网络拥塞控制中的主动队列管理算法研究

论文摘要

以TCP/IP协议为基础的Internet自20世纪90年代以来,其网络规模、用户数量及业务量都呈现爆炸式的增长,新型网络应用也不断涌现,网络的参数(如激活的连接数、回路往返时间)动态变化,这些使得网络拥塞的状况愈加严重和复杂。拥塞容易造成传输时延和吞吐量等服务质量(Quality of Service, QoS)性能指标下降,严重影响带宽、缓存等网络资源的利用率。因此,拥塞控制一直是网络研究领域的热点问题。Internet主要依赖TCP端到端拥塞控制来避免网络拥塞,但它在很多方面已经不能满足复杂网络中各种应用的需求。在路由器中引入适当的队列管理机制,可以有效地对拥塞进行监测和预防,路由器中的拥塞控制策略已经成为一个研究热点。在应用层引入拥塞控制,采用滑模变结构控制与神经元网络的方法,从高级应用的角度,对用户的流量进行控制,避免或者是减少拥塞的发生,目前来说还是一个崭新的课题。本文从网络层和应用层两个层次详细研究了当前TCP/IP网络中的拥塞控制策略,在此基础上针对网络的实际应用需求展开了系统深入的研究。研究的主要内容及创新点如下：介绍了拥塞和拥塞控制的概念和意义,详细分析了基于源端的TCP拥塞控制机制以及基于路由器的IP拥塞控制机制,分别对TCP和IP拥塞控制的常见算法,存在的问题及改进的措施进行了分析和总结。针对现有AQM算法在参数整定上遇到的问题,将控制理论的思想和神经网络理论相结合,设计了单神经元自适应PID控制器的AQM算法。仿真结果表明该算法控制的路由器队列长度无论是在调节时间上、队列误差范围还是在稳定性上均明显优于经典AQM算法的性能。滑模控制系统中的滑动模态具有很强的鲁棒性,对于TCP网络这种复杂的时变系统,滑模变结构控制是相当理想的选择。针对具有匹配不确定的连续网络系统和离散网络系统,基于滑模变结构控制分别设计了一种主动队列管理算法。利用极点配置法设计了渐近稳定的滑模面,给出了滑模面存在的充分条件,补偿了不确定因素的影响。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。最后对全文作出总结,并提出了下一步研究的方向。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 拥塞的定义及产生的原因
• 1.2 拥塞控制的基本思想及目标
• 1.3 拥塞控制的组成方案与研究意义
• 1.4 拥塞控制的分类及研究现状
• 1.5 本文研究的内容和结构安排
• 第2章 TCP/IP拥塞控制策略
• 2.1 TCP拥塞控制策略与算法
• 2.1.1 TCP中四种典型算法
• 2.1.2 TCP拥塞控制版本的发展
• 2.2 IP拥塞控制典型算法分析
• 2.2.1 调度算法
• 2.2.2 队列管理算法
• 2.3 TCP与IP拥塞控制的比较
• 2.4 本章小结
• 第3章 基于单神经元自适应PID的AQM算法
• 3.1 TCP网络系统的数学模型
• 3.2 现有AQM算法性能分析
• 3.2.1 基于RED的AQM控制策略
• 3.2.2 基于P/PI的AQM控制策略
• 3.2.3 基于PID控制的AQM策略
• 3.2.4 仿真分析
• 3.3 基于单神经元网络的AQM算法
• 3.3.1 单神经元网络
• 3.3.2 学习算法
• 3.4 神经网络控制器
• 3.4.1 单神经元自适应PID控制器
• 3.4.2 算法设计
• 3.4.3 仿真分析
• 3.5 本章小结
• 第4章 基于变结构控制的主动队列管理算法
• 4.1 滑模控制理论及其在主动队列管理中的应用
• 4.1.1 滑模控制的基本原理
• 4.1.2 滑模控制系统的设计
• 4.2 标称网络系统的滑模AQM算法
• 4.2.1 标称TCP网络系统模型
• 4.2.2 标称系统变结构控制算法设计
• 4.3 具有匹配不确定的网络系统的滑模AQM算法
• 4.3.1 具有匹配不确定的TCP网络模型
• 4.3.2 渐近稳定的滑模面设计
• 4.3.3 滑模AQM控制器的设计
• 4.3.4 仿真分析
• 4.4 基于离散滑模变结构的AQM算法
• 4.4.1 网络的离散系统模型
• 4.4.2 基于指数趋近律的滑模变结构控制
• 4.4.3 基于变速趋近律的滑模变结构控制
• 4.4.4 基于组合趋近律的控制
• 4.4.5 仿真分析
• 4.5 本章小结
• 第5章 结论与展望
• 5.1 研究工作总结
• 5.2 下一步的工作
• 参考文献
• 致谢