Ad Hoc网络TCP拥塞控制研究

论文摘要

无线自组网（Ad Hoc网络）是由一组带有无线收发装置的移动节点组成的、多跳、临时性自组织网络系统。Ad Hoc网络中的每个节点既可能作为发送数据流的源主机,也可能作为转发数据流的路由器。无线网络多跳、多对一的通信方式及无线链路质量,都容易引起网络的局部或全局拥塞。由于Ad Hoc网络的带宽资源非常有限,因此拥塞研究显得十分重要。论文分别从拥塞控制的源端算法与链路算法两个方面,重点研究了Ad Hoc网络的TCP拥塞控制机制。本文首先分析了主动队列管理（Active Queue Management, AQM）的比例积分（Proportional Integral, PI）与比例积分微分（Proportional Integral Differential, PID）算法的稳定性与鲁棒性；其次建立了Ad Hoc网络的TCP/AQM微分模型；再次设计了一种比例求和微分（PSD）的神经元PID主动队列管理控制器；最后基于拥塞控制原理,建立了Ad Hoc网络TCP性能模型。论文主要研究内容如下：（1）主动队列管理PID算法的稳定性是实现其拥塞控制的基础。目前的PID设计及整定大多基于经验和试凑,往往得到一些孤立的整定结果,缺乏稳定区域的理论分析。针对Ad Hoc网络的无线与时滞特点,分析了PID算法在时延Ad Hoc网络中的稳定性,在不同的微分系数下,分别给出了时延系统PID-AQM控制的稳定区域。与传统的工程整定比较,稳定区域研究提供了时滞系统的PID稳定理论依据,为整定PID参数带来便利。通过Matlab和NS （Network Simulator）仿真,验证了稳定区域的结论及优越性。（2）由于研究者建立的控制对象模型只能是实际物理系统不精确的表示,在模型不精确或控制对象发生变化的条件下,控制系统仍能保持原有的控制性能,这是鲁棒性控制的目标,因而鲁棒性也是Ad Hoc网络AQM控制算法的重要性能指标。目前AQM的PI算法大多基于经验和试凑来设计和整定控制器系数,而作为控制对象的Ad Hoc网络,其环境参数经常变化,控制器系数能在多大程度上保持系统稳定,还缺乏鲁棒性的理论分析。根据鲁棒控制理论,分析了PI算法在时延Ad Hoc网络中的鲁棒性,推导了PI控制器确定时的链路容量、TCP连接数量和时延之间的关系,给出了某个PI控制参数下的时延R0的变化范围。通过Matlab和NS仿真,验证了时延参数鲁棒性的范围。（3）主动队列管理研究通常关注队列控制器设计,而作为被控对象,传输控制协议（TCP）往往利用NS仿真实现,Ad Hoc网络的TCP机制与AQM的相互关系尚不明确,因此有必要研究Ad Hoc网络TCP及AQM特性。基于TCP窗口加性增、乘性减规则及排队原理,推导了TCP窗口及队列的微分方程,再基于比例积分的AQM控制,推导了拥塞丢弃概率的微分方程,通过联立微分方程组,提出了Ad Hoc网络TCP/AQM微分模型。与NS的对比仿真显示,新模型能较好地估计Ad Hoc网络性能,基于本模型的研究也表明,网络跳数、无线丢失和过小的队列成为AQM性能瓶颈,队列信息则有助于TCP区分Ad Hoc网络的拥塞丢弃与无线丢失。（4）在AQM众多控制算法中,神经元PID算法能较好地控制队列长度,但其神经元增益对被控对象的状态较为敏感,恒定的神经元增益设定往往使控制效果难以保证。基于TCP窗口加性增、乘性减规则及AQM原理,推导了TCP窗口、拥塞丢弃概率及队列长度的微分方程。对该微分方程使用小扰动线性化理论,获得Ad Hoc网络TCP/AQM拥塞控制系统模型。基于该控制系统模型,将递推计算修正功能引入神经元PID,设计了一种神经元自适应PSD （Proportional Summation Differential）的AQM,该算法可以根据网络对象状况在线调整神经元增益。NS仿真表明,在无线分组丢失、突发流及链路容量变化的Ad Hoc网络中,PSD队列管理性能优于神经元PID。（5）由于Ad Hoc网络的多跳和无线信道特性,Padhye提出的有线TCP Reno模型不能准确反映Ad Hoc网络的吞吐量,而目前的Ad Hoc网络TCP性能建模往往利用马尔科夫链。基于802.11协议DCF （Distributed Coordination Function）的RTS/CTS （Request To Send/Clear To Send）通信机制,推导了多跳拓扑的可用链路容量,根据TCP的Tahoe版本及Reno版本拥塞窗口规则,分别建立了TCP窗口、可用链路容量及分组丢弃概率的数学关系,由此获得Ad Hoc网络TCP Tahoe与Reno的性能模型。仿真研究表明,新模型较好地估计了Ad Hoc网络TCP窗口及网络吞吐量,平均误差低于7%,另外,Reno的快速恢复算法无法更正关联丢失的所有分组,最终触发超时重传,因此在Ad Hoc网络中性能劣于Tahoe。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 目录
• 1 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 Ad Hoc网络概述
• 1.2.1 Ad Hoc网络概念
• 1.2.2 Ad Hoc网络发展历程
• 1.2.3 Ad Hoc网络特点
• 1.2.4 Ad Hoc网络应用
• 1.2.5 Ad Hoc网络研究现状
• 1.3 拥塞及拥塞控制
• 1.3.1 拥塞
• 1.3.2 拥塞控制
• 1.3.3 拥塞控制的分类
• 1.4 源端拥塞控制——传输控制协议TCP
• 1.4.1 TCP机制原理
• 1.4.2 TCP协议的主要版本
• 1.4.3 TCP拥塞控制算法研究热点
• 1.4.4 TCP与Ad Hoc网络
• 1.5 链路拥塞控制——主动队列管理AQM
• 1.5.1 AQM概述
• 1.5.2 随机早期检测（RED）算法
• 1.5.3 Blue算法
• 1.5.4 随机指数标记（REM）算法
• 1.5.5 PI及PID控制算法
• 1.5.6 基于现代控制理论的AQM
• 1.5.7 AQM与Ad Hoc网络
• 1.6 主要研究内容及结构安排
• 1.6.1 主要研究内容
• 1.6.2 论文的结构安排
• 2 Ad Hoc网络主动队列管理PID算法稳定区域研究
• 2.1 引言
• 2.2 PID算法简介
• 2.3 PID算法稳定区域分析
• 2.3.1 控制模型
• 2.3.2 时延系统的PID控制器整定
• 2.3.3 非时延系统的PID稳定性分析
• 2.3.4 时延系统的PID稳定性分析
• 2.4 仿真
• 2.4.1 Matlab仿真
• 2.4.2 NS仿真
• 2.5 本章小结
• 3 Ad Hoc网络主动队列管理PI算法鲁棒性研究
• 3.1 引言
• 3.2 PI算法简介
• 3.3 PI算法鲁棒性分析
• 3.3.1 控制模型
• 3.3.2 时延系统的鲁棒性分析
• 3.4 仿真
• 3.4.1 Matlab仿真
• 3.4.2 NS仿真
• 3.5 本章小结
• 4 基于TCP的无线自组网AQM建模与分析
• 4.1 引言
• 4.2 Ad Hoc网络TCP/AQM建模
• 4.2.1 TCP建模
• 4.2.1.1 TCP链路容量特性
• 4.2.1.2 TCP窗口容量特性
• 4.2.1.3 TCP瓶颈队列特性
• 4.2.2 AQM建模
• 4.2.3 Ad Hoc网络TCP/AQM微分模型
• 4.3 数值解法
• 4.4 仿真与研究
• 4.5 本章小结
• 5 Ad Hoc网络PSD神经网络AQM算法
• 5.1 引言
• 5.2 Ad Hoc网络TCP/AQM随机微分建模
• 5.2.1 TCP窗口特性模型
• 5.2.2 瞬时队列特性模型
• 5.2.3 控制系统建模及离散化
• 5.3 神经元PSD算法
• 5.4 仿真研究
• 5.4.1 MATLAB仿真
• 5.4.2 NS仿真
• 5.5 本章小结
• 6 无线自组网TCP性能建模
• 6.1 引言
• 6.2 Ad Hoc网络TCP性能建模
• 6.2.1 链路容量特性
• 6.2.1.1 单跳拓扑的链路容量
• 6.2.1.2 多跳拓扑的链路容量
• 6.2.2 Tahoe建模
• 6.2.2.1 Tahoe TCP窗口特性
• 6.2.2.2 Tahoe往返时间特性
• 6.2.2.3 Ad Hoc网络TCP-Tahoe模型
• 6.2.3 Reno建模
• 6.2.3.1 Reno TCP窗口特性
• 6.2.3.2 Reno往返时间特性
• 6.2.3.3 Ad Hoc网络TCP-Reno模型
• 6.3 仿真及分析
• 6.4 本章小结
• 7 总结与展望
• 7.1 全文总结
• 7.2 研究展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录