主动队列管理是一个非常活跃的研究领域,相对于丢尾算法,AQM(active queue management)能够提供更短的平均队列延迟和更高的带宽利用率.虽然PI(proportional integral)主动队列管理算法的性能优于RED(random early detection)算法,但是P...主动队列管理是一个非常活跃的研究领域,相对于丢尾算法,AQM(active queue management)能够提供更短的平均队列延迟和更高的带宽利用率.虽然PI(proportional integral)主动队列管理算法的性能优于RED(random early detection)算法,但是PI算法的收敛速度比较慢.以PI算法为基础提出了一种自适应PI算法API(adaptive proportional integral).API通过实时测量链路的报文丢失率,获得当前的负载信息,然后动态设置PI算法中的有关参数.通过ns-2模拟表明,相对于PI及其改进算法PIP(proportional integral based seriescompensation and position feedback compensation),API具有更快的收敛速度和更小的队列抖动.展开更多
主动队列管理(active queue management,简称AQM)是网络拥塞控制的研究热点之一,其中的关键问题是如何设计反馈控制策略.提出一种新的基于D稳定域和时间乘以误差绝对值乘积积分(integral of time-weighted absolute error,简称ITAE)性...主动队列管理(active queue management,简称AQM)是网络拥塞控制的研究热点之一,其中的关键问题是如何设计反馈控制策略.提出一种新的基于D稳定域和时间乘以误差绝对值乘积积分(integral of time-weighted absolute error,简称ITAE)性能准则的比例-积分-微分(proportional-integral-differential,简称PID)优化设计方法(简称DITAE-PID),并用于AQM控制器的设计,控制闭环系统的理想动态性能.首先在复平面上设定一组理想的D稳定域,然后以ITAE为目标函数,通过数值优化算法求出控制器的参数,使得闭环系统的所有特征根都在D稳定域内,以降低排队延时,提高有效吞吐量.对比仿真实验结果表明,该算法能够预先探测和控制拥塞,有较好的鲁棒性,链路利用率更高,丢包率更小,平均队列长度更趋于期望值,同时,趋于期望队列长度的时间更短,其综合性能明显优于典型的随机早期探测(random early detection,简称RED)和比例-积分(proportional-integral,简称PI)算法.展开更多
文摘主动队列管理是一个非常活跃的研究领域,相对于丢尾算法,AQM(active queue management)能够提供更短的平均队列延迟和更高的带宽利用率.虽然PI(proportional integral)主动队列管理算法的性能优于RED(random early detection)算法,但是PI算法的收敛速度比较慢.以PI算法为基础提出了一种自适应PI算法API(adaptive proportional integral).API通过实时测量链路的报文丢失率,获得当前的负载信息,然后动态设置PI算法中的有关参数.通过ns-2模拟表明,相对于PI及其改进算法PIP(proportional integral based seriescompensation and position feedback compensation),API具有更快的收敛速度和更小的队列抖动.
基金Supposed by the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60373053(国家自然科学基金)the National High-Tech Research and Development Plan of China under Grant Nos.2004AA1Z2100+3 种基金2005AA113140(国家高技术研究发展计划(863))the State Education Ministry Scientific Research Foundation for the Returned Overseas Chinese Scholars under Grant No.[2003]406(国家教育部留学回国人员科研启动基金)the One-Hundred-Talent Program of the Chinese Academy of Sciences(中国科学院"百人计划")the Chinese Academy of Sciences and Royal Society of United Kingdom for the Joint Research Project under Grant No.20030389(中国科学院与英国皇家学会国际合作项目)
文摘主动队列管理(active queue management,简称AQM)是网络拥塞控制的研究热点之一,其中的关键问题是如何设计反馈控制策略.提出一种新的基于D稳定域和时间乘以误差绝对值乘积积分(integral of time-weighted absolute error,简称ITAE)性能准则的比例-积分-微分(proportional-integral-differential,简称PID)优化设计方法(简称DITAE-PID),并用于AQM控制器的设计,控制闭环系统的理想动态性能.首先在复平面上设定一组理想的D稳定域,然后以ITAE为目标函数,通过数值优化算法求出控制器的参数,使得闭环系统的所有特征根都在D稳定域内,以降低排队延时,提高有效吞吐量.对比仿真实验结果表明,该算法能够预先探测和控制拥塞,有较好的鲁棒性,链路利用率更高,丢包率更小,平均队列长度更趋于期望值,同时,趋于期望队列长度的时间更短,其综合性能明显优于典型的随机早期探测(random early detection,简称RED)和比例-积分(proportional-integral,简称PI)算法.
