【摘 要】
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随着Internet的迅猛发展,作为提高网络性能的重要手段之一的网络拥塞控制是网络的热点研究领域之一。拥塞控制的目标就是达到吞吐量的最大化、分组延迟的最小化、各用户之间
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随着Internet的迅猛发展,作为提高网络性能的重要手段之一的网络拥塞控制是网络的热点研究领域之一。拥塞控制的目标就是达到吞吐量的最大化、分组延迟的最小化、各用户之间资源分配的合理化和尽可能少的丢弃数据包。作为TCP端到端拥塞控制的辅助手段,主动队列管理(Active Queue Management)使得中间节点参与到拥塞控制中,是近年来拥塞控制的热点研究领域。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(服务质量)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的振荡、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,介绍了主动队列管理(AQM)的背景、优势和性能评价,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,介绍了仿真平台NS-2。采用神经网络及预测控制技术提出了一种新的AQM的PID算法;同时对单神经元自适应PID算法加以改进,并对所提出的两种算法进行了深入系统的仿真研究。仿真试验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。
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