| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文的研究内容以及章节安排 | 第12-13页 |
| 第2章 预备知识 | 第13-23页 |
| 2.1 主动队列管理算法介绍 | 第13-16页 |
| 2.1.1 RED 算法 | 第13-14页 |
| 2.1.2 BLUE 算法 | 第14-15页 |
| 2.1.3 PID 算法 | 第15-16页 |
| 2.2 模糊控制理论介绍 | 第16-19页 |
| 2.2.1 模糊控制理论的产生及应用 | 第16-17页 |
| 2.2.2 模糊集合 | 第17页 |
| 2.2.3 模糊隶属度函数 | 第17-18页 |
| 2.2.4 模糊控制规则 | 第18-19页 |
| 2.3 现场可编程门阵列 FPGA 简介 | 第19-21页 |
| 2.3.1 FPGA 的发展与特点 | 第19页 |
| 2.3.2 FPGA 芯片结构 | 第19-20页 |
| 2.3.3 FPGA 开发板简介 | 第20页 |
| 2.3.4 Nios II 嵌入式软核处理器 | 第20-21页 |
| 2.4 dSPACE 半实物仿真技术介绍 | 第21-22页 |
| 2.4.1 dSPACE 半实物仿真系统的特点 | 第21-22页 |
| 2.4.2 dSPACE 半实物仿真系统的构成 | 第22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 AQM 算法的设计 | 第23-32页 |
| 3.1 神经元算法介绍 | 第23-25页 |
| 3.2 模糊控制神经元算法的设计 | 第25-29页 |
| 3.2.1 模糊神经元算法的构成 | 第25页 |
| 3.2.2 模糊控制器的设计 | 第25-29页 |
| 3.3 本章小结 | 第29-32页 |
| 第4章 AQM 算法的 FPGA 实现 | 第32-50页 |
| 4.1 控制器设计方法选择 | 第32-35页 |
| 4.1.1 全硬件的 FPGA 实现方案 | 第32-33页 |
| 4.1.2 基于 NiosⅡ软核的 FPGA 实现方案 | 第33-35页 |
| 4.2 FPGA 硬件系统设计 | 第35-40页 |
| 4.2.1 NiosⅡ处理器设计 | 第35-39页 |
| 4.2.2 PLL 锁相环设计 | 第39-40页 |
| 4.3 软件系统设计 | 第40-43页 |
| 4.3.1 软件系统总体设计 | 第40页 |
| 4.3.2 UART 串口的软件设计 | 第40-43页 |
| 4.3.3 AQM 算法的软件设计 | 第43页 |
| 4.4 在 FPGA 中实现神经元算法的设计 | 第43-44页 |
| 4.5 在 FPGA 中实现模糊神经元算法的设计 | 第44-47页 |
| 4.6 调试与下载 | 第47-48页 |
| 4.7 本章小结 | 第48-50页 |
| 第5章 网络模型的实现以及控制效果验证 | 第50-68页 |
| 5.1 拥塞控制系统流模型 | 第50-52页 |
| 5.2 拥塞控制系统流模型的 Matlab 实现 | 第52-55页 |
| 5.2.1 Simulink 的简单介绍 | 第52-53页 |
| 5.2.2 Simulink 环境下的网络模型的实现 | 第53-55页 |
| 5.3 基于 dSPACE 的实时仿真平台的搭建 | 第55-56页 |
| 5.4 神经元算法的仿真实验 | 第56-64页 |
| 5.4.1 神经元算法的参数调节 | 第56-59页 |
| 5.4.2 神经元控制器的超调实验 | 第59-61页 |
| 5.4.3 神经元控制器的鲁棒性实验 | 第61-64页 |
| 5.5 模糊神经元控制器的仿真实验 | 第64-67页 |
| 5.6 本章小结 | 第67-68页 |
| 第6章 总结和展望 | 第68-70页 |
| 全文总结 | 第68页 |
| 研究展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 作者简介及在学期间科研成果 | 第74-76页 |
| 作者简介 | 第74页 |
| 科研成果 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76页 |