华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2006, Vol. 34 ›› Issue (9): 40-44.

• 电子、通信与自动控制 • 上一篇    下一篇

基于增益自适应Smith预估器的鲁棒AQM拥塞控制算法

向少华 胥布工 彭达洲 武塞   

  1. 华南理工大学 自动化科学与工程学院,广东 广州 510640
  • 收稿日期:2005-10-11 出版日期:2006-09-25 发布日期:2006-09-25
  • 通信作者: 向少华(1975-),男,博士,主要从事网络拥塞控制和网络化控制系统理论与应用方面的研究 E-mail:xsh880@163.com
  • 作者简介:向少华(1975-),男,博士,主要从事网络拥塞控制和网络化控制系统理论与应用方面的研究
  • 基金资助:

    国家自然科学基金重点资助项目(60334010);国家自然科学基金资助项目(60474047);高等学校博士学科点专项基金资助项目(20030561013);广东省自然科学基金博士启动项目(04300046)

Robust AQM Congestion Control Algorithm Based on Gain Adaptive Smith Predictor

Xiang Shao-hua  Xu Bu-gong  Peng Da-zhou  Wu Sai   

  1. School of Automation Science and Engineering,South China Univ.of Tech.,Guangzhou 510640,Guangdong,China
  • Received:2005-10-11 Online:2006-09-25 Published:2006-09-25
  • Contact: 向少华(1975-),男,博士,主要从事网络拥塞控制和网络化控制系统理论与应用方面的研究 E-mail:xsh880@163.com
  • About author:向少华(1975-),男,博士,主要从事网络拥塞控制和网络化控制系统理论与应用方面的研究
  • Supported by:

    国家自然科学基金重点资助项目(60334010);国家自然科学基金资助项目(60474047);高等学校博士学科点专项基金资助项目(20030561013);广东省自然科学基金博士启动项目(04300046)

摘要: 根据Lyapunov渐近稳定定理,提出了一种基于增益自适应Smith预估器的鲁棒主动队列管理(AQM)拥塞控制算法(GAS-PI).该算法结构简单,具有良好的鲁棒性和网络控制性能,同时克服了大时滞给队列稳定性造成的不利影响.仿真结果表明:采用GASPI算法,对于限制系统振荡超调量的作用非常明显,同时能使网络具有更快的响应速度及更平稳的队列——在HTTP扰动和负载变动较大的情况下,算法使得缓存队列迅速收敛到稳定值;当网络时延增大时,算法能使网络的动态性能依然保持良好.

关键词: 拥塞控制, 主动队列管理, 大时滞, 增益, Smith预估器

Abstract:

A robust AQM (Active Queue Management)congestion control algorithm (GAS-PI)is proposed on the basis of the gain adaptive Smith predictor and according to the Lyapunov asymptotic stability theorem.This algo-rithm is of simple structure,good robustness and excellent network control performance.Moreover,it overcomes the negative impact on the queue stability caused by the large delay.Simulated results indicate that,by the proposed GAS-PI algorithm ,the overshoot of queue can be effectively decreased,and a higher responsive speed as well as a steadier queue can be obtained,that is,the buffer queue quickly converges to the equilibrium point when the net-work is of HTTP disturbance and great overload change.and the dynamic perform ance of large-delay networks remains in good condition.

Key words: congestion control, Active Queue Management, large delay, gain, Smith predictor