基于神经网络的网络拥塞控制研究

发布时间：2019-09-27 02:08

【摘要】：随着互联网业务的不断增加，尤其现在的三网融合已经趋于实现，用户对于互联网的服务质量的要求越来越高。近年来，主动队列管理（AQM）已经成为了网络拥塞控制的热点问题。网络拥塞控制的目标是尽可能少的丢包率、尽可能低的时延、尽可能公平地分配带宽、尽可能低的网络抖动、尽可能大的吞吐量等。 目前较多的AQM算法都存在着参数固定、不能实时调整的问题，导致对动态网络的适应性较低。本文主要研究基于神经网络的网络拥塞控制方法，提高拥塞控制的自适应性。首先，详细分析了传统的AQM算法机制，诸如RED算法、ARED算法、PI算法和PID算法，分析了它们各自的特点。在此基础上，应用BP神经网络的“逼近”特性，将队列长度和到达速率同时作为丢包率的参考对象，再与模糊控制相结合，提出了两种算法：RSPID算法和CNRPID算法，其中CNRPID算法还运用了CHOKe算法的“击中”理念。最后，利用NS2仿真软件对提出的两种算法和传统的AQM算法进行仿真分析，仿真结果表明提出的两种算法相比于传统的AQM算法具有更好的鲁棒性、收敛性以及稳定性。
【图文】：

α 取值 0.001，r0取值 15 Mbps。12ns0s112nDropTailDropTailRSPID图 5.1 RSPID 算法的网络拓扑结构图5.2.1 不同的链路时延下 RSPID 算法的性能分析本组仿真实验主要考察在大时滞和小时滞的情况下，RSPID 算法的性能变化，对于图 5.1拓扑结构中的参数设置如下：链路时延分别设置为 15ms、30ms、60ms 和 120ms，RSPID 算法的仿真结果如图 5.2 所示。如图 5.2 所示，不管链路时延的大小有何变化，RSPID 算法都能够将瞬时队列长度收敛到 100packets 附近，说明 RSPID 算法不管是在大时滞还是在小时滞的情况下均具有一定的鲁棒性。但是随着链路时延的增加，瞬时队列长度的收敛速度会降低，瞬时队列长度会出现短时间的不稳定，甚至在一定的程度上会发生抖动的情况，而产生这种情况的原因则是因为随着链路时延的增大，会相应地延长路由器发送数据包分组成功所需要的时间，这样就会使得越来越多的数据包分组积压在瓶颈链路中，而当积压的速率超过了路由器处理数据包分组的速率的时候，就会出现连续的丢

南京邮电大学硕士研究生学位论文 第五章 RSPID和CNRPID算法的仿真CNRPID 算法不管是在大时滞还是小时滞的情况下均具有一定的鲁棒性。但是随着链路时延的增加，CNRPID 算法的收敛速度有所降低，并且瞬时队列长度会不稳定，，甚至在一定的程度上会发生抖动的情况，而产生这种情况的原因则是因为随着链路时延的增大，路由器发送数据包分组成功所需要的时间就会相应地延长，这样就会使得越来越多的数据包分组积压在瓶颈链路中，而当积压的速率超过了路由器处理数据包分组的速率的时候，就会导致瞬时队列的不稳定，甚至剧烈地抖动，但是与 RSPID 算法不同的是，CNRPID 算法的瞬时队列长度的抖动要比 RSPID 算法的抖动大一些，CNRPID 算法的抖动时间要比 RSPID 算法的抖动时间要短许多，这就说明 CNRPID 算法能够在抖动发生的时候迅速地调整自身的参数，将瞬时队列长度尽快地收敛到期望队列长度附近，其适应性比 RSPID 算法的适应性要强。
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP393.06;TP183

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本文编号：2542434