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文檔簡介
1、隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的快速增長以及網(wǎng)絡(luò)上的用戶和應(yīng)用的不斷增加,網(wǎng)絡(luò)擁塞已經(jīng)成為一個十分重要的問題?;诼酚善鞯闹鲃雨犃泄芾頇C制,與TCP協(xié)議的擁塞控制相結(jié)合,是解決目前TCP網(wǎng)絡(luò)擁塞控制問題一個主要途徑。所以,對主動隊列管理算法的研究成為了TCP網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的一個熱點問題。
TCP網(wǎng)絡(luò)可以看作是一個非線性動態(tài)反饋控制系統(tǒng),故從控制理論的角度分析和設(shè)計主動隊列管理算法可以得到更有效的結(jié)果。本文在分析了主動隊列管理機制的基礎(chǔ)上,利用控制理論
2、中的方法對主動隊列管理算法進行了研究,主要的研究工作和結(jié)論如下:
針對TCP網(wǎng)絡(luò)的擁塞控制問題,提出了一種基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)滑模控制算法。考慮到網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的不確定性上界很難獲得,使用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對系統(tǒng)不確定的上界進行自適應(yīng)學(xué)習(xí)來避免必須事先知道系統(tǒng)不確定的上界。將RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出作為不確定上界的補償,從而消除了系統(tǒng)的不確定帶來的影響。應(yīng)用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計了一個自適應(yīng)滑??刂破鳎O(shè)計的控制器既保證了滑動模態(tài)的存在
3、和系統(tǒng)的漸近穩(wěn)定性,又較好地抑制了系統(tǒng)不確定帶來的影響。仿真結(jié)果表明該算法具有較好的穩(wěn)定性和魯棒性。
針對TCP網(wǎng)絡(luò)存在網(wǎng)絡(luò)參數(shù)高度變化和UDP流的情況,提出了兩種非線性自適應(yīng)滑??刂扑惴ā?紤]到系統(tǒng)不確定的上界很難獲得,針對系統(tǒng)不確定的上界設(shè)計了一種自適應(yīng)滑??刂破?。由于使用了符號函數(shù),該算法不能有效地抑制抖振。為此,設(shè)計了一種直接對不確定進行自適應(yīng)的滑??刂破?。仿真結(jié)果表明,對不確定自適應(yīng)的滑??刂破鲀?yōu)于對上界自適應(yīng)的滑模
4、控制器,對上界自適應(yīng)的滑模控制器優(yōu)于PI控制器。
為了改善TCP網(wǎng)絡(luò)的魯棒性能,基于自適應(yīng)全局滑??刂?,設(shè)計了一種非線性主動隊列管理算法。采用全局滑模控制消除了滑??刂频牡竭_階段,保證了網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)在整個控制過程的魯棒性。采用RBF網(wǎng)絡(luò)直接逼近系統(tǒng)的總不確定可以有效地減小估計誤差。由于沒有使用符號函數(shù)或飽和函數(shù),不僅可以有效地抑制系統(tǒng)的抖振,而且系統(tǒng)的響應(yīng)更加平穩(wěn)。仿真結(jié)果表明,該算法具有較好的魯棒性和較快的系統(tǒng)響應(yīng)。
5、針對TCP網(wǎng)絡(luò)的負載具有較大的突發(fā)性和往返時延具有時變性的情況,基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和滑??刂?,提出了一種非線性主動隊列管理算法。考慮到網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)參數(shù)是未知時變的,采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)參數(shù),使得主動隊列管理算法易于實現(xiàn)。依據(jù)李雅普諾夫理論設(shè)計了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的自適應(yīng)律,使得網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)參數(shù)得到了較好的估計。采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出作為滑??刂破鞯膮?shù)設(shè)計了一種主動隊列管理算法,使得網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)是漸近穩(wěn)定的。仿真結(jié)果表明所提出的算法具有
6、較快的響應(yīng)和穩(wěn)定的隊列長度,在網(wǎng)絡(luò)參數(shù)變化時仍能獲得較好的魯棒性。
針對TCP網(wǎng)絡(luò)的有限時間擁塞控制問題,考慮到TCP網(wǎng)絡(luò)中存在不確定性和無響應(yīng)流的干擾的情況,提出了兩種自適應(yīng)有限時間主動隊列管理算法。首先,基于終端滑??刂坪蚏BF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計了一種自適應(yīng)有限時間主動隊列管理算法。該算法使用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估計系統(tǒng)總不確定,使得系統(tǒng)總不確定的界不需要知道?;赗BF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出,設(shè)計了一種自適應(yīng)終端滑??刂破?。但是該算法計算復(fù)
7、雜,不僅會降低路由器的執(zhí)行效率,而且該算法在路由器中實施的難度也比較大。為此,基于反步方法設(shè)計了一種自適應(yīng)有限時間主動隊列管理算法。該算法設(shè)計了一種簡單的自適應(yīng)律,使得算法的實現(xiàn)比較簡單。在該算法的作用下,瞬時隊列長度能夠在有限時間內(nèi)收斂到期望的隊列長度。仿真結(jié)果表明該算法在各種網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下具有較好的有限時間穩(wěn)定性和魯棒性。
針對TCP網(wǎng)絡(luò)中存在輸入受限,參數(shù)不確定以及UDP流干擾的擁塞控制問題,給出兩種基于自適應(yīng)滑??刂频闹鲃?/p>
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