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。     

基于灰色预测可变裕度PID网络自适应算法

为了综合控制拥塞链路的队列长度,提高AQM系统对动态网络环境的自适应能力,提出了一种基于灰色预测和考虑可变裕度PID控制的自适应TCP网络主动队列管理。首先,建立相角和幅值裕度与网络参数相关的PID自适应主动队列(TCP/AQM)控制论模型,该模型可以根据网络参数的变化而动态改变控制参数,以提高AQM网络动态自适应能力,及系统的鲁棒性;其次,将灰色预测引入该模型,实现路由器队列长度的超前预测,补偿带有PID反馈模块的AQM算法给队列造成的时滞影响。与其他算法的仿真结果相比较,该设计算法能够使信息流在较短的时间内稳定在期望队列长度阈值附近。     

一种基于卡尔曼滤波的队列长度自适应算法

传统主动队列管理(AQM)算法在处理传感器网络突发流时具有响应速度慢、抗网络突变性能弱的缺点.针对此问题,提出了一种新的AQM算法,算法首先将队列长度作为早期拥塞检测参量,运用卡尔曼滤波理论预测队列长度;其次根据队列长度在缓冲区的占用比来划分网络状态;最后根据不同占用比采取相应的丢包策略,自适应地调整丢包率,当出现网络突变时,加大调整幅度,使队列长度保持在理想区间.仿真实验表明:新算法能够较好地适应网络波动,提高网络服务质量(QoS),算法综合性能优于主流AQM算法.     

一种基于神经元强化学习的网络拥塞控制方法

提出了一种基于神经元强化学习(Neuron-based Reinforcement Learning,NRL)的自适应AQM算法,采用链路速率和队列长度作为拥塞指示,可根据网络环境的变化在线自动调整神经元参数,从而保持良好的队列长度稳定性和对网络负载波动的鲁棒性.该算法结构简单、易于实现,且不依赖对象的模型.仿真结果表明,该算法尤其适合于解决复杂不确定性网络的拥塞控制问题,并具有更好的队列稳定性和鲁棒性.     

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。     

一种基于负载和队列的模糊主动队列管理算法

针对目前已有的模糊主动队列管理算法(AQM)大多只考虑队列长度及其变化率作为模糊输入,很少同时考虑包到达速率的影响,结合队列长度和包到达速率,提出一种更为有效的模糊主动队列管理算法(FQL-AQM)。FQL-AQM以瞬时队列长度和网络平均负载因子作为模糊输入来调整包丢弃概率,并采用参数自校正技术,将队列长度维持在期望的队列水平上、包到达速率维持在队列服务速率附近,使算法对网络状态的变化具有很好的适应能力,从而提高网络的鲁棒性。仿真结果表明,FQL-AQM算法具有比FQ-AQM算法更快的响应速度、更高的链路利用率和更好的队列稳定性,从而减少了分组延时抖动和分组丢弃率。     

基于SVM整定PID控制参数的网络拥塞控制AQM算法

针对PID主动队列管理(AQM)中参数自整定、无法适应复杂的非线性网络环境等缺点,提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)与PID控制相结合的智能AQM算法——LSPID算法。仿真实验表明,LSPID算法具有更好的收敛性,能将队列长度更加快速地收敛到期望值附件,在动态拓扑、链路容量变化、有突发流的网络环境中能很好地保持稳定性和鲁棒性,其控制效果比专家智能PID和神经网络PID主动队列管理算法都更优越。     

主动队列管理中RQC控制器的设计

基于网络中输入输出速率和队列长度均可帮助决定更精确丢弃概率的思想,提出了根据输入输出速率和队列长度决定包的丢弃标注概率的AQM算法,即RQC算法．通过仿真将该算法与RED和PI算法进行比较,说明了RQC控制算法的优点．     

基于NS2的AQM算法仿真研究

AQM（主动队列管理）技术是为了解决TCP／IP拥塞控制问题而提出的一种路由器缓存管理技术。本文使用网络仿真软件NS2对三种主要的AQM算法（ARED、PI和REM算法）进行比较,仿真实验从稳定性、资源利用率和公平性几个角度出发,分析了各算法的队列长度变化,丢包率以及公平性等性能。     

AQM算法在NS2中的实现及其性能评价

为了评价一种新的主动队列管理(active queue management,简称AQM)算法而改变运行在成千上万个路由器上的软件是不现实的.研究人员被迫在模拟网络或私用网络上测试新算法.分析了网络模拟器NS2的模块组成,并以PSO-PID(Particle Swarm Optimization-Proportional Integral Differential)算法为例,重点描述新AQM算法如何在NS2中实现,详细介绍如何获取AQM算法的评价指标,如平均队列长度、队列抖动、丢包率、链路利用率等定量指标,并结合队列长度变化曲线对AQM算法性能进行评价.     

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 .     

IP网络中积极队列管理综述

积极队列管理是IP网络拥塞控制的主要手段之一．本文从控制理论的角度描述带有 积极队列管理的端到端的拥塞控制系统结构，介绍了网络系统受控对象的一种传递函数模型 ，综述了基于该模型的RED参数整定，以及P、PI、自适应控制等积极队列管理算法的设计和 分析，指出受控网络模型精度、控制器的鲁棒性等进一步的研究方向．     

Design of robust active queue management controllers for a class of TCP communication networks

This paper describes the design of active queue management (AQM) controllers for a class of TCP communication networks. In TCP/IP networks, the packet-dropping probability function is considered as a control input. Therefore, a TCP AQM controller was modeled as a time-delayed system with a saturated input. The objective of the work described here was to design robust controllers capable of achieving the desired queue size and guaranteeing asymptotic stability of the operating point. To achieve this aim, we have proposed two control strategies, namely a static state feedback controller and an observer-based controller. By applying the Lyapunov-Krasovskii functional approach and the linear matrix inequality technique, control laws and delay-independent stability criteria for the AQM controllers were derived. The performance of the two control schemes was evaluated in various network scenarios via a series of numerical simulations. The simulation results confirm that the proposed schemes outperform other AQM schemes.     

Analysis and design of controllers for AQM routers supporting TCPflows

In active queue management (AQM), core routers signal transmission control protocol (TCP) sources with the objective of managing queue utilization and delay. It is essentially a feedback control problem. Based on a recently developed dynamic model of TCP congestion-avoidance mode, this paper does three things: 1) it relates key network parameters such as the number of TCP sessions, link capacity and round-trip time to the underlying feedback control problem; 2) it analyzes the present de facto AQM standard: random early detection (RED) and determines that REDs queue-averaging is not beneficial; and 3) it recommends alternative AQM schemes which amount to classical proportional and proportional-integral control. We illustrate our results using ns simulations and demonstrate the practical impact of proportional-integral control on managing queue utilization and delay     

基于时滞补偿的网络拥塞控制策略*

中间节点上的主动队列管理策略在保证较高吞吐量的基础上能有效控制队列长度和端到端时延,利用频率域模型降阶拟合方式建立了TCP流量控制中主动队列管理系统的等效模型,应用控制理论中的内模补偿原理设计鲁棒的延时补偿主动队列管理控制算法,克服了大时滞给对队列稳定造成的不利影响.仿真结果表明,该补偿方法在长时滞小期望队列综合性能明显优于已有的RED,REM,PI等算法,链路利用率大大提高.     

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.     

基于传输控制协议的无线自组网主动队列管理建模

主动队列管理（AQM）通常研究队列控制器的设计．作为被控对象,传输控制协议（TCP）往往利用网络仿真器（NS）的仿真实现,因此有必要研究无线自组网的TCP及AQM特性．基于TCP窗口加性增一乘性减算法及排队原理,推导了TCP窗口及队列的微分方程,再基于比例积分AQM控制,推导了拥塞丢弃概率的微分方程,通过建立联立微分方程组,提出了AdHoc网络TCP／AQM微分模型．对比仿真显示,新模型能较好地估计无线白组网的性能．模型研究也表明,网络跳数,无线丢失和过小的队列成为AQM性能瓶颈,队列信息则有助于TCP区分无线自组网的拥塞丢弃与无线丢失．     

大时滞网络中的拥塞控制算法

主动队列管理(AQM)通过网络中间节点有目的的分组丢弃实现了较低的排队延时和较高的有效吞吐量,是近年来TCP端到端拥塞控制的一个研究热点.已有的大多数AQM算法在设计过程中都没有充分考虑到大时滞对算法性能的影响.首先通过仿真试验证实了已有的几种典型算法控制的队列在大时滞网络中无一例外地出现了剧烈的振荡,导致瓶颈链路利用率下降和延时抖动加剧.为此,在进行了适当模型拟合处理的基础上,应用控制理论中的内模补偿原理设计了鲁棒的延时补偿主动队列管理(delay compensation-active queue management,简称DC-AQM)算法,克服了大时滞给队列稳定性造成的不利影响.仿真实验结果表明,新算法在大时滞小期望队列长度的网络配置中表现出的综合性能明显优于已有的算法,链路利用率是其他算法的3～4倍.     

Stochastic controller as an active queue management based on B-spline kernel observer via particle swarm optimization

Given the fact that the current Internet is getting more difficult in handling the traffic congestion control, the proposed method is compatible with the stochastic nature of network dynamics. Most conventional active queue management is based on the first stochastic moment. In stochastic theory, the first moment is not efficient for non-Gaussian systems that are the same as the network queue size. We propose a new stochastic active queue management technique, based on stochastic control and B-spline window observer, called intelligent probability density function AQM (IPDF-AQM). The IPDF-AQM is based on a PDF control and particle swarm optimization, which not only considers the average queue length at the current time slot, but also takes into consideration the PDF of queue lengths within a round-trip time. We provide a guideline for the selection of the probability of dropping as control input for TCP/AQM system to make the PDF of queue length converge at a certain PDF target based on B-spline approximation and improve the network performance. Simulation results show that the proposed stochastic AQM scheme does improve the end-to-end performance.     

主动队列管理算法的研究

队列管理机制是实现网络拥塞控制的一项重要技术,以往采用的大多都是被动的队列管理机制,而主动队列的管理是根据网络结点的队列长度的变化进行提前丢包,对网络的拥塞进行预先通知,从而减少和避免网络拥塞,提高服务质量.为了对主动队列管理机制进行研究,对IEFT推荐的RED算法作介绍,与传统的被动管理机制Droptail作比较,并且通过网络仿真器NS2对算法进行模拟与分析,指出算法的优缺点,为进一步研究AQM算法提供依据.