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无线网络鲁棒及智能拥塞控制算法研究

作　者: 王小佳
导　师: 周川
学　校: 南京理工大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 无线接入网 主动队列管理 控制理论 拥塞控制 神经网络 线性矩阵不等式
分类号: TP273
类　型: 硕士论文
年　份: 2014年
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内容摘要


近年来,网络通信技术的发展速度越来越快,无线互联网用户数量也在不断增加。网络的拥塞程度直接决定网络性能的优劣,因此如何避免网络拥塞仍然是目前网络的重点研究问题。但是,无线网络通信特征与有线网络存在着明显的区别,有线网络拥塞控制方法已不能满足无线网络的性能要求。因此,设计能够适用于无线网络的拥塞控制方法具有重要的意义。本文针对无线接入网络拥塞控制问题,分析了传统主动队列管理算法的特点和存在的不足,在无线接入网TCP/AQM流体模型的基础上,将鲁棒控制和智能控制应用到AQM算法的设计中,并通过NS2仿真工具验证算法的有效性。本文的主要内容包括：(1)考虑网络参数的变化和不确定性问题,建立具有参数不确定项和时滞项的无线网络TCP/AQM模型,提出基于状态反馈的无线网络鲁棒AQM算法(SFC, State Feedback Control),构造适当的李亚普诺夫函数保证了系统的稳定性,并利用LMI工具计算得到时延独立的状态反馈控制器参数,采用状态估计的方法得到网络窗口值,最后通过NS2软件仿真,与经典的AQM算法进行对比,验证了本文设计的AQM算法的鲁棒性能。(2)考虑网络参数的变化和不确定性对系统的影响,将无线网络系统描述为同时具有时滞项和参数不确定项的TCP/AQM模型,针对计算机通信过程中不能准确获取拥塞窗口值问题,采用H∞理论设计了基于状态观测器的无线网络鲁棒AQM算法(OBSF, Observer-based State Feedback),有效地减少了系统状态估计所引起的误差。选择合适的李亚普诺夫函数保证了系统的稳定性,并利用LMI工具求解控制器的参数。最后,通过NS2仿真实验,验证本文算法的鲁棒性。(3)针对无线网络没有精确的TCP/AQM模型问题,提出了一种基于BP学习规则的PID神经网络AQM算法(NNPID, Neural Network PID),并将该算法运用到无线网络单瓶颈链路中。采用梯度算法实现神经网络权值的在线调整,同时给出了算法的收敛性证明。仿真结果表明,本文所提出的算法具有队列响应速度快、波动小等显著优势。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-7
1 绪论  7-15
  1.1 课题研究的背景及意义  7-8
    1.1.1 无线网络的发展现状  7-8
    1.1.2 无线接入网的拥塞控制研究意义  8
  1.2 网络拥塞控制  8-9
    1.2.1 网络拥塞的产生原因  8-9
    1.2.2 拥塞控制机制  9
  1.3 国内外研究现状  9-12
    1.3.1 拥塞控制模型  10
    1.3.2 TCP传输控制协议  10-11
    1.3.3 中间节点路由管理算法  11-12
  1.4 本文研究内容和结构安排  12-15
2 无线网络主动队列管理算法及仿真研究  15-27
  2.1 引言  15
  2.2 无线网络TCP/AQM模型  15-18
  2.3 几种经典AQM算法  18-21
    2.3.1 RED算法  18-19
    2.3.2 PI算法  19-20
    2.3.3 REM算法  20-21
  2.4 仿真实验  21-26
    2.4.1 仿真模型  21-22
    2.4.2 不同负载条件下算法的性能  22-24
    2.4.3 不同延迟条件下算法的性能  24-26
  2.5 本章小结  26-27
3 具有参数不确定项的无线网络状态反馈鲁棒AQM算法  27-41
  3.1 引言  27-28
  3.2 无线网络TCP/AQM模型  28-30
  3.3 无记忆状态反馈鲁棒AQM控制器  30-34
  3.4 仿真实验与性能比较  34-39
    3.4.1 负载固定情况下的各个算法性能分析  35-36
    3.4.2 负载变化情况下的各个算法性能分析  36-38
    3.4.3 网络参数变化时的仿真实验  38-39
  3.5 本章小结  39-41
4 基于状态观测的无线网络鲁棒AQM算法  41-53
  4.1 引言  41-42
  4.2 无线网络TCP/AQM模型  42-44
  4.3 基于状态观测的鲁棒AQM控制器  44-47
  4.4 仿真实验与性能比较  47-52
    4.4.1 负载固定情况下的各个算法性能分析  48-49
    4.4.2 负载变化情况下的各个算法性能分析  49-51
    4.4.3 网络参数变化时的仿真实验  51-52
  4.5 本章小结  52-53
5 基于神经网络PID的无线网络智能AQM算法  53-65
  5.1 引言  53-54
  5.2 无线网络TCP/AQM模型  54-57
    5.2.1 基于PID型神经网络的无线网络AQM控制器的设计  54-55
    5.2.2 学习算法  55-57
  5.3 稳定性分析  57-59
  5.4 仿真实验与性能比较  59-64
    5.4.1 负载固定情况下的各个算法性能分析  59-61
    5.4.2 负载变化情况下的各个算法性能分析  61-62
    5.4.3 网络参数变化时的仿真实验  62-64
  5.5 本章小结  64-65
6 结论与展望  65-67
  6.1 结论  65-66
  6.2 展望  66-67
致谢  67-69
参考文献  69-73

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 自动化系统 > 自动控制、自动控制系统
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