复杂网络下具有预测与自我调节能力的拥塞控制算法

发布时间：2018-04-29 13:33

  本文选题：网络拥塞 + 神经网络　； 参考：《计算机工程》2017年12期

【摘要】：现有拥塞控制算法在复杂网络环境下存在丢包率过大的问题。为此,通过研究网络拥塞的控制问题,提出一种具有预测与自我调节能力的拥塞控制算法。采用模糊神经网络的控制器预测网络拥塞,根据缓冲器中的队列长度进行实时预测,在发生拥塞前,通过抑制控制输入端的发送速率,并结合递增参数和递减参数等变量动态调节发送速率。实验结果表明,该算法在不同信噪比下能够保持较好的收敛效果,而且网络丢包率不受网络交换速率的影响,具有较好的稳定性与保真性。
[Abstract]:The existing congestion control algorithms have the problem of high packet loss rate in complex network environment. In this paper, a congestion control algorithm with predictive and self-regulating ability is proposed by studying the problem of network congestion control. The fuzzy neural network controller is used to predict the network congestion, and the queue length in the buffer is used to predict the congestion in real time. Before the congestion occurs, the transmission rate of the input is suppressed. The transmission rate is dynamically adjusted with variables such as increasing parameter and decreasing parameter. Experimental results show that the proposed algorithm can keep a good convergence performance under different SNR, and the packet loss rate is not affected by the switching rate of the network, so it has good stability and fidelity.
【作者单位】： 中山大学新华学院;
【分类号】：O157.5;TP393.06

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本文编号：1820141