基于模糊神经网络的AQM算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 网络拥塞控制的研究背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 网络拥塞控制的研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 TCP拥塞控制算法的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 AQM拥塞控制算法的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 论文的主要内容和组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 网络QoS和网络拥塞控制 | 第15-28页 |
| 2.1 网络QoS | 第15-17页 |
| 2.1.1 QoS服务模型 | 第15-16页 |
| 2.1.2 QoS评价指标 | 第16-17页 |
| 2.2 网络拥塞控制 | 第17-19页 |
| 2.2.1 拥塞产生的原因 | 第17-18页 |
| 2.2.2 拥塞控制的目的 | 第18-19页 |
| 2.2.3 拥塞控制的分类 | 第19页 |
| 2.3 队列调度算法 | 第19-23页 |
| 2.3.1 FIFO算法 | 第19-20页 |
| 2.3.2 PQ算法 | 第20-21页 |
| 2.3.3 CQ算法 | 第21-22页 |
| 2.3.4 WFQ算法 | 第22-23页 |
| 2.4 TCP拥塞控制算法 | 第23-27页 |
| 2.4.1 TCP拥塞控制的参数 | 第23-24页 |
| 2.4.2 TCP拥塞控制的过程 | 第24-25页 |
| 2.4.3 TCP拥塞控制的经典算法 | 第25-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 主动队列管理算法 | 第28-38页 |
| 3.1 经典AQM算法及改进 | 第28-34页 |
| 3.1.1 RED算法及改进 | 第28-32页 |
| 3.1.2 BLUE算法及改进 | 第32-33页 |
| 3.1.3 AVQ算法及改进 | 第33-34页 |
| 3.2 基于控制理论的AQM算法 | 第34-37页 |
| 3.2.1 基于经典控制理论的AQM算法 | 第34-35页 |
| 3.2.2 基于神经网络的AQM算法 | 第35-36页 |
| 3.2.3 基于模糊逻辑的AQM算法 | 第36-37页 |
| 3.2.4 基于其他控制理论的AQM算法 | 第37页 |
| 3.3 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 FNPID算法 | 第38-45页 |
| 4.1 PID算法的原理 | 第38-39页 |
| 4.2 FNPID算法的设计 | 第39-40页 |
| 4.3 FNPID算法的原理 | 第40-44页 |
| 4.3.1 算法介绍 | 第40-42页 |
| 4.3.2 神经网络PID | 第42-43页 |
| 4.3.3 模糊逻辑 | 第43-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 FNPID算法仿真 | 第45-59页 |
| 5.1 网络仿真器NS2 | 第45-48页 |
| 5.1.1 NS2简介 | 第45-46页 |
| 5.1.2 NS2的模块组成 | 第46页 |
| 5.1.3 NS2仿真流程 | 第46-47页 |
| 5.1.4 NS2仿真工具 | 第47-48页 |
| 5.2 FNPID算法仿真 | 第48-54页 |
| 5.2.1 负载大小对算法性能的影响 | 第48-49页 |
| 5.2.2 动态负载对算法性能的影响 | 第49-50页 |
| 5.2.3 期望队列长度对算法性能的影响 | 第50-51页 |
| 5.2.4 往返时延对算法性能的影响 | 第51-52页 |
| 5.2.5 UDP流对算法性能的影响 | 第52-54页 |
| 5.3 FNPID算法其他算法的比较 | 第54-58页 |
| 5.3.1 平均队列长度的比较 | 第54-55页 |
| 5.3.2 传输时延的比较 | 第55页 |
| 5.3.3 传输时延抖动的比较 | 第55-56页 |
| 5.3.4 链路利用率的比较 | 第56-57页 |
| 5.3.5 丢包率的比较 | 第57-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 总结 | 第59页 |
| 6.2 展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 附录 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
