QoS体系中的主动队列管理算法研究综述

随着Internet的迅速发展，服务质量(QoS)正成为当前研究的热点之一。为了达到QoS的性能指标，拥塞控制作为一个很重要的方面在发挥着作用。主动队列管理是实现拥塞控制的重要手段之一，长期以来一直受到广泛的关注，基于不同理论的各种主动队列管理的算法也随之涌现。这些队列管理算法在一定程度上完成网络拥塞控制的任务，但是也不同程度地在公平性、可扩展性以及算法的复杂度上存在缺陷。本文通过对目前几种主要队列管理算法的实现原理的分析，考察了这些队列管理算法的优点和其可能存在的一些问题，而这些可能存在的问题也是下一步研究的起点。     

主动队列管理算法的分类器实现

作为端到端拥塞控制的增强机制,主动队列管理(AQM)通过在网络中间节点有目的地丢弃分组来维持较小的队列长度和较高的链路利用率.已有的大多数主动队列管理算法沿用了随机早期探测(RED)算法首创的概率丢弃机制.本质上,判决是否丢弃分组的过程是一个依赖于网络拥塞状态的决策过程,因此,概率决策不应该是唯一的方法.在本文的研究中,我们首先归纳了理想AQM算法所应具备的品质,然后应用模式识别中分类器的设计思想提出了一种新颖简洁的主动队列管理策略实现框架,并基于Fisher线性判别方法为AQM设计了一个两维两类分类器(TCC).仿真试验表明TCC有效、敏捷、鲁棒,扩展性好,同时实现简单,计算开销小,有利于高速路由器的性能优化.     

基于速率的主动队列管理算法的性能分析

主动队列管理是解决网络拥塞的主要措施。针对基于队列的主动队列管理算法的不足,提出了一种基于速率的新算法RAQM,该算法以数据到达速率与路由器最大服务速率的差值为指标计算丢包概率,能够快速地对网络流量的变化做出反应,该算法计算简单,而且只需要设置一个参数K。通过现代控制理论分析了RAQM/TCP系统的稳定性。仿真结果表明,RAQM能够维持较低的队列长度并保持队列的稳定,从而减小了分组端到端时延和时延抖动。最后讨论了参数K对算法性能的影响。     

几种公平的主动队列管理算法的比较研究

主动队列管理是实现网络拥塞控制的一种重要技术,但是多数主动队列算法如RED等对于公平性的考虑不足.近年来,也出现了一些能提供一定的公平性支持的主动队列管理算法,本文对其中几个有代表性的算法进行了对比研究.包括对它们的理论分析,以及在ns2上的仿真实验,并且结合实验结果对算法中存在的问题及其原因进行了深入的分析.文中最后对这几种算法进行了综合的评价,并对算法的改进提出了一些建议,希望能为今后的工作提供一定的支持.     

主动队列管理中的智能分组丢弃新机制

主动队列管理通过网络中间节点有控制的分组丢弃实现了较低的排队延时和较高的有效吞吐量,是TCP端到端拥塞控制近来研究的一个技术热点.已有的大多数算法在判定分组丢弃时大都沿袭了RED的概率丢弃机制,具有一定计算复杂度的随机数生成过程不利于路由器性能的优化.在本文中,我们首先定义了拥塞指数这一新的测度变量来量化描述网络的拥塞状态.接着,利用模糊逻辑设计了一种新的智能分组丢弃机制,离线的合成推理使得分组丢弃的判定仅需要简单的查表操作和比较运算即可完成,为优化路由器的性能提供了便利.数字仿真的结果表明:智能分组丢弃机制的性能优于经典的RED算法,控制队列的能力强,鲁棒性好,稳定工作域大,能很好地抵抗突发性和非弹性业务的干扰,适合工作在瞬息万变的动态网络环境中.     

有线网络PSO-PID主动队列管理算法稳定性分析

主动队列管理算法的稳定性是实现拥塞控制的基础,针对目前PID-AQM控制器控制参数大多基于经验、缺乏稳定性分析的问题,提出了粒子群优化PID参数的整定策略,同时运用稳定分析论分析PSO-PID队列管理算法的稳定性.考虑TCP/AQM系统的时滞性,将时延系统利用泰勒展开转化为非时延系统进行稳定性判定.通过NS2仿真,结果表明,PSO-PID算法稳定性明显优于PID算法.     

主动队列管理(AQM)拥塞控制算法研究

随着互联网规模的增长，互联网上的用户和应用都在迅速地增长，拥塞控制已经成为一个十分重要的问题。本文介绍了主动队列管理拥塞控制研究方面一些最新的工作，分析了拥塞控制的基本原理，着重论述了目前主动队列管理的一些典型算法，并提出了进一步的研究方向。     

一种基于动态阈值的主动队列管理算法

针对BLUE算法缺少早期拥塞检测机制,导致队列溢出或空闲现象频繁发生的问题,通过引进基于动态阈值算法的控制机制,借鉴RED算法所采用的早期拥塞检测机制,提出了DT-BLUE算法。仿真实验表明本文算法能保持队列长度的稳定性,有效降低队列空闲或溢出现象的发生,提高链路的利用率。     

一种加强的主动队列管理算法--EBLUE

作为一种典型的主动队列管理算法,BLUE明显不同于其它方法,它使用丢包和连接空闲事件来控制拥塞。试验表明BLUE的丢包率明显小于RED,但是其参数设置仍然存在一些不足之处。本文在BLUE算法的基础之上,通过引进自适应的思想对其进行了改进,提出了一种加强的BLUE队列算法——EBLUE。大量的仿真实验表明本文的改进算法能够进一步提高BLUE的性能。     

基于动态矩阵控制的主动队列管理算法

针对Internet系统,通过对流体流模型的分析,提出了一个新的预测模型.该模型形式简单,参数的计算相对容易,并且能根据当前的网络情况有效的预测拥塞窗口的变化.结合动态矩阵控制 (Dynamic Matrix Control,DMC) 理论,提出了一种新的主动队列管理算法——DMCAQM 算法,给出了DMCAQM 的详细设计过程,稳定性分析和参数选取原则.大量不同网络环境的仿真实验表明DMCAQM 算法是有效的.与PI、RaQ 和REM 等算法相比较,DMCAQM 有收敛速度快、队列抖动小的优点.同时,由于DMCAQM 的采样间隔相对较大,而算法实现简单,所以计算量小,占用的路由器资源更少.     

A compensated PID active queue management controller using an improved queue dynamic model

Beside the major objective of providing congestion control, achieving predictable queuing delay, maximizing link utilization, and robustness are the main objectives of an active queue management (AQM) controller. This paper proposes an improved queue dynamic model while incorporating the packet drop probability as well. By applying the improved model, a new compensated PID AQM controller is developed for Transmission Control Protocol/Internet Protocol (TCP/IP) networks. The non‐minimum phase characteristic caused by Padé approximation of the network delay restricts the direct application of control methods because of the unstable internal dynamics. In this paper, a parameter‐varying dynamic compensator, which operates on tracking error and internal dynamics, is proposed to not only capture the unstable internal dynamics but also reduce the effect of uncertainties by unresponsive flows. The proposed dynamic compensator is then used to design a PID AQM controller whose gains are obtained directly from the state‐space representation of the system with no further gain tuning requirements. The packet‐level simulations using network simulator (ns2) show the outperformance of the developed controller for both queuing delay stability and resource utilization. The improved underlying model leads also to the faster response of the controller. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于模糊免疫PID的时滞网络自适应主动队列管理

提出了一种基于灰预测和模糊免疫PID控制的时滞网络自适应主动队列管理（AQM）算法FIGAPID，旨在增强AQM算法动态自适应能力，同时补偿网络时滞，综合提高AQM算法性能。该算法借助免疫反馈机理进行PID参数的在线自适应调整，采用模糊非线性逼近的方法进行免疫反馈函数的确定；采用等维新息滚动灰预测实现路由器队列长度的超前预测，补偿AQM控制的反馈滞后。对比传统PID算法，仿真验证了FIGAPID的有效性，表明算法能快速稳定地适应动态时滞网络环境变化，收敛于路由器队列长度期望值，同时具有较小的数据丢包率。     

一种顽健的自校正主动队列管理机制

现有基于控制理论的主动队列管理机制（AQM）大多数是根据简化的线性被控对象模型设计的,或者根据特定的网络条件设置算法的参数,当网络条件大范围变化时算法的性能难以保证.为了解决这些问题,提出了一种自校正的主动队列管理机制STR,通过在线估计TCP/AQM闭环系统被控对象模型的参数,并相应地调节报文丢弃概率,使路由器的缓冲区队列长度与期望值之间的方差最小.通过仿真实验验证了当网络条件大范围变化时算法的队列长度、链路利用率、报文丢弃率等性能,实验结果表明该算法具有良好的顽健性.     

预测控制主动队列管理算法的设计与分析

针对Intemet时滞网络系统,提出了基于模型预测控制的主动队列管理算法MPAQM.首先考虑时滞系统的因果性来定义预测输出,然后根据拥塞控制的要求描述优化问题,求得路由器缓冲区的分组丢失率;另外分析给出保证闭环时滞系统稳定的充分条件,为算法的参数调节提供理论指导,使得队列能快速、稳定地到达期望值.在单瓶颈和多瓶颈网络拓...     

一种自适应模糊PID控制器应用仿真

研究了一种误差驱动型自适应模糊PID控制器在二阶时滞系统中的应用。选择系统的稳态误差和误差变化率为PID参数自适应模糊调整的前件变量,将前件变量模糊化为7个论域期间,建立了PID参数调整的模糊规则表,查表得PID参数的后件参数,采用极大值反模糊化规则得到具体PID控制参数。仿真结果表明采用该控制器后系统的调节时间大大缩短,控制效果令人满意。     

区分服务的改进主动队列管理算法

在区分服务模型中，具有不同微流数量、分组长度和目标速率的流聚集在资源共享时往往无法获得公平带宽。本文在自适应RIO算法基础上提出了一种区分RIO算法（Differentiated RIO，DRIO），DRIO对具有不同目标速率的流区别对待，使得无论在何种情况下都可以很好地保证各流聚集在共享带宽资源上的公平性，而且算法实现简单。仿真结果表明，DRIO对提高流聚集之间的公平性有很明显的效果。     

基于FPGA的模糊PID控制器设计

针对模糊PID控制器多为单片机技术的软件实现,其实时性与抗干扰性能不理想,采用以FPGA作为核心控制器,采用模块化思想,设计并实现模糊自适应PID控制器的硬件设计方案。实际运行结果表明,采用该方法可明显改善效果,在简化设计的同时,也可提高系统的实时性和抗干扰能力。     

无刷直流电机的模糊PID控制系统研究

直流无刷电机效率高,转矩大,维护方便,广泛应用于工业过程的各个方面。提出了一种基于模糊PID控制的直流无刷电机调速系统并与传统的PID调速系统进行比较。运用传统的PID调速方法,参数不容易整定并且不容易得到满意的控制特性。由于模糊控制能够满足人们对控制特性的要求并且参数易于调整,因此设定了模糊PID控制器,对直流无刷电机进行调速。实验结果表明与传统PID控制相比,模糊PID控制的电机转速相应快,无超调,转速波动小,调节时间短,转速波动小,其性能明显优于传统PID控制,具有优良的静态性能和动态性能。直流无刷电机的建模,控制和仿真都在MATLAB/Simulink软件上进行。     

PID控制器参数的自动整定

介绍了PID控制器设计的原理，针对某控制对象稳定且其技术要求已知的伺服系统，设计了PID控制器的参数自动调整软件，使得PID参数调整方便快捷，最后通过实例验证了方法的正确性。