随着通信网络规模越来越大,网络节点数量越来越多,网络业务流量越来越复杂,不断增长的需求对网络的负载能力提出了严峻挑战,网络拥塞问题变得日益严重。拥塞控制对于保障网络系统的鲁棒性,保持较高的服务质量具有重要意义,是当前通信网络研究中极为活跃的重要组成部分,是涉及通信网络、计算机科学和自动控制等学科的交叉研究课题。主动队列管理(Active Queue Management,AQMI)策略作为对传输控制协议(Transmission Control Protocol,TCP)拥塞控制机制的有效补充,是拥塞控制研究中的热点。拥塞控制是典型的反馈控制,因此基于控制理论研究拥塞控制引起了广泛关注。本文针对通信网络拥塞控制中的突出难题,包括TCP/AQM系统模型、稳定性、鲁棒性和主动队列管理算法适应性等,取得的主要成果与创新点如下：　　 ⑴提出了一种分析TCP/AQM系统稳定性的图形化方法。基于拥塞控制的二阶时滞系统模型,利用特征伪多项式描述系统的稳定性,给出了判定系统稳定性的充要条件。基于逆Nyquist曲线和负频率特征线,用图形化的分析方法验证系统的稳定性。获得了保证系统稳定的PID控制器参数范围,并分析了控制器比例增益边界与网络特征参数的关系。　　 ⑵提出了一种基于改进PID控制的主动队列管理算法。将积分分离PID与不完全微分PID的优点相结合,分析了改进PID控制器的工作原理,说明了算法实现步骤和参数整定方法。减小了传统PID控制中由于积分饱和作用以及微分对噪声的放大作用导致对系统性能的不利影响。　　 ⑶针对拥塞控制模型的时滞特性,提出了基于鲁棒控制理论的主动队列管理方法。针对TCP/AQM系统的离散时滞模型,设计了基于静态输出反馈控制的主动队列管理算法。针对TCP/AQM系统的不确定时滞模型,设计了基于含时滞静态输出反馈控制的主动队列管理算法。针对TCP/AQM系统的时滞有界模型,设计了基于动态输出反馈控制的主动队列管理算法。　　 ⑷为提高拥塞控制算法的适应性,提出了基于智能控制理论的主动队列管理方法。针对拥塞控制的模型不精确性,同时考虑队列因素和负载因素,运用模糊控制设计了快速响应的主动队列管理算法,运用神经网络控制,设计了自适应的主动队列管理算法。针对拥塞控制的模型时变性,运用粒子群优化技术,设计了参数自整定的主动队列管理算法。最后,总结全文,并指出了进一步的研究方向。