基于内模控制的自适应主动队列管理算法

doi:10.3724/SP.J.1087.2011.02654

计算机应用 ›› 2011, Vol. 31 ›› Issue (10): 2654-2656.DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.02654

基于内模控制的自适应主动队列管理算法

林开司¹,林开武²,张露¹

1.铜陵职业技术学院机电工程系,安徽铜陵 244000
2.铜陵有色股份铜冠信息科技有限责任公司,安徽铜陵 244000

收稿日期:2011-05-03 修回日期:2011-06-12 发布日期:2011-10-11 出版日期:2011-10-01
通讯作者: 林开司
作者简介:林开司(1980-),男,安徽铜陵人,硕士,主要研究方向:计算机网络拥塞控制;林开武(1982-),男,安徽铜陵人,硕士,主要研究方向:计算机嵌入式系统;张露(1983-),女,广西桂平人,硕士,主要研究方向:图像处理、计算机软件。
基金资助:
安徽高等学校省级自然科学研究项目(KJ2011B187)

Adaptive active queue management algorithm based on internal model control

LIN Kai-si¹, LIN Kai-wu², ZHANG Lu¹

1.Department of Mechanical and Electrical Engineering, Tongling Vocational and Technical College, Tongling Anhui 244000, China
2.Tongling Nonferrous Tongguan Information and Technology Company Limited, Tongling Anhui 244000, China

Received:2011-05-03 Revised:2011-06-12 Online:2011-10-11 Published:2011-10-01
Contact: Lin-Kaisi

摘要/Abstract

摘要： 实际网络具有大时滞性和动态特性。针对大时滞特性,根据内模控制(IMC)和改进的TCP/AQM控制理论模型设计了一种适合于大延时网络环境的主动队列管理算法。而对于网络的动态特性,分析了网络参数的变化给算法带来的影响,并以此对算法参数进行在线修正,得到符合大时滞网络的自适应AQM算法。最后通过NS2仿真实验验证了设计的AQM算法的可靠性。

关键词: 大时滞, 主动队列管理, 自适应, 内模控制, 拥塞控制

Abstract: Real networks are of large delay and dynamics. According to the IMC (Internal Model Control) and improved control theory model with TCP/AQM, an active queue management algorithm suitable for the large delay network environment was designed to cope with the large delays. For the dynamics of the networks, the impact that the change of network parameter brings to the algorithm was analyzed to correct the algorithm parameter online. The adaptive active queue management algorithm suitable for the large delay network was acquired. The reliability of the algorithm has been verified by NS2 simulation.

Key words: large delay, Active Queue Management (AQM), adaptive, Internal Model Control (IMC), congestion control

中图分类号:

TP393.03

林开司林开武张露. 基于内模控制的自适应主动队列管理算法[J]. 计算机应用, 2011, 31(10): 2654-2656.

LIN Kai-si LIN Kai-wu ZHANG Lu. Adaptive active queue management algorithm based on internal model control[J]. Journal of Computer Applications, 2011, 31(10): 2654-2656.

[1]	陈俊, 何庆. 基于余弦相似度的改进蝴蝶优化算法[J]. 计算机应用, 2021, 41(9): 2668-2677.
[2]	刘双元, 郑王里, 林云汉. 面向三维特征描述子的自适应二进制简化方法[J]. 计算机应用, 2021, 41(7): 2062-2069.
[3]	李辉, 吴传生, 刘俊, 刘文. 基于梯度曲面面积与稀疏约束的图像平滑方法[J]. 计算机应用, 2021, 41(7): 2039-2047.
[4]	侯笑晗, 金国栋, 谭力宁, 薛远亮. 基于自适应和最优特征的合成孔径雷达舰船检测方法[J]. 计算机应用, 2021, 41(7): 2150-2155.
[5]	蔡瑞光, 张德生, 肖燕婷. 参数独立的加权局部均值伪近邻分类算法[J]. 计算机应用, 2021, 41(6): 1694-1700.
[6]	林筠超, 万源. 基于图结构优化的自适应多度量非监督特征选择方法[J]. 计算机应用, 2021, 41(5): 1282-1289.
[7]	王治和, 常筱卿, 杜辉. 基于万有引力的自适应近邻传播聚类算法[J]. 计算机应用, 2021, 41(5): 1337-1342.
[8]	李杏峰, 黄玉清, 任珍文, 李毅红. 基于自适应邻域的鲁棒多视图聚类算法[J]. 计算机应用, 2021, 41(4): 1093-1099.
[9]	张康, 陈建平. 复杂环境下基于采样空间自调整的航迹规划算法[J]. 计算机应用, 2021, 41(4): 1207-1213.
[10]	黄思远, 张敏情, 柯彦, 毕新亮. 基于显著性检测的图像隐写分析方法[J]. 计算机应用, 2021, 41(2): 441-448.
[11]	刘晓龙, 王士同. 渐进式分离的开放集模糊域自适应算法[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2021, 41(11): 3127-3131.
[12]	欧跃发, 杨鸣坤, 慕德俊, 柯捷, 马文涛. 基于广义最大Versoria准则的稀疏自适应滤波算法[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2021, 41(11): 3325-3331.
[13]	郭丽峰, 王倩丽. 自适应安全的带关键字搜索的外包属性基加密方案[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2021, 41(11): 3266-3273.
[14]	王岱巍, 徐高潮, 李龙. 无人机辅助的移动边缘计算中的任务分配策略[J]. 计算机应用, 2021, 41(10): 2928-2936.
[15]	丁相国, 桑基韬. 基于关系自适应解码的实体关系联合抽取[J]. 计算机应用, 2021, 41(1): 29-35.

基于内模控制的自适应主动队列管理算法

Adaptive active queue management algorithm based on internal model control

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