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高速计算机网络中拥塞控制系统设计方法综述

发布时间:2017-09-12
  摘要:面向未来发展的高速计算机网络,必须具备可有效提供多种不同服务与支持多种不同应用的综合性需求,这对网络性能、集成服务支撑能力等方面提出了更高层次的要求.其中,拥塞控制已然成为高速计算机面向未来发展与实现高性能计算机网络设计当中的一个关键问题.对此,为了有效地跨越技术难题,满足用户越来越高的传输容量与服务品质需求,就需要针对性、有效性的进行拥塞控制系统设计,以减少拥塞的严重性并缩短其持续的时间.
 
  关键词:ATM 网络;拥塞控制;控制理论

  随着社会的不断发展与进步,网络多媒体技术深入发展并得以广泛应用,期间用户对高速计算机的未来发展提出来更高层次的要求.
 
  在高速计算机网络当中,即便是有着良好的设计,流量本身存在着固有的突发性与波动性特征,网络拥塞情况也时有发生,由此对网络性能会造成严重影响.当下,拥塞控制已然成为高速计算机面向未来发展与实现高性能计算机网络设计当中的一个关键问题.对此,为了有效地跨越技术难题,满足用户越来越高的传输容量与服务品质需求,就需要针对性、有效性的进行拥塞控制系统设计,以减少拥塞的严重性并缩短其持续的时间.
 
  一、拥塞控制系统
 
  (一)、拥塞控制系统组成
 
  拥塞控制系统主要由两大关键部分组成,即反馈机制与控制机制.总体来讲,将网络当时的状态通过受控制系统通知用户即为反馈机制,用户可调节其在网络上的负载即为控制机制.
 
  1、反馈机制
 
  反馈机制主要包含三大部分,即拥塞检测器、反馈过滤器与反聩选择器.其中,拥塞检测器能够在网络反馈信息到来之前进行检测以确定当前的网络状态、负荷情况,如果处于过载或者是欠载状态,那么此时的拥塞检测器就相当于控制系统的信号传感器,同时基于以下三种较为常用的检测方法来实现:1)缓冲区队列阀值:交换机在面对瞬时缓冲区队列如果超过一个阀值 QH 的情形之下宣布拥塞开始,与之相对应的在处于拥塞状态之下,当缓冲区队列等以降低并低于另一个阀值 QL 的情形之下,交换机宣布拥塞解除;2)队列输入速率阀值:基于短时间区间,交换机输入队列的信元速率,以预先定义的阀值为基准参照(如交换机链路容量),当这个速率值偏大,此时交换机宣布拥塞的开始;3)队列增长速率阀值:通过对控制队列长度进行严密监控,基于管理队列长度的变化来检测拥塞.
 
  2、控制机制
 
  首先,控制机制主要包含两大部分,即速率调节器与执行器,二者集成与一起通过共同配合来实现在相关协议机制当中的作用.速率调节器可对来自于网络的反馈信息进行计算,得出其输出参数,进而由执行器基于这些参数来相对应地对各个控制源结点信源发送速率.
 
  另外,控制算法是整个控制系统的关键部分,基于反馈结果进而采取相对应的行动,构成速率调节器的主要功能,对于提高拥塞控制系统的整体性能(稳定性及公平性等)都具有非常重要的作用.
 
  (二)、控制目标
 
  总体来讲,主要控制目标有:稳定状态性能、网络性能、参数敏感性、简单性、集成性能以及瞬态响应性能.具体解释来讲:1)稳定状态性能,首先是稳定的控制系统,包括收敛的网络受控参数,再次是受控参数的的稳定值处于一定范围之内;2)网络性能,具备较高的链路利用率以及吞吐率,可有效满足公平性;3)参数敏感性,即鲁棒性,指的是控制器稳定性不敏感于网络参数;4)简单性,指的是基于简单的、易实现的控制系统,以实现较低的预先计算量;5)集成性,在进行速率调节器设计过程当中,实现双服务流("确保"服务流与"尽力而为"服务流)的集成,同时注重二者之间的相互影响与作用;6)瞬态响应性能,即要求控制系统瞬时响应时间短,具备较小的震荡性,同时超调量较小(受控参数应有一定限制),基于上述三者之间在实际工作当中所存在着的矛盾关系,应合理设计以选取折中方案.
 
  二、速率调节器设计
 
  基于传统控制理论指导下所进行的设计,在新时期应用的实际过程当中,会遇到较多的且难以逾越的障碍,并不利于网络性能的提升或改善.对此,本文主要基于智能控制理论的设计方法,对速率调节器设计进行探索,详细论述如下:
 
  (一)、模糊逻辑控制方法
 
  所谓模糊逻辑控制,指的是从行为角度入手,进而模拟人模糊推理与决策的过程,是一种较为实用的控制方法.该方法不仅具备简单的控制形式,易于实现的控制效果,同时可有效针对某些难以建模的对象实施鲁棒性控制,当然这些均依赖于一系列全面、有效的控制规则.举例来讲,如 FCC 调节器,按照显示速率的调节算法、两输入单输出的模糊控制器结构,同时作为一种非线性调节器分布于各个交换机当中,在如采用 50 个信元服务期间的每个控制间隔结束之后,FCC 能够基于过滤器输出的交换机缓冲区平均队列长度、变化率以及存储在规则苦衷的语言信息来计算一个相对显示速率,即FFR(FFR∈[0,1])和 ER(ER=FFR×C),此队列当中,队列长度用以捕捉当时状态,变化率用以预测队列将来的行为.
 
  (二)、神经网络控制方法
 
  首先来讲,利用其本身的学习能力,进而能够自适应的去适应一个非线性生态系统,这是使用神经网络的动机所在.与此同时,也正是由于缺乏分析工具对不可预测的流量时变行为、统计波动进行预测、描述.对此,对于控制器而言,只有在学习过程当中不断积累经验,进而能够不断适应新的情况,是非常重要且必要的.作为一种新兴的控制与辨识方法,神经网络控制方法是通过从机理上来对人脑生理系统进行简单结构模拟,可作为一种控制策略与工具支持.举例来讲,如 NNC 调节器,作为一种基于 BP 神经网络的速率调节器,神经网络结构为三层 4/4/1,其面向 CBR 和 VBR 服务的同时,可用于解决 ATM 网络用户接口 UNI 的拥塞控制问题.具体来讲,如果把ATM 复合器看成为一个非线性的随机系统,在第 n 个抽样期间,NCC通过实时测量受控信源编码率以及缓冲区队列长度这个输出状态变量,进而来对拥塞及最小化拥塞时间进行检测.其中,队列长度用来标识拥塞,由输出反馈控制信号 u(n)调节的信源编码率 r(n)=R0u(n)用于表示质量,其中 R0表示最大未受控信源编码率.
 
  参考文献:
 
  [1]来文燕.孟姗.流量控制或拥塞避免技术专利技术分析.移动信息[J].2016.02.48-49
  [2]熊辉.王耀青.控制理论在拥塞控制中的应用及若干新思路.武汉科技大学学报:自然科学版[J].2012.01.68-72

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