吳 瑤 王 華 王睦梁 張 飛
(總參通信工程設(shè)計(jì)研究所 沈陽 110001)
隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的飛速發(fā)展,在網(wǎng)絡(luò)中傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量也成級數(shù)式增長,當(dāng)?shù)竭_(dá)某一通信子網(wǎng)數(shù)據(jù)分組過多時,可能使得該部分網(wǎng)絡(luò)來不及處理,致使該部分乃至全網(wǎng)絡(luò)性能下降,嚴(yán)重時甚至?xí)?dǎo)致網(wǎng)絡(luò)通信業(yè)務(wù)陷入停頓,難以滿足人們對網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性、高效性以及網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的多樣性要求,因此對上述擁塞現(xiàn)象的控制具有迫切的現(xiàn)實(shí)意義。近年來,該領(lǐng)域的研究已取得了一定成果,其中,主動隊(duì)列管理技術(shù)(Active Queue Management,AQM)通過丟包積極響應(yīng)擁塞,來達(dá)到擁塞避免和緩解的目的,是網(wǎng)絡(luò)擁塞控制最重要的手段,如何引入新的人工智能算法實(shí)現(xiàn)AQM 高級策略,是目前研究的熱點(diǎn)問題[1]。
目前,在路由器分組隊(duì)列管理方面應(yīng)用廣泛的AQM算法是Floyd提出的隨機(jī)早檢測(Random Early Detection,RED)措施,其原理是通過在檢測到網(wǎng)絡(luò)擁塞的早期征兆時(路由器的平均隊(duì)列長度超過一定門限值時),就先以概率p隨機(jī)丟棄個別分組,讓擁塞控制只在個別的TCP連接上進(jìn)行,從而避免發(fā)生全局性的擁塞[2],但該方法參數(shù)的調(diào)節(jié)復(fù)雜且對網(wǎng)絡(luò)環(huán)境敏感,存在穩(wěn)定性問題。
文獻(xiàn)[3]中Misra等采用隨機(jī)微分方程和流體流理論分析得出TCP動態(tài)非線性數(shù)學(xué)模型,為控制原理在AQM算法中的應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。隨之研究人員基于控制理論設(shè)計(jì)了多種AQM 算法。
文獻(xiàn)[4]采用線性化的方法,將非線性的TCP 數(shù)學(xué)模型線性化,Hollot等在線性模型基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了基于PI控制器的主動隊(duì)列管理方法[5],但是對網(wǎng)絡(luò)TCP 連接數(shù)、往返時延及鏈路容量等造成的不確定性魯棒性差,擁塞控制效果不理想。
滑模控制算法具有魯棒性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn),并被大量學(xué)者應(yīng)用在AQM 算法設(shè)計(jì)方面,文獻(xiàn)[6]采用基于反推法的滑模控制算法并結(jié)合自適應(yīng)理論提出了一種自適應(yīng)滑模控制器,通過自適應(yīng)參數(shù)設(shè)計(jì)來處理系統(tǒng)不確定性,但由于參數(shù)自適應(yīng)率過多,可能導(dǎo)致計(jì)算膨脹;文獻(xiàn)[7~9]通過應(yīng)用模糊控制原理來逼近系統(tǒng)的未知因素,但是模糊規(guī)則的選取依賴專家經(jīng)驗(yàn),且系統(tǒng)穩(wěn)定性證明困難,設(shè)計(jì)復(fù)雜。
針對以上問題,本文采用輸入輸出線性化方法將非線性模型線性化,簡化了設(shè)計(jì)過程,同時利用滑模控制對參數(shù)攝動及外界干擾的強(qiáng)魯棒性提出了一種基于輸入輸出線性化的滑模控制器,通過李亞普諾夫理論證明其穩(wěn)定性,最后,Simulink仿真驗(yàn)證了所設(shè)計(jì)控制器的有效性。
采用如下TCP網(wǎng)絡(luò)動態(tài)非線性數(shù)學(xué)模型[10]:

式中,r(t)為TCP連接的源端數(shù)據(jù)發(fā)送速率;q(t)為路由器的瞬間隊(duì)列長度;N(t)為TCP連接的負(fù)載因子;R(t)為往返時延;Tp為傳播時延;C0為鏈路帶寬;0≤p(t)≤1為分組丟棄/標(biāo)記概率。
取

qd為期望隊(duì)列長度,則式(1)可等價為

采用文獻(xiàn)[11]的假設(shè),取a(x,t)參考值為

b(x,t)參考值為

網(wǎng)絡(luò)具有突發(fā)性和時變性的特點(diǎn),考慮網(wǎng)絡(luò)TCP連接數(shù)、往返時延及鏈路容量等造成的系統(tǒng)不確定性及附加干擾,則式(3)可表示為

設(shè)系統(tǒng)式(4)的輸出為

根據(jù)輸入輸出線性化理論,對輸出z求導(dǎo)得

繼續(xù)對z求二階導(dǎo)得

設(shè)計(jì)

則非線性系統(tǒng)式(4)同胚坐標(biāo)變換為

設(shè)計(jì)滑模面:

式中,c為大于零的常數(shù),通過參數(shù)c的選取,可使系統(tǒng)滑動模態(tài)階段的特征方程具有負(fù)實(shí)部,即可保證滑模函數(shù)s趨于零,從而保證系統(tǒng)狀態(tài)在滑模面上運(yùn)動的穩(wěn)定性。
設(shè)計(jì)滑模控制器形式如下

其中k,ε,ρ為大于零的常數(shù),且ρ>D。
由式(8)和式(10)得整個控制系統(tǒng)的控制輸入為

定義Lyapunov函數(shù)為

則

將控制律式(13)帶入上式,得

因此,系統(tǒng)穩(wěn)定,系統(tǒng)狀態(tài)最終收斂為零,即路由器中隊(duì)列長度能夠較好地穩(wěn)定在期望目標(biāo)隊(duì)列長度上。
基于輸入輸出線性化的滑模控制器結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。

圖1 基于輸入輸出線性化的滑模控制器結(jié)構(gòu)圖
采用文獻(xiàn)[11]中網(wǎng)絡(luò)參數(shù),取=100,C0=1250分組/s,=0.2s,qd=100分組,系統(tǒng)總不確定性d(t)取一組隨機(jī)數(shù)∈[-2,2],則D=2,取設(shè)計(jì)參數(shù)ε=0.002,k=5,c=10,ρ=2.1,采用控制律式(13),用Matlab進(jìn)行仿真,結(jié)果如圖2~5所示。

圖2 網(wǎng)絡(luò)參數(shù)固定時隊(duì)列長度

圖3 網(wǎng)絡(luò)參數(shù)固定時分組丟棄/標(biāo)記概率

圖4 網(wǎng)絡(luò)參數(shù)變化時隊(duì)列長度

圖5 網(wǎng)絡(luò)參數(shù)變化時分組丟棄/標(biāo)記概率
由圖1和圖2可以看出,在網(wǎng)絡(luò)參數(shù)固定時,所設(shè)計(jì)的線性化滑模控制器,能迅速使隊(duì)列長度穩(wěn)定在期望值附近,且分組丟棄/標(biāo)記概率合理有效,最后穩(wěn)定在一個小于1的恒定值附近。
由圖3和圖4可以看出,在網(wǎng)絡(luò)參數(shù)變化的情況下,所設(shè)計(jì)控制器仍能快速有效的控制系統(tǒng)穩(wěn)定,且隊(duì)列長度和分組丟棄/標(biāo)記概率抖動輕微,表現(xiàn)出了對系統(tǒng)不確定性具有較強(qiáng)的魯棒性。
對比文獻(xiàn)[11]中所示的PI控制器及常規(guī)滑模控制器的仿真結(jié)果,在收斂速度及抖振幅度上,本文所設(shè)計(jì)的控制器控制效果明顯更好,且控制的設(shè)計(jì)參數(shù)少,計(jì)算簡單,易于實(shí)現(xiàn)。
針對TCP網(wǎng)絡(luò)中的擁塞現(xiàn)象,本文提出了一種基于線性化滑模控制的主動隊(duì)列管理算法,應(yīng)用線性化的方法處理系統(tǒng)模型的非線性,并設(shè)計(jì)滑模控制器來補(bǔ)償系統(tǒng)不確定性對控制的影響,通過Simulink仿真,證明了所設(shè)計(jì)控制器能夠克服系統(tǒng)不確定性,迅速使隊(duì)列長度穩(wěn)定在期望值附近,有效避免擁塞現(xiàn)象的發(fā)生。
[1]“擁塞控制”http://baike.baidu.com/view/1453183.htm(2012-08-30)
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