本文關(guān)鍵詞：基于dSPACE網(wǎng)絡(luò)模型的AQM算法的FPGA實現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：現(xiàn)如今，，隨著網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的越來越廣泛，隨之而來的問題也不容小覷。網(wǎng)絡(luò)用戶大規(guī)模增加會造成網(wǎng)絡(luò)負擔加大，直接導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)擁塞問題的出現(xiàn)。為了解決這一問題，關(guān)于主動隊列管理算法的研究也越來越深入，目前已經(jīng)有很多控制領(lǐng)域的算法被引入了進來，對網(wǎng)絡(luò)擁塞有著很好的控制效果。但是算法越復(fù)雜就會占用更多的路由器硬件資源，影響網(wǎng)絡(luò)的性能。FPGA有著運算速度快、片上資源豐富的優(yōu)點，因此研究將主動隊列管理算法用FPGA硬件實現(xiàn)的方法很有意義。 本文從硬件實現(xiàn)控制算法的角度，主要研究了主動隊列管理算法的FPGA實現(xiàn)方案。結(jié)合了模糊控制理論和神經(jīng)元控制理論，設(shè)計了一種自適應(yīng)的模糊神經(jīng)元AQM算法，并且采用基于Nios II嵌入式軟核處理器的SoPC方案，在FPGA芯片上實現(xiàn)了這種AQM算法。對網(wǎng)絡(luò)模型建模，設(shè)計了被控對象，驗證了FPGA實現(xiàn)的AQM算法的控制效果，對結(jié)果進行了分析。主要完成的工作如下： 1．深入研究了網(wǎng)絡(luò)擁塞機制和多種AQM算法，并在神經(jīng)元控制和模糊控制的基礎(chǔ)上設(shè)計了自適應(yīng)的模糊神經(jīng)元算法。 2．深入研究了多種FPGA開發(fā)方案，選擇了基于NiosⅡ軟核的SoPC開發(fā)方案將AQM算法用FPGA實現(xiàn)，主要包括硬件工程的設(shè)計和軟件工程的設(shè)計。 3．為了驗證FPGA實現(xiàn)的AQM算法控制器的控制效果，根據(jù)TCP網(wǎng)絡(luò)的收發(fā)機制，應(yīng)用Matlab/Simulink將網(wǎng)絡(luò)建模，并下載進入半實物仿真平臺dSPACE，作為控制器的被控對象。 4．解決了FPGA和dSPACE的串口通信問題，搭建了閉環(huán)的實驗平臺，進行了控制器的仿真實驗，并對實驗結(jié)果進行了分析。 實驗結(jié)果證明將AQM算法用嵌入式軟核的FPGA開發(fā)方案實現(xiàn)是可行的，通過觀察網(wǎng)絡(luò)模型的瞬時隊列長度變化的趨勢發(fā)現(xiàn)，控制器可以控制網(wǎng)絡(luò)模型穩(wěn)定工作，達到很好的控制效果，還對干擾有著一定的抑制作用。將AQM算法用FPGA實現(xiàn)，可以達到很好的控制效果，更好的解決網(wǎng)絡(luò)擁塞的問題，并且這種方案具有微型化、高可靠性和低成本等特性。
【關(guān)鍵詞】：AQM算法 模糊控制 神經(jīng)元控制 FPGA dSPACE
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.07;TN791
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-6
• 目錄6-9
• 第1章 緒論9-13
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 本文的研究內(nèi)容以及章節(jié)安排12-13
• 第2章 預(yù)備知識13-23
• 2.1 主動隊列管理算法介紹13-16
• 2.1.1 RED 算法13-14
• 2.1.2 BLUE 算法14-15
• 2.1.3 PID 算法15-16
• 2.2 模糊控制理論介紹16-19
• 2.2.1 模糊控制理論的產(chǎn)生及應(yīng)用16-17
• 2.2.2 模糊集合17
• 2.2.3 模糊隸屬度函數(shù)17-18
• 2.2.4 模糊控制規(guī)則18-19
• 2.3 現(xiàn)場可編程門陣列 FPGA 簡介19-21
• 2.3.1 FPGA 的發(fā)展與特點19
• 2.3.2 FPGA 芯片結(jié)構(gòu)19-20
• 2.3.3 FPGA 開發(fā)板簡介20
• 2.3.4 Nios II 嵌入式軟核處理器20-21
• 2.4 dSPACE 半實物仿真技術(shù)介紹21-22
• 2.4.1 dSPACE 半實物仿真系統(tǒng)的特點21-22
• 2.4.2 dSPACE 半實物仿真系統(tǒng)的構(gòu)成22
• 2.5 本章小結(jié)22-23
• 第3章 AQM 算法的設(shè)計23-32
• 3.1 神經(jīng)元算法介紹23-25
• 3.2 模糊控制神經(jīng)元算法的設(shè)計25-29
• 3.2.1 模糊神經(jīng)元算法的構(gòu)成25
• 3.2.2 模糊控制器的設(shè)計25-29
• 3.3 本章小結(jié)29-32
• 第4章 AQM 算法的 FPGA 實現(xiàn)32-50
• 4.1 控制器設(shè)計方法選擇32-35
• 4.1.1 全硬件的 FPGA 實現(xiàn)方案32-33
• 4.1.2 基于 NiosⅡ軟核的 FPGA 實現(xiàn)方案33-35
• 4.2 FPGA 硬件系統(tǒng)設(shè)計35-40
• 4.2.1 NiosⅡ處理器設(shè)計35-39
• 4.2.2 PLL 鎖相環(huán)設(shè)計39-40
• 4.3 軟件系統(tǒng)設(shè)計40-43
• 4.3.1 軟件系統(tǒng)總體設(shè)計40
• 4.3.2 UART 串口的軟件設(shè)計40-43
• 4.3.3 AQM 算法的軟件設(shè)計43
• 4.4 在 FPGA 中實現(xiàn)神經(jīng)元算法的設(shè)計43-44
• 4.5 在 FPGA 中實現(xiàn)模糊神經(jīng)元算法的設(shè)計44-47
• 4.6 調(diào)試與下載47-48
• 4.7 本章小結(jié)48-50
• 第5章 網(wǎng)絡(luò)模型的實現(xiàn)以及控制效果驗證50-68
• 5.1 擁塞控制系統(tǒng)流模型50-52
• 5.2 擁塞控制系統(tǒng)流模型的 Matlab 實現(xiàn)52-55
• 5.2.1 Simulink 的簡單介紹52-53
• 5.2.2 Simulink 環(huán)境下的網(wǎng)絡(luò)模型的實現(xiàn)53-55
• 5.3 基于 dSPACE 的實時仿真平臺的搭建55-56
• 5.4 神經(jīng)元算法的仿真實驗56-64
• 5.4.1 神經(jīng)元算法的參數(shù)調(diào)節(jié)56-59
• 5.4.2 神經(jīng)元控制器的超調(diào)實驗59-61
• 5.4.3 神經(jīng)元控制器的魯棒性實驗61-64
• 5.5 模糊神經(jīng)元控制器的仿真實驗64-67
• 5.6 本章小結(jié)67-68
• 第6章 總結(jié)和展望68-70
• 全文總結(jié)68
• 研究展望68-70
• 參考文獻70-74
• 作者簡介及在學期間科研成果74-76
• 作者簡介74
• 科研成果74-76
• 致謝76

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 黃翌,徐佩霞;采用FPGA的BLUE網(wǎng)關(guān)的實現(xiàn)[J];電子技術(shù);2005年04期

2 齊建玲;莊士霞;;基于FPGA的模糊PID控制器的設(shè)計[J];北華航天工業(yè)學院學報;2011年01期

3 蘇宏志;高文華;;基于dSPACE實時仿真的無刷直流電機控制系統(tǒng)[J];機電工程;2007年04期

4 田大新;劉衍珩;李賓;吳靜;;基于Hebb規(guī)則的分布神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習算法[J];計算機學報;2007年08期

5 張少博;李鋼;康軍;;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)督控制的擁塞控制算法研究[J];計算機應(yīng)用研究;2010年02期

6 姚夢凱;黃文君;譚平;;采用自適應(yīng)神經(jīng)元的隨機指數(shù)標記策略[J];計算機應(yīng)用研究;2011年01期

7 秦緒平,譚國俊;模糊控制理論的發(fā)展應(yīng)用與展望[J];控制工程;2005年S2期

8 王萍;陳虹;楊曉萍;;動態(tài)矩陣主動隊列管理算法[J];控制理論與應(yīng)用;2010年08期

9 余義斌;曹長修;李昌兵;;基于神經(jīng)模型預(yù)測控制的主動隊列管理算法[J];控制與決策;2006年09期

10 楊曉萍;鄭楠;陳虹;王亞軍;;主動隊列管理算法的現(xiàn)場可編程門陣列硬件實現(xiàn)方案[J];吉林大學學報(工學版);2013年02期

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 王萍;主動隊列管理的滾動優(yōu)化控制研究[D];吉林大學;2011年

2 楊歆豪;基于控制理論的網(wǎng)絡(luò)擁塞控制中的若干算法研究[D];南京理工大學;2010年

3 王煥清;幾類隨機非線性系統(tǒng)的自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制[D];青島大學;2013年

  本文關(guān)鍵詞：基于dSPACE網(wǎng)絡(luò)模型的AQM算法的FPGA實現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：385706