主动队列管理的约束H_∞状态反馈控制方法

考虑Internet网络的时滞、物理量变化复杂、物理约束等因素,将主动队列管理问题(AQM)描述为约束系统的干扰抑制问题,运用约束H1控制理论设计AQM鲁棒控制器.首先将时变且不可准确测量的可用链路容量建模为已知名义常值加上未知时变干扰;同时考虑网络中存在的物理约束,利用双椭圆域方法将时域硬约束转化为一组LMI约束;最后通过求解LMI约束的优化问题得到状态反馈增益,解决网络拥塞控制系统的干扰抑制问题.同时与随机早期检测(RED)和PI算法的仿真结果比较显示,约束H1状态反馈控制器降低了链路容量的不确定性对系统动态特性的影响,提高了AQM算法的鲁棒性.     

基于参数不敏感设计的网络拥塞控制算法

本文提出了一种新颖的主动队列管理(active queue management,AQM)策略一间隔随机早期检测(interval random earlv detection,IRED).与传统的RED机制不同,IRED的参数设计中,平均队长的门限值一最小阈值和最大阈值从固定不变的单值,变为了一个阈值区间.相对于RED的单值固定阈值的设计,IRED的适应能力和鲁棒性得到增强,在大多数的网络环境下能够保持良好的性能,特别是在网络状态出现波动和突变时,其性能比传统的AQM算法更佳.本文进一步采用了TCP-AQM的动态模型分析了使用IRED控制器的拥塞控制系统的稳定性,分析了系统的稳定裕度,并给出了稳定裕度与控制增益的关系式,从而提出了一种根据期望稳定裕度来设计阈值区间的系统化方法.最后.在NS-2仿真平台上,通过与RED和Gentle-RED种算法比较,证明IRED优越性,特别是在变负载的网络环境下的良好性能.     

Active Queue Management算法研究

主动队列管理算法对于IP网络的性能影响重大,是网络拥塞控制一个主要手段。介绍了目前主要的主动队列管理算法如RED、改进的RED以及P控制器、PI控制器、模糊控制器、鲁棒控制器、内模控制器。通过对这些算法的分析,指出其中的不足之处,并对AQM算法的设计提出了一些思路。     

基于神经网络监督控制的拥塞控制算法研究

提出了一个基于神经网络控制的主动队列管理（AQM）算法;研究了TCP/AQM拥塞控制系统的可逆性,并利用一种神经网络监督控制结构进行了AQM算法的设计。算法由一个三层前馈结构的神经网络控制器（neural network controller,NNC）和一个反馈控制器（feedback controller,FC）组成。NNC作为一个前馈控制器,通过FC产生的教师信号进行学习,以建立被控对象的逆动力学模型。仿真结果表明,提出的算法与PI（proportional-integral）算法相比,无论在瞬态性能     

随机早期检测RED及其改进算法的研究

目前,拥塞控制是Internet的一个研究热点。在网络通信中,仅仅靠端到端的TCP层基于滑动窗口的流量控制已很难满足网络中日益增长的业务量的要求,因此,网络本身必须采用某种手段参与拥塞控制。主动列队管理(AQM)作为目前路由器中广泛采用的拥塞控制策略,在保证较高吞吐量的基础上有效地控制队列的长度,让IP层参与了资源的分配控制工作。该文首先介绍了Internet中的TCP/IP拥塞控制策略,而后针对主动队列管理策略中的RED算法进行了详细的研究,最后提出了几种改进的RED算法。     

适用于异质网络的RED算法的改进与分析

设计、分析和评价主动队列管理(AQM)算法成为近来网络拥塞问题研究的一个热点.随机提前探测(RED)算法作为AQM算法的典型代表,得到了较为广泛的应用.为了提高它的稳定性和公平性相继又开发出了ARED(adaptive RED),GRED(gentle RED),FRED(flow RED)和wRED(weighted RED)等多种改进算法.在分析了RED算法及3种变种算法的基础上,比较了它们的优缺点,给出了适用于不同性质网络连接点处的WRED改进算法,用仿真试验证明了WRED改进算法在处理异质网络拥塞问题方面具有优势.     

基于D稳定域和ITAE准则的主动队列管理算法

主动队列管理(active queue management,简称AQM)是网络拥塞控制的研究热点之一,其中的关键问题是如何设计反馈控制策略.提出一种新的基于D稳定域和时间乘以误差绝对值乘积积分(integral of time-weighted absolute error,简称ITAE)性能准则的比例-积分-微分(proportional-integral-differential,简称PID)优化设计方法(简称DITAE-PID),并用于AQM控制器的设计,控制闭环系统的理想动态性能.首先在复平面上设定一组理想的D稳定域,然后以ITAE为目标函数,通过数值优化算法求出控制器的参数,使得闭环系统的所有特征根都在D稳定域内,以降低排队延时,提高有效吞吐量.对比仿真实验结果表明,该算法能够预先探测和控制拥塞,有较好的鲁棒性,链路利用率更高,丢包率更小,平均队列长度更趋于期望值,同时,趋于期望队列长度的时间更短,其综合性能明显优于典型的随机早期探测(random early detection,简称RED)和比例-积分(proportional-integral,简称PI)算法.     

基于拥塞控制的AQM算法研究

在对网络拥塞控制进行分析的基础上,介绍了AQM(Active Queue Management)算法的特点及网络流量特征对AQM算法的影响。根据AQM算法的发展概况,将AQM算法中的DropTail算法、RED(Random Early Detection)算法、Adaptive RED算法、PI算法、REM(Random Early Marking)算法和AVQ(Adaptive Virtual Queue)算法进行了比较评价。并对AQM算法的反馈方式及AQM算法的控制理论进行了较为详细的分析与探讨。     

基于PID控制器的TCP主动队列管理*

运用反馈控制理论分析了TCP模型的稳定性能,并设计PID控制器以提高该系统的稳定性,采用OPNET对带PID控制器的TCP拥塞控制系统进行了仿真。仿真结果表明,PID控制器比传统的RED具有更快的响应速度、更小的队列长度波动和更大的链路利用率。     

网络拥塞控制模型Hopf分岔的PD控制

网络拥塞会导致信息丢失,时延增加,甚至系统崩溃。由于无线接入网络中的时变衰落和分组错误率,使得TCP协议在网络拥塞控制更加复杂。TCP Westwood是专门为高速无线网络设计的,大大提高了网络带宽的利用率,改善了网络性能。TCP Westwood/AQM拥塞控制的连续流体流模型被引用,源端采用TCP Westwood拥塞控制协议,路由器端采用主动队列管理(AQM)机制中的随机早期检测(RED)算法。为了延迟无线接入网络拥塞控制模型中霍普夫(Hopf)分岔现象的发生,采用比例微分(PD)控制器,通过选择通信延迟作为分岔参数,分析无线网络系统中的Hopf分岔行为,并由理论分析得知当分岔参数超过临界值时系统发生Hopf分岔。利用中心流形和规范型理论,推导得出系统发生Hopf分岔的条件和反映Hopf分岔性质,方向和周期的参数,数值仿真验证理论分析的准确性,表明PD控制器的有效性。     

RED队列稳态误差分析

主动队列管理在保证较高吞吐量的同时，通过在交换节点上主动丢弃数据包来控制队列长度，从而实现对端到端的延时和抖动的控制．RED算法是目前应用最为广泛的主动队列管理(AQM)算法．RED算法以平均队列长度作为衡量网络拥塞的指标，其参数设置对算法性能有较大影响．利用现代控制工程理论，将RED算法看做一种单位反馈控制系统，并将期望队列长度作为系统输入，将瞬时队列长度作为输出，对该系统的稳态误差进行了分析．实验结果表明在稳定状态下，RED队列的波动受分组丢弃概率函数的斜率影响．在稳定条件边界附近，系统的稳态误差急剧增加．     

A novel self-tuning feedback controller for active queue management supporting TCP flows

Wireless access points act as bridges between wireless and wired networks. Since the actually available bandwidth in wireless networks is much smaller than that in wired networks, there is a bandwidth disparity in channel capacity which makes the access point a significant network congestion point. The recently proposed active queue management (AQM) is an effective method used in wired network and wired-wireless network routers for congestion control, and to achieve a tradeoff between channel utilization and delay. The de facto standard, the random early detection (RED) AQM scheme, and most of its variants use average queue length as a congestion indicator to trigger packet dropping. In this paper, we propose a Novel autonomous Proportional and Differential RED algorithm, called NPD-RED, as an extension of RED. NPD-RED is based on a self-tuning feedback proportional and differential controller, which not only considers the instantaneous queue length at the current time point, but also takes into consideration the ratio of the current differential error signal to the buffer size. Furthermore, we give theoretical analysis of the system stability and give guidelines for the selection of feedback gains for the TCP/RED system to stabilize the instantaneous queue length at a desirable level. Extensive simulations have been conducted with ns2. The simulation results have demonstrated that the proposed NPD-RED algorithm outperforms the existing AQM schemes in terms of average queue length, average throughput, and stability.     

Design and analysis of a self-tuning feedback controller for the Internet

Active queue management (AQM) is an effective method used in Internet routers for congestion avoidance, and to achieve a tradeoff between link utilization and delay. The de facto standard, the random early detection (RED) AQM scheme, and most of its variants use average queue length as a congestion indicator to trigger packet dropping. This paper proposes a novel packet dropping scheme, called self-tuning proportional and integral RED (SPI-RED), as an extension of RED. SPI-RED is based on a self-tuning proportional and Integral feedback controller, which considers not only the average queue length at the current time point, but also the past queue lengths during a round-trip time to smooth the impact caused by short-lived traffic dynamics. Furthermore, we give theoretical analysis of the system stability and give guidelines for selection of feedback gains for the TCP/RED system to stabilize the average queue length at a desirable level. The proposed method can also be applied to the other variants of RED. Extensive simulations have been conducted with ns2. The simulation results have demonstrated that the proposed SPI-RED algorithm outperforms the existing AQM schemes in terms of drop probability and stability.     

Adaptive mechanism-based congestion control for networked systems

In order to assure the communication quality in network systems with heavy traffic and limited bandwidth, a new ATRED (adaptive thresholds random early detection) congestion control algorithm is proposed for the congestion avoidance and resource management of network systems. Different to the traditional AQM (active queue management) algorithms, the control parameters of ATRED are not configured statically, but dynamically adjusted by the adaptive mechanism. By integrating with the adaptive strategy, ATRED alleviates the tuning difficulty of RED (random early detection) and shows a better control on the queue management, and achieve a more robust performance than RED under varying network conditions. Furthermore, a dynamic transmission control protocol–AQM control system using ATRED controller is introduced for the systematic analysis. It is proved that the stability of the network system can be guaranteed when the adaptive mechanism is finely designed. Simulation studies show the proposed ATRED algorithm achieves a good performance in varying network environments, which is superior to the RED and Gentle-RED algorithm, and providing more reliable service under varying network conditions.     

随机早期检测算法的改进算法——基于输入补偿的比例微分控制算法

IP层实现的主动队列管理（AQM）方案已经成为目前拥塞控制算法研究中的热点。文中使用拥塞控制理论对AQM的唯一候选算法,即随机早期检测（RED）算法进行了分析,并对RED存在的缺陷作出了改进,提出了RED改进算法——基于输入补偿的比例微分（IC—PD）控制算法。仿真结果验证了改进算法的有效性和改进效果。     

自适应的PIP主动队列管理机制

近年来AQM的研究者提出了多种主动队列管理机制,包括RED,PI,REM,AVQ,PD,SMVS,PIP等,它们之间的主要区别在于丢弃概率的计算方法不同,其中基于反馈校正的PIP是综合性能更为突出的一种算法,但是遗憾的是其参数不能实现自动配置 .结合单神经元自适应PID控制器,为PIP算法建立了自适应的模型,提出一种参数自适应的PIP算法 .通过NS2仿真实验,验证了该算法能提高链路利用率和降低报文丢失率,有效缓解了根据特定网络条件配置算法参数的问题 .结合PI,REM,AVQ,PD等AQM算法,讨论了该自适应模型在其他AQM机制中的推广 .