基于反步滑模控制的TCP网络的主动队列管理

针对TCP网络的拥塞问题,考虑到网络本身存在参数不确定因素和非响应流的干扰,基于反步滑模控制提出了一种主动队列管理算法。在总的不确定的界已知而且不必很小的情况下,设计了一种反步滑模控制器来补偿系统不确定所带来的影响。仿真结果表明,该方法对TCP网络的复杂变化具有较好的鲁棒性和较快的系统响应。     

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。     

主动队列管理中的PID控制器

作为对终端系统上拥塞控制的一种补充,中间节点上的主动队列管理(AQM)策略在保证较高吞吐量的基础上有效地控制队列长度,从而实现了控制端到端的时延,保证QoS的目的。C.Hollot等人(2001)用经典控制理论中频域校正的方法设计了用于AQM的PI控制器,但参数整定上的试凑方法不免代有盲目性;算法的瞬态性能指标也不够理想。为此,该文引入了微分环节来增强系统的响应能力,同时给出了基于稳定裕度的参数整定方法,使PID控制器的稳定性有了绝对保障。仿真试验表明PID算法的调节时间远远短于PI控制器,从而为在负载瞬息万变的网络环境中实现控制分组排队等待时间的目标提供了有力的技术保障。     

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。     

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.     

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.     

一种基于速率和队列长度的主动队列管理机制

本文研究了拥塞产生的原因及其表现形式,提出了一种基于报文到达速率和队列长度的随机早丢弃算法(RQ).根据拥塞的严重程度和变化趋势将拥塞划分为六个级别,每个级别采用合适的丢弃概率,从而将队列控制在理想工作点附近.利用经典控制理论,分析了系统的稳定性,给出了参数配置的原则.最后,用NS网络仿真器对算法性能进行了验证.     

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。     

一种基于模糊逻辑的主动队列管理算法

主动队列管理 (ActiveQueueManagement,AQM)技术作为Internet拥塞控制的一种有效方法 ,对于提高In ternet的服务质量具有十分重要的作用 .本文根据TCP拥塞控制算法基于数据包丢失的窗口变化机制 ,设计了一种基于模糊逻辑的主动队列管理算法 .该算法依据路由器中队列长度的变化情况 ,根据一定的模糊自校正原则来调整数据包的丢弃概率 ,从而使路由器中的队列长度稳定在参考值附近 .仿真结果表明该算法不但十分有效 ,而且对不同的网络状况具有很好的适应能力 .     

基于非线性控制方法的AQM算法

首先利用非线性控制方法中的积分反步法设计了一种AQM算法,接着使用非线性控制方法中的模糊滑模变结构控制方法进行AQM算法的设计.仿真结果表明,与积分反步法相比,基于模糊滑模变结构控制的AQM算法性能上优于基于积分反步法的AQM算法.与基于线性控制方法的PID控制方法相比,基于积分反步法的AQM算法性能上优于基于PID控制的AQM算法.     

基于干扰观测器的导弹自动驾驶仪的反演设计

在分析喷流干扰的基础上,建立了含有干扰放大因子的复合控制的弹体模型.针对导弹气动参数的不确定性及外界干扰对导弹控制性能的影响,利用非线性干扰观测器对干扰的逼近特性,结合反演控制设计了非线性导弹自动驾驶仪,并基于Lyapunov方法,给出了整个系统的稳定性证明.仿真结果表明,设计的控制方案不仅提高了系统响应速度,而且能够保证系统具有良好的鲁棒性.     

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。     

Active queue management algorithm focusing on fairness and low delay

The popularity of delay sensitive applications and high throughput applications in the Internet made the caches of routers and switches larger,resulting in the high latency and high jitter rate of network traffic.With the growth of mobile applications based on the high bandwidth non-response flows,the network bottleneck resource utilization becomes more unbalanced,and the resources distribution of the whole network was difficult to be guaranteed.In order to alleviate these problems,considering the delay control and suppression of high bandwidth non-response flow,an active queue management algorithm focusing on fairness and low delay named FLDA was proposed based on Sample-Match,L-LRU cache and probabilistic packets dropping.Experimental results show that under the interference with high bandwidth non-responsive flows,FLDA can better maintain the queue stability,the fairness of resource utilization of the bottleneck link and the low delay.     

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。     

A study of deploying smooth‐ and responsive‐TCPs with different queue management schemes

While there exist extensive research works on congestion control and active queue management, or the joint dynamics of a congestion control strategy with the random early detection (RED) algorithm, little has been done on the interactions between different window adjustment strategies and different queue management schemes such as DropTail and RED. In this paper, we consider a spectrum of TCP‐friendly additive increase and multiplicative decrease (AIMD) parameters. At the one end of this spectrum, smooth‐TCP enhances smoothness for multimedia applications by reducing the window decrease ratio upon congestion, at the cost of the additive increase speed and the responsiveness to available bandwidth. At the other end, responsive‐TCP enhances the responsiveness by increasing the additive increase speed, at the cost of smoothness. We investigate the network dynamics with various combinations of AIMD parameters and queue management schemes, under different metrics. The investigation is conducted from the deployment (especially incremental deployment) point of view. We discussed the impact of the interactions on the goodput, fairness, end‐to‐end delay, and its implications to energy consumption on mobile hosts. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.