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基于改进模型的网络拥塞控制策略
  • ISSN号:0469-5097
  • 期刊名称:《南京大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]南京理工大学自动化学院,南京210094, [2]南通职业大学现代教育技术中心,南通226007
  • 相关基金:国家自然科学基金(60374066),江苏省自然科学基金(BK2004132),博士点基金项目(20020288025)
中文摘要:

针对基于流体流理论提出的网络模型在推导过程中的一些近似使得该模型对网络行为描述的不精确问题,提出了网络流量的改进模型,并且基于该模型把一种新的类Proportional Integral Differential(PID)设计方法用于主动队列管理(AQM)控制器的设计,利用带约束的数值优化方法寻找控制器参数.理论分析和仿真实验表明,该控制算法的综合性能优于已有的Random Early Detection(RED)、Proportional Integral(PI)等算法.表现为平均队列长度更趋于期望值;调节时间更短;队列长度的抖动更小;抗突发业务流干扰能力更强;自适应能力更强.

英文摘要:

Because network model based on fluid flow theory can properly describe actions of transfer control protocol (TCP) transportation flow, it is widely utilized by researchers. With this model, Active Queue Management (AQM) algorithms such as Proportional Integral (PI), Proportional Integral Differential (PID) and improved PID are obtained. These algorithms improve congestion performances of network. However, when they are confronted with large time delay and small expectation queue length, performances will decline. Aimed at improving imprecision of description based on network model for network actions in some circumstances, we present an improved model of network fluid flow in this paper, which applies PID and PID-like controller design methods to AQM controller design to build a novel PID congestion control algorithm. A numerical optimization algorithm is used to search the controller parameters. Taking parabola domain of 4σ+ω^2 +e ≤ 0 as D stable domain, according to control theory, the system will achieve fairly good dynamic and steady performances when diagnostic roots lie to the left of parabola. Theoretical analysis and simulation experiments show that, compared with algorithms such as RED and PI, average queue length of the novel algorithm will be of more approximate expectation, dithering will be smaller, link usage rate will be higher and regulation time will be shorter.

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期刊信息
  • 《南京大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:南京大学
  • 主编:龚昌德
  • 地址:南京汉口路22号南京大学(自然科学版)编辑部
  • 邮编:210093
  • 邮箱:xbnse@netra.nju.edu.cn
  • 电话:025-83592704
  • 国际标准刊号:ISSN:0469-5097
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1169/N
  • 邮发代号:28-25
  • 获奖情况:
  • 中国自然科学核心期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:9316