互联网拥塞控制系统动力学行为分析及控制研究

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时间:2019-05-10

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1、上海交通大学博士学位论文互联网拥塞控制系统动力学行为分析及控制研究姓名:丁大为申请学位级别:博士专业:电子科学与技术指导教师:朱杰20081101申请上海交通大学博t学位论文确的结论,这对于互联网拥塞控制系统的建模、改进当前互联网拥塞控制算法和探索新的适合未来高带宽时延乘积网络的拥塞控制机制都非常关键,具有非常重要的理论意义和应用价值。本文主要研究内容和创新之处包括以下几个方面:(1).提出一种简化互联网拥塞控制系统离散模型动力学行为控制方法。当源端既有TCP流又有UDP(UserDatagramPr

2、otoc01)流、链路端采用RED(RandomEarlyDetection)算法时,分析了该模型的分岔、混沌现象,并采用标准和扩展时延反馈控锘tJ(Time.delayedFeedbackControl,TDFC)方法来控制系统状态或者参数,从而达到稳定系统平均队列长度的混沌行为的目的。进一步,将该模型扩展到源端是TCPWestwood流、链路端采用RED算法,分析得到了TCPWestwood/RED拥塞控制的动力学模型,并利用该模型分析了系统在不同参数变化时存在倍周期分岔和混沌行为。(2).提出互

3、联网拥塞控制系统频闪(Stroboscopic)模型混沌行为控制的混合控锘lJ(hybridcontr01)方法。采用一种既包含状态反馈又包含参数摄动的混合控制策略来控制频闪模型的混沌轨道,将其稳定到不动点。而且,获得了包含两条拥塞链路的串联网络的拥塞控制系统频闪模型,并研究了两个瓶链路之间的相互影响,对其系统状态进行控制。结果表明,只要对关键节点进行控制,就可以稳定整个系统。(3).证明互联网拥塞控制系统对偶(Dual)模型存在霍普夫分岔行为,并提出一种控制其分岔行为的控制方法。理论分析表明,当分岔

4、参数(通信延迟)超过某一临界值,系统失去稳定性,并且发生霍普夫分岔。同时,利用摄动法(PerturbationMethod,PM),确定了该分岔的方向Ⅱ嬲曼和分岔周期解的稳定性。其次,采用时间延迟反馈的方法有效地推迟了系统霍普夫分岔的发生,扩大了系统的稳定区间。(4).分析TCP/RED拥塞控制系统流体流模型(Fluid.FlowModel,FFM)当通信延迟变化时存在的霍普夫分岔现象,提出一种简单的控制器来扩大系统的稳定性。理论分析和仿真实验表明,当系统的通信延迟超过某一临界值,系统将出现霍普夫分岔

5、行为,即系统状态由稳定的平衡点变为极限环。并且,霍普夫分岔的方向和周期解的稳定性可以通过中心流形定理(CenterManifoldTheorem。CMT)和正规形理论(NormalFormTheory,NFT)来确定。进一步,通过在系统的一个状态变量上加入一种时间延迟反馈控制器,控制霍普夫分岔的发生,进而扩大系统对通信延迟的稳定性区间。关键词:互联网,拥塞控制,动力学分析,分岔,混沌IIIRESEARCHoNANALYSISANDCONTROLOFDYNAMICBEHAVIoRININTERNETCO

6、NGESTIONCONTRoLSYSTEMABSTRACTSincetherapidprogressmadeincomputerandcommunicationtechnology,theTCP(TransmissionControlProtoc01)/IP(InternetProtoc01)一basedInternethasdevelopedenormously.However,withthegrowingsize,popularityandapplicationoftheIntemet,conge

7、stionhasbecomeallincreasingseriousissue.Congestioncancausesignificantdeteriorationofnetworkperformance,includingpackagedropprobability,timedelayandnetworkthroughput,andevencausethehappeningofcongestioncollapse.Networkcongestioncontrolisthemainmetllodfor

8、improvingtheperformance,increasingtherobustnessandstrenghtheningthequalityofserviceofthewholenetwork.Atpresent,thecongestioncontrolstrategyofInternetconsistsof慨oparts:asourcealgorithmcarriedoutbyTCPathostsandalinkalgorithmbyAQM(A

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