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基于模糊参考模型机制的网络自适应拥塞控制被引量：3: 2008年; 在高速通信网络的发展过程中,业务流呈现出的突发性和多样性为提高网络服务质量制造了更多的困难。该文提出的网络自适应拥塞控制方法以模糊参考模型机制的核心来提高主动队列管理算法在突发性网络状况中的适应能力,以2条信息通道分别实现主动队列管理的控制与学习功能,并结合参考模型机制实现模糊反向推理算法,针对网络突发性状况自适应调整主控制通道的控制行为。仿真研究表明,该控制方法提高了拥塞控制机制的自适应性能,并在自适应性能和实时性能上获得了较好的平衡。; 刘治章云; 关键词：主动队列管理模糊控制自适应控制

FAST TCP快速收敛算法研究: 2010年; 针对FAST TCP静态选择协议参数无法同时保证网络小的排队时延和快速收敛的缺陷,通过理论分析和NS-2仿真探讨了FAST TCP协议各参数和收敛速度的关系。在此基础上,将各连接留在链路缓冲区的个数作为慢启动阈值,提出了一种根据各连接协议参数确定慢启动阈值,根据各连接源端局部信息协同估计网络运行状态,调整控制律增益参数的改进方法。NS-2仿真结果表明该方法保证系统处于稳定状态和具有小的排队时延,同时提高了系统收敛到平衡点的速度。; 陈晓龙章云田义强刘治; 关键词：排队时延

多延迟多瓶颈网络拥塞鲁棒控制研究被引量：2: 2009年; 研究了具有多延迟用户源端和多瓶颈链路端的复杂网络的主动队列管理控制器的设计和稳定性分析.建立了具有非线性、输入带有时滞和不确定参数扰动的通用网络TCP/AQM动态模型.在平衡点线性化后,采用还原算法进行延迟补偿和预估,将该模型转化为无时滞的线性模型.在系统状态矩阵和输入矩阵参数扰动不满足匹配但有界的条件下,采用积分滑模变结构控制算法,基于Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式方法给出了滑模可到达和渐进稳定的可行条件,根据该条件设计鲁棒主动队列管理算法.理论证明了该算法的稳定性.; 单纯陈晓龙; 关键词：不匹配积分滑模鲁棒

基于遗传预估策略的智能主动队列管理被引量：1: 2008年; 针对TCP传输过程中的典型时滞特性,提出了一种智能主动队列管理算法。该算法以自学习预估机制模型为核心来克服大时滞特征对网络稳定性能的影响,拥塞控制系统以两条信息通道分别实现模型补偿和预测控制功能。模型补偿通道采用了Smith预估器实现对网络时滞特征的动态补偿,并进一步设计迭代进化算法实现对Smith预估模型未建模特征的估计过程。预测控制通道采用基于神经网络的PID智能丢弃算法,通过神经网络的学习预测功能自适应调整预测控制通道的控制行为。通过仿真研究表明了提出的控制方法显著提高了拥塞控制机制的稳定性能和自适应性能。; 刘治章云王耀南; 关键词：主动队列管理智能控制自适应控制

基于FAST/RED系统稳定性窗口调整改进策略: 2010年; 定量分析了FAST/RED系统在平衡态时链路队列长度、系统稳定性与RED控制器参数关系.针对FAST协议发现链路丢包就会采用激进的窗口减半策略造成网络不稳定的缺陷,根据稳定性分析提出一种充分利用源端能够获得的排队时延和丢包频率的历史变化信息,协同合作探测网络的拥塞状况,改进FAST协议源端窗口调整策略,从而间接修改RED控制器参数,提高了系统的稳定性.NS-2仿真验证了稳定性理论分析的准确性和改进策略的有效性.; 陈晓龙章云田义强刘治; 关键词：丢包稳定性

一类双输入非线性系统的二维平面形状合同控制器设计被引量：1: 2008年; 针对一般控制系统,利用微分几何中的曲线理论提出了形状变量、被控形状轨迹曲线和形状合同控制等概念.然后,针对一类具有双输入及二维形状变量的非线性系统,利用相对曲率概念和曲线论基本定理设计了二维平面形状合同控制器,这种形状合同控制器能够保证系统的被控形状轨迹曲线与参考轨迹曲线具有完全相同的形状.最后的仿真说明了所采用方法的有效性.; 王银河韩东方; 关键词：非线性系统

台风图像快速匹配算法研究与实现: 2009年; 在图像模板匹配问题中,目前基于像素灰度值的相关算法都还存在有时间复杂度高、对图像亮度与尺寸变化敏感等缺点.为克服这些缺点,提出了一种基于图像灰度值的编码表示方法.这种方法将图像分割为一定大小的方块(称为R-块),计算每个R-块图像的总灰度值,并根据它与相邻R-块灰度值的排序关系进行编码.然后通过各个R-块编码值的比较,实现图像与模板的匹配.算法中各个R-块编码的计算十分简单;匹配过程只要对编码值进行相等比较,而且可以采用快速的比较算法.新算法对像素灰度的变化与噪声具有鲁棒性.实验结果表明,新算法比现有灰度相关算法的计算时间快了2个数量级.; 张立黎明鑫; 关键词：图像处理图像配准

基于降阶位置/力模型的机器人神经网络控制被引量：2: 2007年; 双足机器人的双脚支撑期是实现其步行运动的重要过程,然而耦合的位置/力控制难以保证其稳定平滑运动.本文提出了一种基于降阶位置/力模型的机器人控制策略,整合了位置控制子空间模型和力控制子空间模型,通过模型降阶减小了控制器设计的复杂度,并采用神经网络自适应控制方法综合多控制目标,实现了双足机器人的平滑稳定控制并有效地抑制了系统外扰和参数不确定性的影响.最后,仿真算法验证了该控制方法和模型的有效性.; 章云刘治; 关键词：神经网络控制机器人控制自适应控制鲁棒控制

基于补偿模糊神经网络的RED变种算法被引量：1: 2009年; 摘要:作为最著名的网络拥塞控制机制,随机早期检测(RandomEarly Detection,简称RED)算法由于其参数敏感性,无法在复杂多变的网络环境下保障良好的控制性能。为了改善RED敏感于参数的缺陷,增强算法的自适应性,文章将补偿模糊神经网络(compensatory fuzzy neural network,简称CFNN)引入拥塞控制算法的设计中,结合RED和CFNN,得到了基于CFNN的RED变种算法(RED based on CFNN,简称CFNNRED)。与传统的RED相比,CFNNRED的改进在于:配置神经元一定的模糊逻辑规则,迅速得到丢包率,增强算法的可操作性和可实现性;通过神经网络的自学习,增强算法的自适应性和鲁棒性。最后通过仿真证明,CFNNRED算法的自适应性增强,对队列的控制能力得到加强,队列更加平稳,网络能够提供更加稳定的服务质量保障。; 倪杰文俊朝刘治; 关键词：拥塞控制 AQM RED

一种协同改进FAST TCP公平性算法被引量：1: 2010年; 针对同时到达多个FAST TCP连接时,新连接存在难以估测的传播延时而导致不公平性的问题,提出一种协同改进算法.该算法通过各连接充分利用源端获得的局部信息,协同合作确定同步回退时钟和最小回退因子.在无法直接通信的情况下,实现短暂同步回退清空缓冲队列长度,确保快速获得准确的传播延时和FAST TCP协议的公平性.NS-2仿真实验表明,该算法与其它相关改进算法相比,在失去了较小稳定性的情况下确保了各连接良好的公平性.; 陈晓龙章云刘治; 关键词：局部信息

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国家自然科学基金(60604006)

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