隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展以及網(wǎng)絡(luò)用戶數(shù)量的不斷增加,網(wǎng)絡(luò)擁塞問題變得越來越嚴(yán)重,單純依靠TCP源端的流量控制機(jī)制很難完全解決網(wǎng)絡(luò)擁塞問題,因此,作為端算法補(bǔ)充手段的主動(dòng)隊(duì)列管理（Active Queue Management, AQM）算法成為了網(wǎng)絡(luò)擁塞控制領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。由于網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)非線性和時(shí)變特點(diǎn),經(jīng)典的固定參數(shù)的主動(dòng)隊(duì)列管理算法已經(jīng)不能滿足其性能要求,因此需要設(shè)計(jì)能夠更好地適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境變化的AQM算法。本文采用模糊控制來設(shè)計(jì)AQM算法,取得的主要成果如下：（1）提出了一種基于T-S （Takagi-Sugeno）模糊模型的PI（proportional-integral）主動(dòng)隊(duì)列管理算法。針對網(wǎng)絡(luò)擁塞控制系統(tǒng)的非線性和時(shí)變特點(diǎn),基于T-S模糊模型,采用網(wǎng)絡(luò)擁塞控制系統(tǒng)的多個(gè)基于不同穩(wěn)態(tài)工作點(diǎn)的局部線性化模型來逼近非線性網(wǎng)絡(luò)擁塞控制系統(tǒng)模型,在此模型的基礎(chǔ)上采用PI控制器設(shè)計(jì)了新的AQM算法。（2）提出了一種基于T-S模糊模型的狀態(tài)反饋控制的AQM算法。采用T-S模糊模型對TCP/AQM系統(tǒng)進(jìn)行非線性建模,基于該模型采用狀態(tài)反饋控制設(shè)計(jì)了新的AQM算法,根據(jù)Lyapunov理論給出了系... 

【文章來源】：南京理工大學(xué)江蘇省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 網(wǎng)絡(luò)擁塞控制研究背景及意義
    1.2 網(wǎng)絡(luò)擁塞和擁塞控制算法
        1.2.1 網(wǎng)絡(luò)擁塞的含義
        1.2.2 網(wǎng)絡(luò)擁塞產(chǎn)生的原因
        1.2.3 擁塞控制算法的分類
    1.3 TCP源端擁塞控制算法的研究現(xiàn)狀
    1.4 主動(dòng)隊(duì)列管理算法的研究現(xiàn)狀
        1.4.1 經(jīng)典AQM算法及其改進(jìn)算法
        1.4.2 基于控制理論的AQM算法
    1.5 本文所作的工作及章節(jié)安排
2 模糊控制理論
    2.1 模糊控制及控制器設(shè)計(jì)
        2.1.1 模糊控制基礎(chǔ)
        2.1.2 模糊控制器設(shè)計(jì)
    2.2 T-S模糊模型
        2.2.1 T-S模糊模型的結(jié)構(gòu)
        2.2.2 T-S模糊模型的求取
        2.2.3 T-S模糊控制器設(shè)計(jì)
    2.3 本章小結(jié)
3 基于T-S模糊模型的PI主動(dòng)隊(duì)列管理算法
    3.1 T-S模糊PI算法設(shè)計(jì)
    3.2 T-S模糊PI參數(shù)設(shè)置
    3.3 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
        3.3.1 仿真軟件NS2簡介
        3.3.2 仿真環(huán)境與參數(shù)配置
        3.3.3 不同仿真場景下的算法性能分析
    3.4 本章小結(jié)
4 基于T-S模糊模型的狀態(tài)反饋控制AQM算法
    4.1 網(wǎng)絡(luò)擁塞控制系統(tǒng)的T-S模糊模型
    4.2 基于T-S模糊模型的狀態(tài)反饋控制器設(shè)計(jì)
        4.2.1 控制器設(shè)計(jì)
        4.2.2 穩(wěn)定性分析
    4.3 算法參數(shù)設(shè)置
    4.4 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
        4.4.1 仿真環(huán)境與參數(shù)配置
        4.4.2 不同仿真場景下的算法性能分析
    4.5 本章小結(jié)
5 基于隊(duì)列和速率的模糊控制AQM算法
    5.1 算法設(shè)計(jì)思想
    5.2 控制器設(shè)計(jì)
        5.2.1 基本的二維輸入模糊控制器設(shè)計(jì)
        5.2.2 基于隊(duì)列的模糊控制器
        5.2.3 基于速率的模糊控制器
        5.2.4 控制器合成
    5.3 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
        5.3.1 仿真環(huán)境與參數(shù)配置
        5.3.2 不同仿真場景下的算法性能分析
    5.4 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
致謝
附錄
參考文獻(xiàn)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]TCP網(wǎng)絡(luò)的非線性自適應(yīng)滑模控制[J]. 葉成蔭,井元偉.  東北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2012(11)
[2]不確定時(shí)滯TCP網(wǎng)絡(luò)中基于T-S模型的滑模AQM算法[J]. 閆明,顏閩秀.  控制與決策. 2012(01)
[3]預(yù)測控制主動(dòng)隊(duì)列管理算法的設(shè)計(jì)與分析[J]. 王萍,陳虹,盧曉暉.  通信學(xué)報(bào). 2011(09)
[4]一種基于速率的PI主動(dòng)隊(duì)列管理機(jī)制[J]. 何施茗,張大方,謝鯤.  小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng). 2011(07)
[5]一種自適應(yīng)主動(dòng)隊(duì)列管理算法ABlue[J]. 馮偉,陳元琰,胡愚,王斌.  計(jì)算機(jī)工程. 2011(10)
[6]基于自適應(yīng)全局滑�？刂频闹鲃�(dòng)隊(duì)列管理算法[J]. 葉成蔭.  科學(xué)技術(shù)與工程. 2011(13)
[7]SABlue:一種帶加速因子的自適應(yīng)AQM算法[J]. 陳偉杰,王萬良,蔣一波,鄭建煒.  電子與信息學(xué)報(bào). 2011(02)
[8]采用自適應(yīng)神經(jīng)元的隨機(jī)指數(shù)標(biāo)記策略[J]. 姚夢凱,黃文君,譚平.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2011(01)
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[10]模糊神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制AQM算法[J]. 孫金生,李彬.  東南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2010(S1)

碩士論文
[1]基于控制理論的主動(dòng)隊(duì)列管理算法研究[D]. 杜飛.南京理工大學(xué) 2012
[2]基于T-S模糊控制理論的網(wǎng)絡(luò)擁塞控制算法研究[D]. 李彬.南京理工大學(xué) 2010



本文編號：3292185