论文摘要
作为对终端系统上拥塞控制的一种补充，中间节点上的主动队列管理（AQM）算法在保证高吞吐量的基础上有效地控制了队列长度，从而实现了端到端时延的控制，保证了网络服务质量（QoS）。因此，主动队列管理算法的研究成为当今网络界研究的热点之一。我们发现，已有的大多数算法在设计以及验证过程中都没有充分考虑到大时滞对算法性能的影响。通过网络仿真试验，本文证实了已有的大多数AQM算法，包括RED、REM、PI以及PID，在大迟滞网络中都出现了剧烈的抖动，导致瓶颈链路利用率下降和时延抖动加剧。为此，针对时滞对主动队列管理算法的影响，本文首先从控制理论角度对网络拥塞控制机制建模并进行分析。这样网络拥塞控制的研究重点就变成研究控制算法和控制参数，从而，控制理论可以在该领域发挥作用。然后，本文归纳总结了时滞系统的几种经典控制策略，并借鉴其中的Smith预估补偿机制以及智能控制思想，提出了基于改进补偿器结构的Smith-PI算法以及基于仿人智能控制思想的改进（Modified Smith-PI，MSPI）算法两种适用于大时滞网络的主动队列管理算法。最后，本文通过仿真实验证明了两种新算法在大时滞网络条件下，克服了大时滞给队列稳定性带来的不利影响，各方面性能确实优于原有的经典算法。
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摘要Abstract1 绪论1.1 网络拥塞控制概述1.1.1 网络拥塞的定义以及拥塞产生的原因1.1.2 网络拥塞控制1.1.3 网络拥塞控制策略1.1.4 网络拥塞控制的现状和研究热点1.2 本文主要完成的工作1.3 工作完成的环境2 主动队列管理（AQM）算法研究2.1 基于启发式的主动队列管理算法2.1.1 RED（Random Early Detection）算法及其改进算法2.1.2 BLUE算法2.1.3 GKVQ和AVQ算法2.1.4 REM（Random Exponetial Marking）算法2.2 启发式主动队列管理算法的不足2.3 控制理论对网络拥塞控制发展的影响2.3.1 TCP流量控制模型2.3.2 基于TCP拥塞控制的AQM建模2.3.3 从控制的角度对RED进行分析研究2.4 基于控制理论的主动队列管理算法2.4.1 比例（P）控制器2.4.2 比例积分（PI）控制器2.4.3 比例积分微分（PID）控制器2.5 主动队列管理算法性能评价标准2.6 本章小结3 时滞系统控制策略的归纳总结3.1 常规PID控制机制研究3.2 自适应控制策略研究3.3 Smith预估补偿机制及其改进3.3.1 Smith预估补偿机制3.3.2 Smith预估补偿机制的改进3.4 内模控制（IMC）策略研究3.5 智能控制策略研究3.5.1 模糊（Fuzzy）控制方法3.5.2 基于神经网络（NN）的控制方法3.5.3 基于遗传算法（GA）的控制方法3.6 本章小结4 大时滞网络主动队列管理算法研究4.1 基于启发式思想改进RED算法参数4.2 基于改进补偿器结构的Smith-PI算法4.2.1 被控对象模型4.2.2 Smith预估补偿器4.2.3 补偿器结构的改进4.2.4 应用Dahlin算法设计控制器结构4.2.5 算法具体实现4.3 基于仿人智能控制的改进Smith-PI（MSPI）算法4.3.1 仿人智能控制的原理4.3.2 基于仿人智能的MSPI算法的AQM控制系统模型4.3.3 补偿器结构及其离散化4.3.4 仿人智能控制系统4.3.5 算法具体实现4.4 本章小结5 算法仿真以及分析比较5.1 网络仿真技术以及网络仿真平台介绍5.1.1 网络仿真技术5.1.2 网络仿真软件NS简介5.1.3 在NS仿真平台下的主动队列管理算法仿真步骤5.2 网络拓补结构5.3 大时滞网络下经典主动队列管理算法的仿真对比分析5.3.1 RED算法的仿真对比5.3.2 REM算法的仿真对比5.3.3 PI算法的仿真对比5.3.4 PID算法的仿真对比5.3.5 经典算法仿真结果对比分析5.4 改进RED算法的仿真分析5.4.1 改进RED算法参数整定的仿真过程5.4.2 改进RED算法在小时滞网络下的仿真比较5.5 基于改进补偿器结构的Smith-PI算法仿真及其分析比较5.5.1 算法仿真以及分析比较5.5.2 改变网络参数观察算法的鲁棒性5.6 基于仿人智能思想的改进Smith-PI（MSPI）算法仿真及分析比较5.6.1 MSPI算法在大时滞网络环境下的仿真5.6.2 MSPI算法的鲁棒性能分析5.7 本章小结结语致谢参考文献
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标签：大时滞论文; 拥塞控制论文; 主动队列管理论文; 预估器论文; 仿人智能论文;
