信息網絡系統(tǒng)擁塞控制技術研究.pdf

1、隨著計算網絡規(guī)模的不斷擴大和應用業(yè)務的日益豐富，擁塞控制在保證網絡運行和服務質量方面的重要性持續(xù)增加，其主要由基于端到端的傳輸控制協(xié)議(Transmission Control Protocol，TCP)和基于路由的主動隊列管理(Active Queue Managment，AQM)組成?；诼酚啥说腁QM控制機制能夠主動的監(jiān)控網絡狀態(tài)，避免網絡擁塞產生，有著降低排隊時延、提高鏈路利用率、減少丟包率的優(yōu)點。但研究表明，對于存在動態(tài)突變以

2、及非響應流量的復雜網絡場景，AQM算法有著建模復雜、參數配置困難、隊列穩(wěn)定性差、網絡資源利用率低等缺陷，已成為國內外學術界熱點研究問題之一。本論文在部級科研項目“船舶信息網絡控制技術研究”支持下對AQM算法及其相關問題進行了系統(tǒng)的研究和探討。
　　本文利用T-S(Takagi-Sugeno)模糊模型不依賴于被控對象的精確數學模型且對于非線性系統(tǒng)具備良好逼近能力的特點，對非線性的TCP/AQM控制系統(tǒng)進行了T-S模糊建模，將受鏈路參

3、數攝動影響的網絡系統(tǒng)等效為具有不確定性的狀態(tài)空間模型。利用Lyapunov穩(wěn)定性理論和線性矩陣不等式(Linear Matrix Inequlity，LMI)方法，給出了狀態(tài)反饋作用下閉環(huán)系統(tǒng)漸近穩(wěn)定的充分條件和控制器的設計方法。驗證了模糊保性能控制律的存在條件和設計方法，從而達到對于指定性能指標的最優(yōu)化設計。仿真結果表明，對于網絡負載變化及時延抖動，該算法能夠保證路由器隊列長度穩(wěn)定跟蹤目標值，從而避免網絡擁塞現(xiàn)象發(fā)生。
　　對網

4、絡擁塞模型的研究可知，其模型具有非線性特點，且網絡運行時其參數隨工況變化而變化，要求控制算法中考慮模型參數變化的因素。針對此種情況，提出了預測函數隊列管理策略，利用預測模型來預測網絡的未來動態(tài)，在一定程度上提高了控制系統(tǒng)的性能，使隊列長度穩(wěn)定跟蹤目標值。在將帶有性能約束的網絡預測控制求解轉化為Lagurange乘子算法，避免了直接在路由處理器中求解 QP問題，節(jié)省了計算資源。在網絡中存在參數攝動和動態(tài)突發(fā)流、非響應流干擾的情況下具有很強

5、的魯棒性。
　　針對TCP/IP網絡模型提出了滑模預測隊列管理策略，利用預測模型來預測網絡滑模面的未來動態(tài)，利用滑?？刂凭邆淞己脮簯B(tài)性能和魯棒性的特點，通過優(yōu)化丟包率確保路由隊列快速平穩(wěn)到達目標值。研究了網絡存在變化長時延?時對AQM系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響，并利用線性矩陣不等式和Lyapunov-Krasovskii理論得到使得網絡系統(tǒng)不依賴于延遲的穩(wěn)定性充要條件。通過仿真驗證了滑模預測算法對于存在較大時延的網絡有良好的控制性能，克服了

6、網絡突發(fā)流和往返時延等不確定因素給系統(tǒng)帶來的不利影響，有效避免了網絡擁塞發(fā)生。
　　基于復雜自適應模型的擁塞控制方法在快速性、易處理性等方面難以滿足高速網絡的需求，采用固定的簡化數學模型又會導致控制精度和性能上的損失。引入灰色預測建模方法來使模型具有處理不確定變量的能力，彌補了固定模型導致算法魯棒性差的缺陷，在滑模自適應控制器中加入魯棒控制項.在線學習方式可以自適應地調節(jié)控制參數以保證網絡系統(tǒng)在滑模面附近的穩(wěn)定性，提升了響應速度和

7、穩(wěn)態(tài)特性。在復雜多瓶頸網絡場景中的仿真結果表明，該控制策略可以有效的抑制網絡擾動，對于混雜異構網絡具有較強的魯棒性。
　　介紹了作者參與開發(fā)，應用于大型船舶的網絡信息系統(tǒng)，探討了船舶信息網絡系統(tǒng)的基本功能和結構設計，介紹了原理仿真實驗平臺的硬件架構和監(jiān)控軟件系統(tǒng)設計，著重介紹了軟硬件結合的半物理仿真平臺，以及舵槳協(xié)同控制等實驗項目，為未來組建船舶信息網絡系統(tǒng)提供借鑒。具有重要的工程價值。
　　論文從理論意義和應用前景等多個角