移动蜂窝网,卫星网络,移动自组网,无线传感器网络等无线网络与传统有线网的互联互通,形成了现在巨大、复杂、开放的异构网络集合。高度异构化网络在给人类带来信息交互方便的同时,由于其复杂结构本身,如高误码、信道非对称、带宽差异、移动性、时延差异以及底层协议的不同等,则直接导致了传统TCP/IP协议在异构网络中出现性能下降的问题。由于TCP传输协议在网络中的重要性,因此解决TCP在异构网络中性能衰退已成为近年来该领域的一个重要研究课题。本文针对TCP源端拥塞控制算法的传输效率,公平性等方面,在以下几方面做了比较深入的研究:本文针对TCP传输过程中源端拥塞控制算法的传输效率,公平性等问题,首先结合混沌控制理论的优点以及TCP协议在异构网络中显示出一定的混沌特性,对系统是否存在周期性、系统初值敏感性(蝴蝶效应)以及奇异吸引子等几方面进行验证,证实了特定情况下TCP拥塞控制在异构网络中具有混沌特性;其次,在分析丢包前后两个阶段中指出当前TCP协议拥塞控制存在的弊端及不足,从自然启发算法以及混沌理论中系统对初值的敏感性出发,对自然启发算法中捕食模型与TCP拥塞控制进行逻辑映射,提出了IPPM(Internet Prey-predator Model)算法,进而针对丢包前与丢包后两个阶段提出了一种具有较好自适应性,并能进行丢包区分的基于IPPM模型的改进TCP拥塞控制架构;最后,基于本文提出的IPPM模型,对TCP协议在异构网络中的参数初始化,使得TCP协议以适应当前网络状态的初值运行,快速收敛达到稳定状态。大量仿真实验结果表明,在特定情况下TCP协议的拥塞控制在异构网络中具有混沌特性,所提出的IPPM模型对提高异构网络中TCP传输的吞吐量和公平性都有较大的提高,特别是在大带宽时延积网络中,其吞吐量以及公平性的优越性表现的更为显著。