网络拥塞控制中基于单神经元自适应PID的AQM策略研究
| 第一章 绪论 | 第1-17页 |
| 1．1 引言 | 第10-11页 |
| 1．2 IP网络的发展与现状 | 第11-12页 |
| 1．3 IP网中的网络拥塞问题 | 第12-13页 |
| 1．4 IP网的拥塞控制机制及特点 | 第13-14页 |
| 1．5 拥塞控制算法研究进展 | 第14-15页 |
| 1．6 本文的组织结构及作者所做的工作 | 第15-17页 |
| 第二章 终端系统拥塞控制机制 | 第17-24页 |
| 2．1 引言 | 第17页 |
| 2．2 TCP概括 | 第17页 |
| 2．3 TCP拥塞控制算法 | 第17-21页 |
| 2．3．1 TCP拥塞控制的四个阶段 | 第18页 |
| 2．3．2 TCP发展的几个版本 | 第18-21页 |
| 2．4 现有端到端拥塞控制机制 | 第21-24页 |
| 第三章 中间节点拥塞控制机制 | 第24-33页 |
| 3．1 引言 | 第24页 |
| 3．2 调度 | 第24-25页 |
| 3．3 队列管理 | 第25-26页 |
| 3．4 主动队列管理主要策略 | 第26-33页 |
| 3．4．1 RED控制策略 | 第27-29页 |
| 3．4．2 RED的变种算法 | 第29-33页 |
| 第四章 单神经元自适应PID的AQM研究 | 第33-41页 |
| 4．1 引言 | 第33页 |
| 4．2 神经元模型 | 第33-36页 |
| 4．2．1 生物神经元 | 第33-35页 |
| 4．2．2 人工神经元 | 第35-36页 |
| 4．3 学习方式 | 第36-37页 |
| 4．4 学习算法 | 第37-38页 |
| 4．5 神经网络控制器 | 第38-41页 |
| 4．5．1 基于单神经元PID控制器设计 | 第38-39页 |
| 4．5．2 算法描述 | 第39-41页 |
| 第五章 采用MATLAB对系统分析与仿真 | 第41-52页 |
| 5．1 引言 | 第41页 |
| 5．2 网络动态模型的建立 | 第41-45页 |
| 5．3 主动队列管理算法分析 | 第45-47页 |
| 5．3．1 RED算法 | 第45-46页 |
| 5．3．2 PI/PID控制 | 第46-47页 |
| 5．4 用MATLAB进行算法分析研究 | 第47-52页 |
| 第六章 采用 NS2对系统模拟试验 | 第52-73页 |
| 6．1 引言 | 第52-53页 |
| 6．2 NS2模拟软件介绍 | 第53-58页 |
| 6．2．1 NS2结构 | 第53-55页 |
| 6．2．2 NS2仿真模型 | 第55-56页 |
| 6．2．3 使用 NS2的一般过程 | 第56页 |
| 6．2．4 实际仿真过程 | 第56-58页 |
| 6．3 仿真试验 | 第58-73页 |
| 6．3．1 全局同步现象的展示 | 第58-59页 |
| 6．3．2 主动队列算法实现 | 第59-63页 |
| 6．3．3 算法比较 | 第63-73页 |
| 第七章 总结及展望 | 第73-75页 |
| 7．1 本文的主要工作 | 第73-74页 |
| 7．2 进一步的工作 | 第74-75页 |
| 参考文献: | 第75-79页 |
| 附录一 MATLAB单神经元自适应PID程序 | 第79-81页 |
| 附录二 单神经元自适应PID的OTCL程序 | 第81-84页 |
| 致谢 | 第84页 |
