本文研究了通讯网络数据业务的拥塞控制算法设计与时滞稳定性分析。首先通过引入滤波器和分数自回归积分滑动平均模型,针对异步传输模式网络中线性二次型高斯拥塞控制提出适合于长相关网络流量特性的改进算法。该算法在考虑回路时延(RTT)的长相关流量网络中能较好的控制队列为期望值。进一步,本文利用高阶神经网络逼近单瓶颈节点未知非线性排队行为。之后本文应用 Lyapunov 稳定性分析方法来保证基于高阶神经网络的显式速率拥塞控制算法在考虑时延时的收敛性。仿真表明基于该算法在有时延和未知可用带宽情况下能有效降低信元丢失。另外本文还研究了ATM 网络 PI 拥塞算法与虚连接数有关的鲁棒性问题。 在支持传输控制协议的 IP(网际协议)网络中,本文首先利用变结构准则设计了主动队列管理算法并证明了收敛性。为了减少变结构控制带来的抖振,设计了具有最少模糊规则的模糊滑模主动队列管理算法。模糊滑模主动队列管理算法在镇定队列、提高网络利用率、减少数据丢失方面都有较好性能。本文同样给出模糊滑模主动队列管理算法的时滞局部稳定性结论。此外,本文利用 Lyapunov-Razumikhin 方法讨论了优化拥塞控制算法在不同网络拓扑结构下的全局稳定性。 为了研究码分多址通讯系统下行链路的资源分配问题,本文给出基于经济学效用函数的优化模型。通过本文给出的动态价格函数法和考虑能量限制的功率分配算法,下行链路的吞吐量得以最大化分配。之后通过Lyapunov-Razumikhin 稳定性分析得出具有分布式动作时延的算法全局稳定性条件。仿真表明动态价格函数法比同类的拥塞价格函数法更能提高吞吐量。