1.3.1 主动队列管理算法研究的意义
• 1.3.2 随机早期检测（RED）及其改进算法
• 1.3.3 基于优化理论的拥塞控制算法
• 1.3.4 基于控制理论的拥塞控制算法
• 1.3.5 现有算法的主要局限性
• 1.4 本文的主要研究内容
• 第二章 快速响应的主动队列管理算法的设计
• 2.1 基于模糊滑模控制的主动队列管理算法
• 2.1.1 TCP动态网络模型
• 2.1.2 滑模AQM控制器的设计
• 2.1.3 模糊滑模AQM控制器的设计
• 2.1.4 仿真性能分析
• 2.2 将SMC和PI结合设计一种鲁棒主动队列管理算法
• 2.2.1 研究背景
• 2.2.2 SMC和PI结合的AQM控制方法
• 2.2.3 系统仿真
• 2.3 结论
• 第三章 改进队列跟踪性能的主动队列管理算法
• 3.1 基于连续滑模控制的主动队列管理算法
• 3.1.1 TCP动态网络模型
• 3.1.2 连续的滑模变结构控制
• 3.1.3 系统性能分析
• 3.2 基于时变滑模面变结构控制的主动队列管理算法
• 3.2.1 网络模型
• 3.2.2 时变滑模面的变结构控制
• 3.2.3 稳定性分析
• 3.2.4 仿真结果分析
• 3.3 结论
• 第四章 不确定时滞TCP/AQM网络系统稳定性分析
• 4.1 具有输入时滞的不确定网络系统鲁棒拥塞控制
• 4.1.1 网络动态模型
• 4.1.2 具有输入延时补偿的AQM滑模控制器的设计
• 4.1.3 TCP/AQM系统稳定性分析
• 4.1.4 系统仿真
• 4.2 具有状态和输入时滞的不确定网络系统拥塞控制
• 4.2.1 动态模型
• 4.2.2 具有延时补偿的 AQM滑模控制器的设计
• 4.2.3 AQM系统的稳定性分析
• 4.2.4 系统仿真
• 4.3 结论
• 第五章 大时滞动态网络中的主动队列管理算法的研究
• 5.1 研究背景
• 5.2 基于模糊-Smith的AQM控制
• 5.2.1 设计目标
• 5.2.2 TCP拥塞控制的数学模型
• 5.2.3 模糊控制器的设计
• 5.2.4 稳定性分析
• 5.2.5 模糊自校正控制
• 5.3 系统仿真
• 5.4 结论
• 第六章 基于速率的主动队列管理算法
• 6.1 基于神经元动态补偿PID控制的主动队列管理策略
• 6.1.1 数学模型
• 6.1.2 控制策略及稳定性分析
• 6.1.3 性能分析
• 6.2 基于模糊神经网络的拥塞控制策略
• 6.2.1 算法描述
• 6.2.2 FNN模型
• 6.2.3 隶属函数的调节和加权系数的修正
• 6.2.4 系统仿真
• 6.3 结论
• 第七章 具有时变参数的TCP网络的鲁棒稳定性分析
• 7.1 含不确定项的TCP网络的鲁棒稳定性分析
• 7.1.1 拥塞控制器模型
• 7.1.2 拥塞控制算法的稳定性分析
• 7.2 Internet拥塞控制算法的全局稳定性分析
• 7.2.1 拥塞控制算法的LMI稳定性分析方法
• 7.2.2 数值算例
• 7.3 结论
• 第八章 结论与展望
• 8.1 研究工作总结
• 8.2 网络拥塞控制研究的难点和值得研究的方向
• 参考文献
• 致谢
• 附录 己发表或被接受的论文目录
• 论文有关数据统计