一种基于内模PID控制的主动队列管理算法

针对传统主动队列管理中PID控制存在的参数不易整定等缺点,通过引入内模控制思想,提出了一种基于内模控制的PID控制器（IMC－PID）,其突出特点是控制器仅有一个参数需要整定。将IMC－PID应用于网络拥塞控制中,得到了一种新的主动队列管理（AQM）算法——IMC－PID算法。仿真实验表明,IMC－PID算法有较强的鲁棒适应性及较快的队长调节速率。     

基于单神经元自适应PI 控制器的主动队列管理算法

基于神经网络理论中的神经元模型与学习算法,设计了一种主动队列管理算法SNAPI（Single NeuronbasedAdaptive PI controller）．控制器根据系统误差在线调整PI 控制器的控制参数,以适应动态变化的网络参数．运用Nyquist 稳定判据给出了系统在平衡点附近的局部稳定条件．最后通过仿真检验了SNAPI,并比较了它与使用固定控制参数的PI 算法的性能．     

基于模糊推理的鲁棒主动队列管理算法

基于常规控制理论的主动队列管理(AQM)算法在复杂动态网络环境下对参数变化比较敏感,难以保证队列稳定性且缺乏鲁棒性。针对上述问题提出基于队列长度和链路速率相对变化率的模糊AQM算法,以队列长度与期望队列长度以及链路速率与链路容量的相对误差量作为网络拥塞指示,采用模糊推理得出中间节点的丢包概率。仿真实验表明,该算法具有良好的队列稳定性和较小的队列延时,对网络的非线性和负载波动等不确定因素具有鲁棒性。     

主动队列管理算法比较研究

本文对FRED、CHOKe、CSFQ、AFD等几个主动队列管理算法进行了对比研究，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，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。     

基于ARED的主动队列管理改进算法

随机早期检测（Random Early Detection,RED）是IETF推荐部署的主动队列管理（Active Queue Management,AQM）算法。 RED存在参数难以配置、无法适应动态网络环境的缺点。 ARED（ Adaptive RED）是RED的自适应版本,通过平均队列长度来动态调整最大丢弃概率,从而达到稳定平均队列长度的目的,但是存在瞬时队列长度振荡的问题。文中研究了拥塞控制中的主动队列管理,对ARED算法进行了改进,优化丢弃概率计算函数,提出TTS-ARED算法,实现在动态网络环境下队列长度的稳定以及丢包率降低。 NS2的仿真结果表明,TTS-ARED算法显著地降低了丢包率,队列长度稳定性比ARED算法更优越。     

基于Smith预估的模糊PID主动队列管理算法研究

为解决网络拥塞控制系统中由于网络大时滞对主动队列管理算法产生不利影响的问题,提出了一种基于Smith预估的模糊PID主动队列管理算法.该算法将Smith预估控制与模糊控制相结合,利用Smith预估器补偿网络时滞,同时运用模糊控制在一定程度上克服了传统Smith预估器对模型结构与参数的精确性过于敏感、鲁棒性差的缺点,使主动队列管理算法控制性能有明显提高.仿真实验结果表明,该算法在大时滞的网络环境下能很好地将路由器队列长度收敛于期望值,并能适应突发流和非弹性业务流的干扰,适用于动态变化的网络环境.     

GPID:变速PID主动队列管理算法

主动队列管理(Active Queue Management,简称AQM)是网络拥塞控制领域的一个热点.针对主动队列管理中PID算法超调量大,抖动大的问题,提出一种GPID(Gearshift PID)的拥塞控制算法.该算法特点是:积分作用大小跟随瞬时队列长度的偏差大小变动而变动,队列长度的偏差越大,则积分系数值越小,收敛速度越慢,超调量越大;反之,偏差越小,积分系数值越大,收敛速度越快,超调量越大.该算法可以有效的控制队列长度的偏差变化,调节瞬时队列长度趋于队列期望值收敛.仿真实验结果表明,该算法收敛速度快,链路利用率高,平均队列长度更趋于期望值.     

主动队列管理研究综述

主动队列管理是路由器中支持拥塞控制的主要机制,也是基于路由器的网络拥塞控制的研究热点,但目前仍然没有能被普遍接受并获得广泛应用的方案。该文围绕主动队列管理机制的关键技术和当前研究中尚待解决的几个问题进行了论述,具体包括：链路特征对主动队列管理机制的影响,大延时对主动队列管理的影响,主动队列管理机制对网络稳定性的影响和主动队列管理在无线网络中的应用等。     

主动队列管理算法比较研究

本文对FRED、CHOKe、CSFQ、AFD等几个主动队列管理算法进行了对比研究,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,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。     

基于灰预测的PID主动队列管理算法

提出一种基于灰色预测的智能 PID(GI-PID)主动队列管理(AQM)算法,该算法采用 GM(1,1)模型在线预测路由器队列长度,补偿滞后以解决网络状况反馈不及时的问题;同时根据队列误差的变化趋势,应用专家经验动态改变 PID 控制器的参数,使参数实时地随着网络环境变化而调整,实现智能控制.仿真试验表明,GI-PID 算法相比传统 PID 算法大幅度地抑制了队列长度的振荡,路由器队列收敛于期望值,同时具有较小的分组丢弃概率.     

A robust fractional-order PID controller design based on active queue management for TCP network

In this paper, a robust fractional-order controller is designed to control the congestion in transmission control protocol (TCP) networks with time-varying parameters. Fractional controllers can increase the stability and robustness. Regardless of advantages of fractional controllers, they are still not common in congestion control in TCP networks. The network parameters are time-varying, so the robust stability is important in congestion controller design. Therefore, we focused on the robust controller design. The fractional PID controller is developed based on active queue management (AQM). D-partition technique is used. The most important property of designed controller is the robustness to the time-varying parameters of the TCP network. The vertex quasi-polynomials of the closed-loop characteristic equation are obtained, and the stability boundaries are calculated for each vertex quasi-polynomial. The intersection of all stability regions is insensitive to network parameter variations, and results in robust stability of TCP/AQM system. NS-2 simulations show that the proposed algorithm provides a stable queue length. Moreover, simulations show smaller oscillations of the queue length and less packet drop probability for FPID compared to PI and PID controllers. We can conclude from NS-2 simulations that the average packet loss probability variations are negligible when the network parameters change.     

随机指数标记算法的性能分析与控制模型

主动队列管理机制（AQM）是为了改进传统的端到端拥塞控制而提出的。现有AQM算法的设计在很大程度上依赖于直觉,没有全面、系统地运用理论工具,而算法的参数配置以及算法的稳定性分析需要借助于适当的理论。随机指数标记算法REM、比例积分控制器PI都在这方面作了探索性的研究。本文通过对REM算法的性能分析得到其性能与PI非常相相似,进而通过控制论的分析指出二者具有相似的控制模型。最后,文章认为拥塞控制是一个比较典型的控制问题,控制论是解决问题的有力工具,并指出了今后的研究方向 。     

自适应的PIP主动队列管理机制

近年来AQM的研究者提出了多种主动队列管理机制,包括RED,PI,REM,AVQ,PD,SMVS,PIP等,它们之间的主要区别在于丢弃概率的计算方法不同,其中基于反馈校正的PIP是综合性能更为突出的一种算法,但是遗憾的是其参数不能实现自动配置 .结合单神经元自适应PID控制器,为PIP算法建立了自适应的模型,提出一种参数自适应的PIP算法 .通过NS2仿真实验,验证了该算法能提高链路利用率和降低报文丢失率,有效缓解了根据特定网络条件配置算法参数的问题 .结合PI,REM,AVQ,PD等AQM算法,讨论了该自适应模型在其他AQM机制中的推广 .     

网络拥塞控制策略的研究与发展

随着网络规模的不断扩展,网络上的用户和应用都在快速地增长,拥塞已经成为网络研究的一个十分重要的问题。为了适应实时数据流在网络中的高效传输,研究者提出了多种拥塞控制和队列管理算法,并不断改进。通过比较几种算法的优缺点来说明拥塞控制算法的发展与改进,并分析了和提出了进一步的研究方向。     

Design and analysis of an ONOFF variable structure controller for AQM routers supporting TCP flows

Active queue management （AQM） can maintain smaller queuing delay and higher throughput by purposefully dropping packets at intermediate nodes. Most of the existing AQM schemes follow the probability dropping mechanism originating from random early detection （RED）. This paper develops a novel packet dropping mechanism for AQM through designing an ONOFF controller applying the variable structure control theory. Because the binary ONOFF controller can considerably simplify the manipulation on the AQM router, it is helpful for implementing the high performance router. The design principles of ONOFF controller are discussed in detail. The guidelines towards parameter settings are presented. The performance is extensively evaluated and compared with other well-known controllers through simulations and theoretical analysis. The results demonstrate that the ONOFF controller is responsive and robust against external disturbances, and is insensitive to variances of the system parameters. Therefore, it is very suitable for the time- varying network system, and at the same time, it can also keep the instantaneous queue length at a desired level with rather small oscillations, which is conducive to achieving the technical objectives of AQM.     

模糊自适应算法在网络主动队列管理中的研究

为了改善由于RED算法控制的主动队列管理策略(AQM)系统引起网络响应时间过长,许多文献提出了基于P/PI控制器的AQM策略。但是,由于网络具有非线性特点,论文设计了一种模糊自适应PID控制器的主动队列管理系统,根据队列长度和队列长度变化通过模糊控制规则在线调整PID控制器参数,并用Matlab进行了仿真,验证了当网络出现突发分组时,该算法能够较快的使分组稳定在队列阀值附近,同时不产生队列震荡。     

P2I: 一种新的主动队列管理算法

研究了在主动队列管理算法中使用的PI控制器和Proportional控制器之间的优劣．通过引入积分因素,PI控制器可以有效地消除Proportional控制器中存在的“稳态误差”．但是,积分项的引入减慢了系统的反应速度．该文提出一个算法P^2I来解决这个问题．P^2I结合了Proportional控制器和PI控制器的优点．作者使用模拟的方法来验证P^2I的性能．试验结果表明,P^2I在反应速度方面优于PI控制器,同时保持了PI控制器的优点．文中还分析了网络流量特征对主动队列管理算法设计的影响．     

基于Smith的自适应模糊网络拥塞控制算法

针对网络拥塞控制系统中因网络时滞对主动队列管理算法产生的不利影响, 提出了一种基于Smith预估的自适应模糊主动队列管理算法。该算法将Smith预估控制与自适应模糊控制相结合, 利用Smith预估器补偿网络时滞, 同时运用模糊控制在一定程度上克服了传统Smith预估器对模型结构与参数的精确性过于敏感、鲁棒性差等缺点。仿真结果表明, 该方法可以使队列长度快速收敛到设定值, 同时维持较小的队列振荡, 尤其是在网络条件变化的情况下, 该算法优于传统PI控制、模糊控制和传统的滑模控制。     

动态自适应的Internet拥塞控制系统的PID调解器

Internet网络拥塞控制算法决定着网络的服务质量。把Internet通信系统看作具有通信时延的闭环反馈系统,建立了一个PID调解器控制Internet连接节点的拥塞率。采用特定相位裕量方法动态调整PID控制器的参数,使控制器能在线自适应网络系统中的变化。最后仿真验证了新的主动队列管理策略的有效性和鲁棒性。     

网络拥塞控制的滑模控制策略

针对动态网络的拥塞问题,对TCP网络的动态不确定性进行定量分析,探讨了网络参数的摄动范围,给出TCP网络的不确定线性化系统模型。在此基础上,设计了一种基于滑模控制的主动队列管理算法,并分别在Matlab和NS2两种仿真平台上验证了算法的有效性,实验结果表明队列长度可以很好地稳定在期望值附近。