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基于优化算法的网络拥塞控制方法研究

作　者: 冯丽
导　师: 周川
学　校: 南京理工大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 网络拥塞控制 AQM算法网络服务质量优化算法
分类号: TP393.06
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

随着网络用户数量不断增加,容易造成网络的资源短缺从而发生拥塞或网络的性能降低,这就要求在避免网络拥塞的同时,能够进一步地提高并优化其性能。各界学者在对基于TCP窗口的拥塞控制方法不断研究和改进后,发现仅仅依靠这种算法并不能有效地实现网络拥塞控制,于是基于中间节点的拥塞控制方法应运而生,经过不断的发展,这类方法中最有效的一种就是主动队列管理(AQM)算法,AQM算法能够有效地避免网络拥塞,且在一定程度上提高网络性能,而基于各种优化算法的AQM算法在队列稳定性、模型不确定性及外界干扰下的鲁棒性表现出明显的优势。本文基于优化理论提出了几种AQM算法：(1)针对常规AQM算法对时变的网络参数及参数在线调节的不足,提出了一种基于自组织特征映射神经网络优化的AQM算法,该算法能够在网络参数发生变化时,对控制参数进行在线优化,NS-2仿真实验表明,该优化方法有效地保证了队列稳定性及对网络动态变化的鲁棒性。(2)针对网络中的状态时延和输入时延,设计一种带时滞环节的优化控制器对系统时延有效地作出补偿。该控制器的参数由用户设定的优化目标而定,如高链路利用率、低时延抖动、高吞吐量等。将目标问题转换为凸优化问题,由LMI工具求解,算法易于实现。(3)考虑网络事件的离散本质,设计一种离散的AQM算法,网络系统模型包含了状态时延、控制信号时延及不确定因素,通过严格的理论分析给出了保证系统鲁棒稳定性的充要条件,仿真实验表明该算法在网络参数发生变化的情况下能够保持良好的鲁棒性及稳定性,且在多瓶颈链路中也能表现出较好的性能。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-8
1 绪论  8-14
  1.1 引言  8
  1.2 网络拥塞控制算法的发展  8-10
    1.2.1 基于源端TCP窗口的拥塞控制算法  8-9
    1.2.2 主动队列管理(AQM)算法  9-10
  1.3 主动队列管理算法  10-12
    1.3.1 基于控制理论的拥塞控制算法  10-11
    1.3.2 基于鲁棒控制的拥塞控制算法  11-12
    1.3.3 基于优化理论的拥塞控制算法  12
  1.4 本文的主要工作及章节安排  12-14
2 典型的主动队列管理算法  14-20
  2.1 引言  14
  2.2 几种典型的主动队列管理算法  14-16
    2.2.1 RED算法  14-15
    2.2.2 ARED算法  15
    2.2.3 REM算法  15-16
    2.2.4 PI算法  16
  2.3 仿真实验  16-19
    2.3.1 队列稳定性  17-18
    2.3.2 平均丢包率  18-19
    2.3.3 端到端时延  19
    2.3.4 平均延时抖动  19
  2.4 本章小结  19-20
3 基于自组织特征映射(SOFM)神经网络优化的AQM算法  20-32
  3.1 引言  20-21
  3.2 TCP/AQM系统模型  21-22
  3.3 基于SOFM神经网络优化的AQM算法及其实现  22-25
    3.3.1 基于SOFM的优化算法  22-23
    3.3.2 稳定性分析  23-25
  3.4 仿真实验与性能分析  25-31
    3.4.1 仿真环境设置  25
    3.4.2 不同负载条件下算法的性能  25-26
    3.4.3 不同时延条件下算法的性能  26-27
    3.4.4 各算法在负载固定条件下的性能对比  27-29
    3.4.5 各算法在负载变化条件下的性能对比  29-31
  3.5 本章小结  31-32
4 基于时延控制的AQM优化算法  32-46
  4.1 引言  32-33
  4.2 TCP/AQM系统模型  33-34
  4.3 优化控制器的设计  34-38
    4.3.1 控制器目标的选取  35
    4.3.2 系统稳定性分析  35-36
    4.3.3 控制器的实现  36-38
  4.4 仿真实验与性能分析  38-45
    4.4.1 不同负载条件下算法的性能  38-39
    4.4.2 不同时延条件下各算法的性能  39-40
    4.4.3 各算法在负载固定条件下的性能对比  40-42
    4.4.4 各算法在负载变化条件下的性能对比  42-43
    4.4.5 各算法在混合流情况下的性能对比  43-45
  4.5 本章小结  45-46
5 一种离散鲁棒优化AQM算法  46-62
  5.1 引言  46-47
  5.2 模型分析  47-48
  5.3 离散控制器的设计  48-53
    5.3.1 离散控制器(DAQM)的实现  48-49
    5.3.2 系统稳定性分析  49-53
  5.4 仿真实验与性能分析  53-61
    5.4.1 单瓶颈链路仿真实验  53-59
      5.4.1.1 负载不同的情况下算法的稳定性  54-55
      5.4.1.2 不同时延情况下算法的性能  55
      5.4.1.3 各算法在负载固定情况下的性能对比  55-57
      5.4.1.4 各算法在负载变化情况下的性能对比  57-59
    5.4.2 多瓶颈链路仿真实验  59-61
  5.5 本章小结  61-62
6 结论与展望  62-64
  6.1 结论  62-63
  6.2 展望  63-64
致谢  64-65
参考文献  65-69

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