网络流量的神经网络自适应Smith预估补偿控制

作     者：沈伟 冯瑞 邵惠鹤 SHEN Wei, FENG Rui, SHAO Hui-he (Institute of Automation, Shanghai Jiaotong University, Shanghai 200030, China)

作者机构：上海交通大学自动化研究所上海200030 

出 版 物：《系统仿真学报》 (Journal of System Simulation)

年 卷 期：2003年第15卷第4期

页      面：575-578页

核心收录：

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 08[工学] 081001[工学-通信与信息系统] 0835[工学-软件工程] 0802[工学-机械工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 

基　　金：国家973重点基础研究发展项目(G1998030415) 

主　　题：ATM网络 网络流量 神经网络 自适应Smith预估补偿控制 自适应控制器 

摘      要：网络的时延对基于速率反馈的ATM网络的ABR流量控制具有极大的不利影响,Smith预估补偿是克服大纯滞后影响的有效手段,然而其对时延的预估误差非常敏感,实际网络时延的不确定性往往使其难以取得满意的效果。该文将在线学习的神经网络自适应控制器与Smith预估补偿相结合,很好地克服了网络的时延及其不确定性对流量控制的不利影响,从而使信源的发送速率能快速响应网络状态的变化。与PIDSmith预估补偿控制相比,控制的适应性和鲁棒性更好,更适用于实际网络,且为保证信元不溢出及链路带宽充分利用所需的缓冲容量更低。