無線網(wǎng)絡(luò)魯棒及智能擁塞控制算法研究.pdf

1、近年來，網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)的發(fā)展速度越來越快，無線互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量也在不斷增加。網(wǎng)絡(luò)的擁塞程度直接決定網(wǎng)絡(luò)性能的優(yōu)劣，因此如何避免網(wǎng)絡(luò)擁塞仍然是目前網(wǎng)絡(luò)的重點研究問題。但是，無線網(wǎng)絡(luò)通信特征與有線網(wǎng)絡(luò)存在著明顯的區(qū)別，有線網(wǎng)絡(luò)擁塞控制方法已不能滿足無線網(wǎng)絡(luò)的性能要求。因此，設(shè)計能夠適用于無線網(wǎng)絡(luò)的擁塞控制方法具有重要的意義。
　　本文針對無線接入網(wǎng)絡(luò)擁塞控制問題，分析了傳統(tǒng)主動隊列管理算法的特點和存在的不足，在無線接入網(wǎng)TCP/AQM流體

2、模型的基礎(chǔ)上，將魯棒控制和智能控制應(yīng)用到AQM算法的設(shè)計中，并通過NS2仿真工具驗證算法的有效性。本文的主要內(nèi)容包括:
　　(1)考慮網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的變化和不確定性問題，建立具有參數(shù)不確定項和時滯項的無線網(wǎng)絡(luò)TCP/AQM模型，提出基于狀態(tài)反饋的無線網(wǎng)絡(luò)魯棒AQM算法(SFC，StateFeedbackControl)，構(gòu)造適當(dāng)?shù)睦顏喥罩Z夫函數(shù)保證了系統(tǒng)的穩(wěn)定性，并利用LMI工具計算得到時延獨立的狀態(tài)反饋控制器參數(shù)，采用狀態(tài)估計的方法得

3、到網(wǎng)絡(luò)窗口值，最后通過NS2軟件仿真，與經(jīng)典的AQM算法進行對比，驗證了本文設(shè)計的AQM算法的魯棒性能。
　　(2)考慮網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的變化和不確定性對系統(tǒng)的影響，將無線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)描述為同時具有時滯項和參數(shù)不確定項的TCP/AQM模型，針對計算機通信過程中不能準(zhǔn)確獲取擁塞窗口值問題，采用H∞理論設(shè)計了基于狀態(tài)觀測器的無線網(wǎng)絡(luò)魯棒AQM算法(OBSF，Observer-basedStateFeedback)，有效地減少了系統(tǒng)狀態(tài)估計所引起的

4、誤差。選擇合適的李亞普諾夫函數(shù)保證了系統(tǒng)的穩(wěn)定性，并利用LMI工具求解控制器的參數(shù)。最后，通過NS2仿真實驗，驗證本文算法的魯棒性。
　　(3)針對無線網(wǎng)絡(luò)沒有精確的TCP/AQM模型問題，提出了一種基于BP學(xué)習(xí)規(guī)則的PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AQM算法(NNPID，NeuralNetworkPID)，并將該算法運用到無線網(wǎng)絡(luò)單瓶頸鏈路中。采用梯度算法實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的在線調(diào)整，同時給出了算法的收斂性證明。仿真結(jié)果表明，本文所提出的算法具有隊