隨著互聯網技術的發(fā)展以及網絡用戶數量的不斷增加,網絡擁塞問題變得越來越嚴重,單純依靠TCP源端的流量控制機制很難完全解決網絡擁塞問題,因此,作為端算法補充手段的主動隊列管理（Active Queue Management, AQM）算法成為了網絡擁塞控制領域的研究熱點。由于網絡的強非線性和時變特點,經典的固定參數的主動隊列管理算法已經不能滿足其性能要求,因此需要設計能夠更好地適應網絡環(huán)境變化的AQM算法。本文采用模糊控制來設計AQM算法,取得的主要成果如下：（1）提出了一種基于T-S （Takagi-Sugeno）模糊模型的PI（proportional-integral）主動隊列管理算法。針對網絡擁塞控制系統(tǒng)的非線性和時變特點,基于T-S模糊模型,采用網絡擁塞控制系統(tǒng)的多個基于不同穩(wěn)態(tài)工作點的局部線性化模型來逼近非線性網絡擁塞控制系統(tǒng)模型,在此模型的基礎上采用PI控制器設計了新的AQM算法。（2）提出了一種基于T-S模糊模型的狀態(tài)反饋控制的AQM算法。采用T-S模糊模型對TCP/AQM系統(tǒng)進行非線性建模,基于該模型采用狀態(tài)反饋控制設計了新的AQM算法,根據Lyapunov理論給出了系... 

【文章來源】：南京理工大學江蘇省 211工程院校

【文章頁數】：81 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 網絡擁塞控制研究背景及意義
    1.2 網絡擁塞和擁塞控制算法
        1.2.1 網絡擁塞的含義
        1.2.2 網絡擁塞產生的原因
        1.2.3 擁塞控制算法的分類
    1.3 TCP源端擁塞控制算法的研究現狀
    1.4 主動隊列管理算法的研究現狀
        1.4.1 經典AQM算法及其改進算法
        1.4.2 基于控制理論的AQM算法
    1.5 本文所作的工作及章節(jié)安排
2 模糊控制理論
    2.1 模糊控制及控制器設計
        2.1.1 模糊控制基礎
        2.1.2 模糊控制器設計
    2.2 T-S模糊模型
        2.2.1 T-S模糊模型的結構
        2.2.2 T-S模糊模型的求取
        2.2.3 T-S模糊控制器設計
    2.3 本章小結
3 基于T-S模糊模型的PI主動隊列管理算法
    3.1 T-S模糊PI算法設計
    3.2 T-S模糊PI參數設置
    3.3 仿真實驗與結果分析
        3.3.1 仿真軟件NS2簡介
        3.3.2 仿真環(huán)境與參數配置
        3.3.3 不同仿真場景下的算法性能分析
    3.4 本章小結
4 基于T-S模糊模型的狀態(tài)反饋控制AQM算法
    4.1 網絡擁塞控制系統(tǒng)的T-S模糊模型
    4.2 基于T-S模糊模型的狀態(tài)反饋控制器設計
        4.2.1 控制器設計
        4.2.2 穩(wěn)定性分析
    4.3 算法參數設置
    4.4 仿真實驗與結果分析
        4.4.1 仿真環(huán)境與參數配置
        4.4.2 不同仿真場景下的算法性能分析
    4.5 本章小結
5 基于隊列和速率的模糊控制AQM算法
    5.1 算法設計思想
    5.2 控制器設計
        5.2.1 基本的二維輸入模糊控制器設計
        5.2.2 基于隊列的模糊控制器
        5.2.3 基于速率的模糊控制器
        5.2.4 控制器合成
    5.3 仿真實驗與結果分析
        5.3.1 仿真環(huán)境與參數配置
        5.3.2 不同仿真場景下的算法性能分析
    5.4 本章小結
6 總結與展望
    6.1 總結
    6.2 展望
致謝
附錄
參考文獻


【參考文獻】：
期刊論文
[1]TCP網絡的非線性自適應滑�？刂芠J]. 葉成蔭,井元偉.  東北大學學報(自然科學版). 2012(11)
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[9]基于速率和隊長的大時滯網絡AQM算法[J]. 鄭博,孟相如,李歡,蔣靜芝.  計算機工程. 2010(20)
[10]模糊神經元自適應PID控制AQM算法[J]. 孫金生,李彬.  東南大學學報(自然科學版). 2010(S1)

碩士論文
[1]基于控制理論的主動隊列管理算法研究[D]. 杜飛.南京理工大學 2012
[2]基于T-S模糊控制理論的網絡擁塞控制算法研究[D]. 李彬.南京理工大學 2010



本文編號：3292185