| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 1 绪论 | 第12-33页 |
| ·研究背景和意义 | 第12-15页 |
| ·拥塞与拥塞控制 | 第12-13页 |
| ·Internet的网络模型 | 第13页 |
| ·拥塞产生原因及拥塞算法设计难度 | 第13-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-29页 |
| ·传统拥塞控制算法 | 第15-23页 |
| ·基于控制理论的网络拥塞控制算法 | 第23-24页 |
| ·大时滞网络拥塞控制算法 | 第24-26页 |
| ·无线网络环境下的网络拥塞控制算法 | 第26-28页 |
| ·网络拥塞控制算法的动力学研究 | 第28-29页 |
| ·研究目标和主要研究内容 | 第29-31页 |
| ·论文的结构 | 第31-33页 |
| 2 基于经典控制理论的大时滞网络拥塞控制算法 | 第33-51页 |
| ·网络拥塞控制模型 | 第33-38页 |
| ·基于流体流理论的TCP/AQM动态模型 | 第33-35页 |
| ·线性化 | 第35-37页 |
| ·AQM反馈控制 | 第37-38页 |
| ·改进的TCP/AQM简化模型 | 第38-39页 |
| ·改进的混沌优化算法 | 第39-40页 |
| ·步骤 | 第39-40页 |
| ·算法复杂性分析 | 第40页 |
| ·ICPID控制器应用于AQM | 第40-42页 |
| ·ICPID控制器设计 | 第40-41页 |
| ·ICPID控制器性能分析 | 第41-42页 |
| ·仿真性能分析 | 第42-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 3 基于智能控制理论的大时滞网络拥塞控制算法 | 第51-70页 |
| ·基于模糊控制理论的拥塞控制算法 | 第51-60页 |
| ·TCP/AQM控制理论模型及其一阶近似 | 第52页 |
| ·大时滞自适应主动队列管理新算法GAS-FPID设计 | 第52-56页 |
| ·算法性能仿真及性能评价 | 第56-60页 |
| ·基于PID神经元网络和内模控制的拥塞控制算法 | 第60-68页 |
| ·PID神经元网络结构 | 第60-61页 |
| ·PIDNN-IMC算法设计 | 第61-64页 |
| ·PIDNN-IMC算法收敛性分析 | 第64-65页 |
| ·算法性能评价与仿真 | 第65-68页 |
| ·本章小结 | 第68-70页 |
| 4 基于鲁棒控制理论的时滞网络拥塞控制算法 | 第70-87页 |
| ·具有输入和状态时延的网络拥塞控制算法 | 第71-77页 |
| ·TCP网络动态模型 | 第71-72页 |
| ·基于观测器的AQM控制器的设计 | 第72-74页 |
| ·算法仿真和性能分析 | 第74-77页 |
| ·变时滞网络拥塞控制算法 | 第77-85页 |
| ·TCP/AQM系统模型 | 第77-78页 |
| ·TCP/AQM的不确定时滞 | 第78-79页 |
| ·不确定时滞网络拥塞系统的H_∞控制 | 第79-82页 |
| ·仿真研究 | 第82-85页 |
| ·本章小结 | 第85-87页 |
| 5 具有通信时延的无线传感器网络拥塞控制算法 | 第87-97页 |
| ·CCBC算法 | 第88-91页 |
| ·无线传感器网络的拥塞模型 | 第88页 |
| ·转化领导者-跟随者问题 | 第88-89页 |
| ·变拓扑结构下系统收敛性证明 | 第89-91页 |
| ·算法仿真 | 第91-95页 |
| ·本章小结 | 第95-97页 |
| 6 无线网络拥塞控制中流体流模型的HOPF分岔及其稳定性 | 第97-109页 |
| ·流体流模型和HOPF分岔条件 | 第97-99页 |
| ·HOPF分岔的方向和HOPF分岔周期解稳定性 | 第99-104页 |
| ·数值仿真 | 第104-108页 |
| ·本章小结 | 第108-109页 |
| 7 总结和展望 | 第109-112页 |
| ·全文总结 | 第109-110页 |
| ·今后工作的展望 | 第110-112页 |
| 致谢 | 第112-113页 |
| 参考文献 | 第113-127页 |
| 附录 | 第127页 |