本文選題：Internet擁塞控制　切入點：終端滑�？刂�　出處：《信息與控制》2014年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為抑制Internet中的擁塞現(xiàn)象,基于終端滑�？刂评碚摵蛷较蚧瘮�(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出了一種擁塞控制算法.將網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的變化及非傳輸控制協(xié)議(TCP)數(shù)據(jù)流的影響等效為系統(tǒng)的不確定項,設(shè)計了一種新的終端滑模面,使滑動模態(tài)具有更短的有限收斂時間,并證明了滑動模態(tài)的漸近穩(wěn)定性.使用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估計了控制器中不確定項的上界,并根據(jù)李亞普諾夫穩(wěn)定性理論得出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的自適應(yīng)律.與PID控制器和傳統(tǒng)的終端滑�？刂破鬟M行了相同網(wǎng)絡(luò)條件下的仿真對比實驗,結(jié)果表明:所提出的算法具有更好的魯棒性和更快的收斂速度.
[Abstract]:To suppress congestion in Internet, Based on terminal sliding mode control theory and radial basis function (RBF) neural network, a congestion control algorithm is proposed. The variation of network parameters and the influence of non-transmission control protocol (TCPP) data flow are equivalent to the uncertainties of the system. A new terminal sliding mode surface is designed, in which the sliding mode has a shorter finite convergence time, and the asymptotic stability of the sliding mode is proved. The upper bound of the uncertain term in the controller is estimated by using RBF neural network. According to Lyapunov stability theory, the adaptive law of neural network weights is obtained. The simulation results are compared with those of PID controller and traditional terminal sliding mode controller under the same network conditions. The results show that the proposed algorithm has better robustness and faster convergence speed.
【作者單位】： 遼寧大學輕型產(chǎn)業(yè)學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61304094) 遼寧省自然科學基金資助項目(201202092)
【分類號】：TP393.06

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1625737