协议网络拥塞控制若干问题的研究演示文稿

协议网络拥塞控制若干问题的研究演示文稿目前一页\总数五十三页\编于十八点协议网络拥塞控制若干问题的研究目前二页\总数五十三页\编于十八点结论与展望

主要工作绪论目前三页\总数五十三页\编于十八点第一章绪论

网络拥塞的基本概念

拥塞是一种持续过载的网络状态。此时用户对网络资源的需求超过了其固有的容量。

网络拥塞产生的原因存储空间不足带宽容量不足处理器速度慢、能力弱

拥塞控制的基本思想采取某种控制措施减少或避免网络中出现拥塞现象。图1.1网络负载与吞吐量及响应时间的关系目前四页\总数五十三页\编于十八点

基于源端的TCP拥塞控制机制

“和式增加积式减少（AIMD）”基于窗口的闭环控制方式慢启动拥塞避免快速重传快速恢复第一章绪论目前五页\总数五十三页\编于十八点基于路由器的IP拥塞控制机制

通过路由器等中间节点设备采用队列算法实现队列调度算法队列管理算法FIFO算法AQM策略RED算法第一章绪论目前六页\总数五十三页\编于十八点

在这类算法中TCP的连接是一种互动的行为，AQM控制器可以看作一个梯度优化问题，算法的目标是最大化网络利用率。

Kelly等学者基于优化理论[49]提出了一个分散拥塞控制框架，从而建立了TCP速率控制的模型。Kunniyur在Kelly源端速率模型的基础上提出AVQ算法。Low等基于优化理论提出了TCP/AQM对偶性模型。基于优化理论的拥塞控制算法

第一章绪论目前七页\总数五十三页\编于十八点基于控制理论的拥塞控制算法

第一章绪论从控制理论角度，拥塞控制算法分为开环控制和闭环控制两大类。Misra等[63]提出了TCP/AQM微分方程模型。

图1.8TCP拥塞控制与AQM算法组成的反馈控制模型文献[64]运用经典控制理论证明了采用RED控制的的系统中稳定时控制器参数所要满足的条件Hollot等[65]研究了在AQM中采用经典的PI控制器的设计方法。

文献[67]则直接运用状态反馈控制理论，给出了状态反馈控制器的设计。

目前八页\总数五十三页\编于十八点现有算法存在的问题

第一章绪论

已有的AQM设计大多是依赖于确定的网络模型，没有考虑到参数的时变性以及模型的不确定性的影响。拥塞控制系统的稳定性分析是控制理论的难点课题。目前九页\总数五十三页\编于十八点第五章基于显式速率反馈的拥塞控制算法第四章

基于自适应灰色预测的VRC虚速率算法

第二章

基于IMC-Smith算法的AQM策略

第一章绪论第三章

AQM中的模糊-Smith算法

第六章

基于价格策略的拥塞控制机制本文的主要工作第七章网络拥塞控制算法的稳定性分析目前十页\总数五十三页\编于十八点TCP流量窗口控制机制动态模型：第二章基于IMC-Smith的AQM策略图2.5

基于TCP流体模型的网络拥塞反馈控制结构图

网络控制系统建模图2.2哑铃型拓扑结构的分组交换网络

目前十一页\总数五十三页\编于十八点Smith预估控制系统转换成如下图的等价结构：得到Smith预估控制系统的内模控制结构按照内模控制算法设计控制器第二章基于IMC-Smith的AQM策略(2.24)

图2.7IMC-Smith控制系统结构框图

目前十二页\总数五十三页\编于十八点仿真研究图2.8模型匹配时IMC-Smith控制算法仿真曲线

图2.9滞后时间变化时仿真曲线

第二章基于IMC-Smith的AQM策略图2.10模型失配时仿真曲线

图2.11激活的TCP连接数变化时的仿真曲线

目前十三页\总数五十三页\编于十八点第二章基于IMC-Smith的AQM策略

本章小结

本章从控制理论的角度描述了带AQM的网络拥塞闭环控制系统结构，给出了IP网络系统受控对象的一种传递函数模型。并提出了一种结合内模控制器和Smith预估补偿控制器的IMC-Smith控制算法，通过仿真实验表明，该策略能有效克服网络时延的影响，对网络模型参数的变化具有较好的鲁棒性。目前十四页\总数五十三页\编于十八点第三章AQM中的模糊-Smith算法

设计目标：基于模糊Smith设计一个AQM控制器来稳定路由器中的队列长度使其在目标队列附近图3.1模糊-Smith系统结构目前十五页\总数五十三页\编于十八点图3.4改进的Smith预估补偿控制原理图

第三章AQM中的模糊-Smith算法

在原对象模型与Smith预估器模型的比较器之后串上一个低通滤波器，可以大大减少模型失配的敏感，增加Smith预估控制系统鲁棒性。

目前十六页\总数五十三页\编于十八点由二维模糊控制器实现

队列长度的误差及误差的变化率作为模糊控制器的输入

队列长度的误差分为五个模糊子集，为{负小、负大、零、正小、正大}

误差的变化率也分为五个模糊子集，为{负小、负大、零、正小、正大}

模糊控制器的设计丢弃概率作为模糊控制器的输出

第三章AQM中的模糊-Smith算法

目前十七页\总数五十三页\编于十八点

E

ECPd

NB

NS

Z

PS

PBNBNNNNNNSNNNNLZNNNLFPSNNLFHPBNLLFH表3.3模糊控制器的控制规则表

模糊控制器的输出由下式给出：

(3.6)

第三章AQM中的模糊-Smith算法

目前十八页\总数五十三页\编于十八点仿真

图3.8小时滞时三种控制器比较图3.9大时滞时三种控制器比较

图3.10参数变化时三种控制器比较

第三章AQM中的模糊-Smith算法

目前十九页\总数五十三页\编于十八点

本章小结

本章从控制理论的角度描述了带AQM的网络拥塞闭环控制系统结构，提出了一种结合模糊控制器和Smith预估补偿控制器的模糊Smith控制算法，通过仿真实验表明，该策略能有效克服网络时延的影响，对网络模型参数的变化具有较好的鲁棒性。第三章AQM中的模糊-Smith算法

目前二十页\总数五十三页\编于十八点第四章基于灰色预测自适应PID理论的VRC算法

图4.2灰色预测自适应PID网络控制系统框图

AQM算法分为两种类型：1)基于速率的拥塞控制，控制拥塞链路的数据流的速率；2)基于队列的拥塞控制，控制拥塞链路的队列长度。文献[97,98]提出了一种虚速率控制算法(VRC)VRC的标记概率表达式：

(4.10)

(4.14)

目前二十一页\总数五十三页\编于十八点我们采用自适应的形式，将上式写成式中：第四章基于灰色预测自适应PID理论的VRC算法

设：(4.16)

(4.18)

(4.19)

目前二十二页\总数五十三页\编于十八点设系统的性能指标为

式中d为下文所指的预测时间。第四章基于灰色预测自适应PID理论的VRC算法

灰色预测器的输入时间序列如下：

得到原始数据对t+d时刻的预测为

(4.20)

(4.24)

(4.25)

(4.35)

目前二十三页\总数五十三页\编于十八点

稳定性分析

设离散Lyapunov函数为：第四章基于灰色预测自适应PID理论的VRC算法

当时，系统稳定

(4.36)

(4.37)

目前二十四页\总数五十三页\编于十八点瓶颈链路中单路TCP连接

图4.3局域网无参数改变时的队列长度

仿真性能分析

图4.4局域网参数改变时的队列长度

第四章基于灰色预测自适应PID理论的VRC算法

图4.5广域网无参数改变时的队列长度

图4.6广域网参数改变时的队列长度

目前二十五页\总数五十三页\编于十八点瓶颈链路中多路TCP连接

图4.7TCP连接带宽第四章基于灰色预测自适应PID理论的VRC算法

图4.8局域网无参数改变时的队列长度

图4.9局域网参数改变时的队列长度

图4.10广域网无参数改变时的队列长度

图4.11广域网较坏网络状况时的队列长度

目前二十六页\总数五十三页\编于十八点

本章小结本章针对基于PID控制的虚速率VRC主动队列管理算法加以改进，提出了一种新的VRC算法。将二次型性能指标引入到PID控制器的整定过程中，按照性能指标的负梯度方向修改加权系数，实现了PID的自适应最优控制，同时将自适应PID与灰色预测器相结合，用预测结果代替被控对象测量值，补偿了网络时滞，实现了“事先调节”。并且对算法进行了稳定性分析。此外，本章通过细致的仿真实验分析了算法在改善网络性能方面的有效性。算法能稳定地适应网络环境动态变化，超调量小，振荡轻微，快速收敛于路由器队列长度期望值，自适应克服了网络干扰和滞后特性的影响。

第四章基于灰色预测自适应PID理论的VRC算法

目前二十七页\总数五十三页\编于十八点缓冲器中某一TCP连接的队列长度可由下列方程所确定：第五章基于显式速率反馈的拥塞控制算法

(5.1)

控制器设计控制性能指标：稳定性条件：当，。充分利用带宽条件：当，队列长度。图5.3控制系统图

目前二十八页\总数五十三页\编于十八点

系统的闭环特征方程为：

(5.4)

令闭环特征方程在处有双重极点

(5.6)

(5.7)

第五章基于显式速率反馈的拥塞控制算法

目前二十九页\总数五十三页\编于十八点

设计滤波器

第五章基于显式速率反馈的拥塞控制算法

令输入到的期望传递函数为：

(5.8)

令(5.9)

目前三十页\总数五十三页\编于十八点第五章基于显式速率反馈的拥塞控制算法

控制算法仿真研究

瓶颈链路中仅有单路TCP连接图5.6局域网无参数改变时的队列长度

图5.7局域网参数改变时的队列长度

图5.8广域网无参数改变时的队列长度

图5.9广域网参数改变时的队列长度

目前三十一页\总数五十三页\编于十八点瓶颈链路中多路TCP连接

图4.7TCP连接带宽图5.11局域网无参数改变时的队列长度

图5.12局域网参数改变时的队列长度

图5.13广域网无参数改变时的队列长度

图5.14广域网较坏网络状况时的队列长度

第五章基于显式速率反馈的拥塞控制算法

目前三十二页\总数五十三页\编于十八点第五章基于显式速率反馈的拥塞控制算法

本章小结

本章将Smith控制算法应用于TCP拥塞控制，较好地克服了网络的传播时延给拥塞控制所带来的不利影响，使源端的TCP发送窗口能快速响应网络状态的变化，即避免了拥塞的发生，又保证了瓶颈链路的带宽得到充分利用，使网络处于良好的运行状态。而且，当控制系统进入稳定后，能使TCP发送窗口的变化很平稳。控制系统的良好鲁棒性又使本方案具有很大的实用价值。目前三十三页\总数五十三页\编于十八点第六章基于价格策略的拥塞控制机制系统模型与分析

考虑一个具有资源集合的网络，资源的有限容量为C,集合N中的用户以的速率来使用网络，对于整个网络来说，资源负载为,资源使用率为。对于每一个用户，其总体效用如下：整个系统的总体效用如下：(6.1)

(6.2)

目前三十四页\总数五十三页\编于十八点用户效用最大化的解系统效用最大化的解当n足够大时第六章基于价格策略的拥塞控制机制目前三十五页\总数五十三页\编于十八点基于资源占有率的价格策略

最后得到

规定在资源使用率为时，价格函数设定为。令第六章基于价格策略的拥塞控制机制(6.11)

目前三十六页\总数五十三页\编于十八点基于激励Stackelberg的价格策略

Stackelberg激励策略是对策论中的一种策略，又称主—从策略。在激励策略中，分为主方和从方。主方发布激励策略，当从方与主方提供的目标不一致时，惩罚函数将激励或迫使从方采取对整个整体有益的行为。一个资源分配向量构成Nash均衡,意味着没有用户有单方面改变自己策略(所使用资源的数量)的动机。第六章基于价格策略的拥塞控制机制

在这里的这个策略中，网络商是主方，用户是满足Nash平衡点的从方，允许网络方和用户方任意改变速率xs，s=1,2,…,n。引入Stackelberg策略：

其中是待确定的函数。是系统效用最大化的解。(6.19)

目前三十七页\总数五十三页\编于十八点线性激励策略

假设为线性函数，即：令最后得到第六章基于价格策略的拥塞控制机制(6.22)

(6.23)

目前三十八页\总数五十三页\编于十八点非线性激励策略

当资源占有率小于等于20%，即时，考虑非线性策略：

当资源占有率大于等于90%，即时，考虑非线性策略：第六章基于价格策略的拥塞控制机制(6.25)

(6.26)

目前三十九页\总数五十三页\编于十八点数值例子和仿真

图6.2用户的效用函数曲线图6.3系统的效用函数曲线第六章基于价格策略的拥塞控制机制图6.4采取了基于资源占有率的价格策略后用户的效用函数曲线图6.5

的情况下采取线性激励策略后的用户效用函数等高线图目前四十页\总数五十三页\编于十八点图6.6

情况下采取了非线性激励策略后用户效用函数的等高线图图6.7情况下采取了非线性激励策略后的价格曲线第六章基于价格策略的拥塞控制机制

本章小结本章从经济学的角度出发，应用价格手段来实现网络的拥塞控制提出了两种价格策略，首先将资源占有率引入到价格策略中，构造了基于资源占有率的价格策略；另外将网络中的效用函数模型同对策论中的激励Stackelberg策略相结合，提出了基于激励Stackelberg的价格策略。通过仿真实验，得到了理想的结果，证明了两种策略的有效性。目前四十一页\总数五十三页\编于十八点

TCP/AQM对偶性模型主导思想链路源端（用户）反馈价格发送速率调整影响效用函数第七章网络拥塞控制算法的稳定性分析

目前四十二页\总数五十三页\编于十八点

对偶控制算法对效用函数有如下两个假设:

在区间中效用函数是单调增的、严格凹的，并且连续二次可微的。的曲率被限制远离零的,即在上:对所有的有

第七章网络拥塞控制算法的稳定性分析

目前四十三页\总数五十三页\编于十八点原始问题

（拥塞控制的目标）选取发送速率，使得：第七章网络拥塞控制算法的稳定性分析

(7.4)

目前四十四页\总数五十三页\编于十八点对偶问题

目标为选取拥塞度量(即对偶变量),使得：定义Lagrangian式子

第七章网络拥塞控制算法的稳定性分析

(7.5)

(7.9)

(7.7)

(7.8)

目前四十五页\总数五十三页\编于十八点

对偶问题的梯度算法

第七章网络拥塞控制算法的稳定性分析

(7.11)

(7.13)

目前四十六页\总数五十三页\编于十八点对偶梯度算法的全局稳定性分析

第个缓冲器中的队列将有如下排队动态变化

第七章网络拥塞控制算法的稳定性分析

(7.14)

(7.16)

目前四十七页\总数五十三页\编于十八点定理1

忽略传输时延的情况下，由式(7.9),(7.12),(7.14)以及(7.13)组成