基于状态空间模型的主动队列管理算法分析与设计

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1、大连理工大学硕士学位论文摘要在短短数十年内，Intemet从一个美国政府建立的研究性网络发展成为今天全球性的商用网络，充分体现了Ⅲ技术所具有的简单性，灵活性以及良好的适应性。随着计算机网络的高速发展，人们对网络的要求也越来越高。由于对时延及时延抖动敏感的实时业务越来越多地在网上传输，一方面使得网络资源极大地丰富但同时也引入了如何保证服务质量的问题。当多种业务或多个连接同时达到某个节点，或高速链路接入慢速网络时，易引起此节点的缓冲区队列长度迅速上升而溢出，导致拥塞。拥塞又会引起网络处理延时的增加，进一步使拥塞加剧，甚至导致网络崩溃。因此，设计有效的算法控制网络拥塞，是提高网络资源利用率和改善

2、网络服务质量的首要任务。本文首先分析了拥塞控制和主动队列管理(AQ脚背景，并简单分析了各种已有的AQM算法。接着以PD类主动队列管理算法为例说明了AQM算法的实现过程。并且在静态PD的基础上，提出了自适应非线性Pm主动队列管理算法。为了进一步理解这类算法的运行机制，在相同的网络拓扑条件下，利用仿真软件NS对这类算法进行了仿真实现与比较。然后我们对基于状态空间的主动队列管理算法进行了深入的研究。我们发现目前已有的大多数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。并且通过仿真实验证实已有的几种基于状态空间的典型算法控制的队列在大时滞网络下无一例外地出现了剧烈地振荡，导致瓶颈链

3、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地基础上，我们提出并设计了以下几种主动队列管理算法：(1)基于积分变换和滑模控制的主动队列管理算法。(2)基于状态反馈和线性矩阵不等式(LMI)的主动队列管理算法。(3)基于动态反馈和线性矩阵不等式(LMl)的主动队列管理算法。这些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。关键词：拥塞控制；大时滞；状态空间；主动队列管理茎要鉴查窒塑夔型笪圭垫坠型篓堡篁婆坌堑堡塑堡一——AnalysisandDesignofAQMbasedonState-

4、SpaceModelsforStabilizingTCPInthepastdecades,theIntemethasevolvedfromallacademicnetworkfoundedbytheU．S．Governmenttoaglobalcommercialnetwork．Wi呶therapiddevelopmentofcomputernetworks,morerestrictivedemandsaremadeOnthem．Nowadaysmoleandmorerealtimeservicessuchasvoice，imageandcriticaldataaretransmitted

5、onnetworks，andallofthemaresensitivetobandwidth,transmissiondelayanddelayjitter．thissituationemichenthenetworkresoorces,butatthesametimeputsforwardthequestionofhowtoassnlethequalityofserviceinnetworks。Inthecaseofmostconnectionslinkedtoabottle-neckednodeatthesametime,networksthatattempttodehvermoled

6、atathantheircapacitywillexperiencecongestion．causingbufferstooverflowandleadingtoundesirabledatalosses．SOtrafficandcc嗽誉聪臁镬m扫畦alevitaltothesuccessfuloperationofArMnetworks．T置lispaperpresentsthebackgroundofcongestioncontrolandactivequeuemanagementscheme,anda．alysizestheexistedAQMscheme魅t．Then,Thepap

7、erintroducesthegeneralnetworksimulationsoftwareNS，andspecifiedtheimplementationofAQMschemewithPIDcontroller．BasedonstaticPIDmodel,thispaperalsoproposesanadaptivecontrolmechanismtoimprovethesystemstabilityandperfo