基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)擁塞控制研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的不斷增加,尤其現(xiàn)在的三網(wǎng)融合已經(jīng)趨于實現(xiàn),用戶對于互聯(lián)網(wǎng)的服務(wù)質(zhì)量的要求越來越高。近年來,主動隊列管理(AQM)已經(jīng)成為了網(wǎng)絡(luò)擁塞控制的熱點問題。網(wǎng)絡(luò)擁塞控制的目標是盡可能少的丟包率、盡可能低的時延、盡可能公平地分配帶寬、盡可能低的網(wǎng)絡(luò)抖動、盡可能大的吞吐量等。
  目前較多的AQM算法都存在著參數(shù)固定、不能實時調(diào)整的問題,導(dǎo)致對動態(tài)網(wǎng)絡(luò)的適應(yīng)性較低。本文主要研究基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)擁塞控制方法,提高擁塞控制的自適應(yīng)

2、性。首先,詳細分析了傳統(tǒng)的AQM算法機制,諸如RED算法、ARED算法、PI算法和PID算法,分析了它們各自的特點。在此基礎(chǔ)上,應(yīng)用 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“逼近”特性,將隊列長度和到達速率同時作為丟包率的參考對象,再與模糊控制相結(jié)合,提出了兩種算法:RSPID算法和CNRPID算法,其中CNRPID算法還運用了CHOKe算法的“擊中”理念。最后,利用NS2仿真軟件對提出的兩種算法和傳統(tǒng)的AQM算法進行仿真分析,仿真結(jié)果表明提出的兩種算法相比于

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