目前Internet网络无论用户数,还是业务类型都以惊人的速度增长,特别是建立大规模计算和数据处理、满足稳定而高效的科学活动的网络环境的需求,使得现有的网络管理和控制机制越来越不适应实际的需要,因此合理有效的拥塞控制机制成为网络管理研究的首要任务。虽然以集成服务(IntServ)和区分服务(DiffServ)为代表的服务模型和以接纳控制、流量成形、队列管理为核心的业务管理机制在一定程度可以满足用户的服务质量要求,但最基本和最核心的依旧是拥塞控制,因为时常有可能出现严重拥塞而无法及时恢复的网络是难以实现良好的服务质量(QoS)保证的。基于窗口的TCP速率控制及其改进算法,虽然已作为标准在Internet上广泛使用,但是完全依赖于终端系统的策略和算法是很难满足复杂的应用对QoS的需要。于是结合源端算法研究路由器等中间节点设备的控制机制,更及时了解网络的拥塞状态,并以此实施有效的资源管理策略,使网络能有效地避免拥塞,或尽早从严重的拥塞状态中恢复过来显得更加重要。 以RED算法为代表的主动队列管理(AQM)方案作为中间节点设备的增强机制,在保证较高吞吐量的基础上有效控制队列长度,从而实现了控制端到端的时延,保证QoS的目的。但是研究表明大多数AQM方案对网络的连接数变化、业务类型及延时大小等网络状态非常敏感,不正确的参数设置常引起队列震荡、吞吐量降低和时延抖动加剧等不良作用。 本文针对上述问题,首先介绍了拥塞控制和主动队列管理(AQM)的背景,并简单分析了各种已有的AQM算法。描述了TCP+AQM拥塞控制机制的控制理论建模过程,然后采用最优化、预测控制等方法提出了数值优化控制算法、广义预测控制算法和预测PID控制算法。最后以OPNET仿真平台为工具,对所提出的算法进行了深入系统的仿真研究。仿真表明本文方法在一定程度上改进了某些现有算法的不足,改善了系统的暂态性能,增强了对延迟、用户数变化等不确定性的鲁棒性,提高了网络利用率。