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TCP/IP网络拥塞控制中主动队列管理算法研究

作　者: 王宏伟
导　师: 井元伟
学　校: 东北大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: TCP/IP网络拥塞控制主动队列管理滑模控制时滞系统参数不确定线性矩阵不等式鲁棒稳定性观测器 H_∞控制 T-S模糊模型非线性网络系统全局滑模控制
分类号: TP393.06
类　型: 博士论文
年　份: 2009年
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内容摘要

在科学技术高速发展的今天,新型网络的应用不断出现,用户数量迅速增加,人们对互联网的需求量越来越大,由此引发的网络拥塞已经成为制约网络发展和应用的重要问题。主动队列管理是一种基于路由器的拥塞控制机制,由于该机制能够很好地抑制拥塞而得到了广泛的研究。网络系统本身存在非线性和不确定性等因素导致网络形成了一个复杂的大系统,因此需要设计鲁棒性更强的主动队列管理算法,以便获得更好的拥塞控制效果。本文从鲁棒控制、智能控制和优化控制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以及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：针对TCP/IP网络拥塞控制问题,基于滑模控制理论提出了两种主动队列管理算法。考虑同时存在状态时滞和输入时滞的线性网络系统,利用特殊变换将原不确定时滞系统转化为无时滞系统。在新的坐标下,设计了一个最优的滑动模面,利用范数有界的方法给出了一个新的到达条件,并且对系统的稳定性给出了严格的理论证明；其次考虑具有非匹配不确定和输入时滞的线性化动态网络系统,利用线性矩阵不等式方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,通过滑模面和控制器的设计补偿了不确定和状态时滞的影响,仿真结果表明所设计的滑模控制器能够有效地抑制路由器中队列长度的振荡同时使其快速收敛于期望值。综合考虑时滞、不确定和未知非线性因素的影响,设计了一种基于自适应模糊滑模控制理论的主动队列管理算法。该算法针对特殊的网络模型,构造了Lyapunov-Krasovskill函数,设计了滑模面,并利用线性矩阵不等式的方法给出该系统鲁棒渐近稳定的充分条件,所设计的自适应模糊控制律能够使系统的状态轨迹在有限时间内到达滑模面。仿真结果表明,该算法在网络条件变化的情况下,能准确的跟踪目标队列长度。网络系统中的状态往往不完全可测,针对此种情况,提出了一种基于观测器的主动队列管理算法。该算法讨论了在输入受限情况下时滞不确定网络系统的鲁棒控制器设计问题,利用线性矩阵不等式方法研究了观测器和控制器存在的充分条件。考虑了系统在建模过程中的不精确性,系统参数的不确定性以及系统存在的外部干扰等因素,设计了基于观测器的H∞控制器,容易实现。仿真结果表明,在网络条件变化的情况下,该方法能很好的使缓存队列迅速收敛到期望队列长度,并且对网络的负载扰动和参数变化具有很强的鲁棒性。当网络系统中含有非线性和时滞状态项时,状态估计就变得十分困难。针对这一问题,设计了滑模观测器。在观测器的设计中引入前馈补偿项,抵消了时滞项和不确定项的影响,实现了对不确定时滞系统的观测。然后基于所观测的状态设计了滑模控制器。仿真结果表明所设计的基于观测器的滑模控制器能够显著提高路由器中队列长度的拥塞控制性能。利用T-S模糊模型具有很好地逼近非线性系统的特点,设计了基于观测器的T-S模糊控制器。对非线性的TCP/IP网络拥塞控制系统进行了T-S模糊模型的建模,通过选取适当的模糊规则和隶属函数来提高拥塞控制系统的性能,并给出了理论性证明。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。研究了一种基于全局滑模控制的非线性网络系统主动队列管理算法。该算法消除了滑模控制的到达阶段,保证网络系统在整个控制过程中的鲁棒性。对于TCP/IP网络中存在模型的不确定性、网络参数的时变性以及非TCP适应流所引起的网络振动,该算法可以获得良好的暂态和稳态响应。仿真结果表明该算法可以使队列长度快速收敛到设定值,同时维持较小的队列振荡。最后对全文作出总结,并提出了下一步研究的方向。

全文目录

摘要  5-7
Abstract  7-12
第一章绪论  12-32
  1.1 研究的背景及意义  12-14
  1.2 拥塞的产生及拥塞控制  14-17
  1.3 TCP拥塞控制算法的研究现状  17-20
  1.4 IP拥塞控制算法的研究现状  20-30
    1.4.1 队列调度算法  20-21
    1.4.2 队列管理算法  21-30
  1.5 本文的主要工作  30-32
第二章时滞不确定网络系统的滑模控制  32-48
  2.1 引言  32-33
  2.2 TCP/IP网络动态模型  33-35
  2.3 具有状态和输入时滞的网络系统的滑模控制器设计  35-40
    2.3.1 最优滑动模面设计  36-37
    2.3.2 滑模控制律设计  37-39
    2.3.3 仿真分析  39-40
  2.4 具有非匹配不确定网络系统的滑模控制器设计  40-47
    2.4.1 滑模面设计  43-45
    2.4.2 滑模控制律设计  45-46
    2.4.3 仿真分析  46-47
  2.5 本章小结  47-48
第三章基于自适应模糊滑模控制的主动队列管理算法  48-60
  3.1 引言  48-49
  3.2 网络动态模型  49-51
  3.3 自适应模糊滑模控制器设计  51-57
    3.3.1 滑动模面设计  51-54
    3.3.2 自适应模糊滑模控制律设计  54-57
  3.4 仿真分析  57-59
  3.5 本章小结  59-60
第四章基于观测器的主动队列管理算法  60-78
  4.1 基于观测器的输入时延不确定网络系统控制器设计  61-69
    4.1.1 具有状态时滞的TCP网络模型  61-63
    4.1.2 基于观测状态的反馈控制器设计  63-67
    4.1.3 仿真分析  67-69
  4.2 基于观测器的输入和状态时延不确定网络系统H_∞控制器设计  69-77
    4.2.1 具有输入和状态时滞的TCP网络模型  69-71
    4.2.2 基于观测状态的H_∞控制器设计  71-75
    4.2.3 仿真分析  75-77
  4.3 本章小结  77-78
第五章基于滑模观测器的主动队列管理算法  78-90
  5.1 引言  78-80
  5.2 TCP/IP动态模型描述  80-81
  5.3 时滞网络系统滑模观测器设计  81-86
  5.4 基于观测器的滑模控制器设计  86-87
  5.5 仿真分析  87-89
  5.6 本章小结  89-90
第六章基于观测器T-S模糊模型的主动队列管理算法  90-102
  6.1 引言  90-91
  6.2 网络系统T-S模糊模型  91-94
  6.3 基于观测器的模糊控制器设计  94-98
  6.4 仿真分析  98-101
  6.5 本章小结  101-102
第七章基于全局滑模控制的主动队列管理算法  102-112
  7.1 引言  102-103
  7.2 网络系统模型  103-104
  7.3 全局滑模控制器设计  104-108
    7.3.1 滑模面设计  104-106
    7.3.2 全局滑模变结构控制律设计  106-108
  7.4 仿真分析  108-111
  7.5 本章小结  111-112
第八章结论与展望  112-116
参考文献  116-126
致谢  126-128
攻读博士学位期间所做的工作  128-130
作者从事科学研究和学习经历的简历  130-132

TCP/IP网络拥塞控制中主动队列管理算法研究

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