基于改进网络模型的大时滞网络拥塞控制算法

　随着对网络拥塞控制的深入研究,出现了许多有关网络流量的控制理论及网络模型.Misra等人于2000年基于流体流(fluidflow)理论提出的模型被研究人员广为采用.但模型在推导过程中的一些近似却使得模型对网络行为描述不精确.本文对此从理论和实验结果两方面进行了详细分析,并对原模型进行了改进.基于改进的模型,把一种PID(ProportionalIntegralDifferential)及类PID设计方法用于AQM(ActiveQueueManagement)控制器的设计.对比仿真结果表明,该算法具有更好的性能.

基于D稳定域和ITAE准则的主动队列管理算法

主动队列管理（active queue management，简称AQM）是网络拥塞控制的研究热点之一，其中的关键问题是如何设计反馈控制策略．提出一种新的基于D稳定域和时间乘以误差绝对值乘积积分（integral of time-weighted absolute error,简称ITAE）性能准则的比例-积分-微分（proportional-integral-differential，简称PID）优化设计方法（简称DITAE-PID），并用于AQM控制器的设计，控制闭环系统的理想动态性能．首先在复平面上设定一组理想的D稳定域，然后以ITAE为目标函数，通过数值优化算法求出控制器的参数，使得闭环系统的所有特征根都在D稳定域内，以降低排队延时，提高有效吞吐量．对比仿真实验结果表明孩算法能够预先探测和控制拥塞，有较好的鲁棒性，链路利用率更高，丢包率更小，平均队列长度更趋于期望值，同时，趋于期望队列长度的时间更短，其综合性能明显优于典型的随机早期探测（random early detection，简称RED）和比例-积分（proportional-integral，简称PI）算法．