叶成荫， 井元伟

(1.东北大学信息科学与工程学院，辽宁沈阳 110819;2.辽宁石油化工大学计算机与通信工程学院，辽宁抚顺 113001)

0 引言

随着传输控制协议(transmission control protocol，TCP)应用的快速增长，网络拥塞越来越频繁。主动队列管理(active queue management，AQM))成为拥塞控制的研究热点。文献［1］对TCP网络的非线性动态模型进行了线性化处理后得到了一个线性定常TCP网络模型，并分析了随机早期丢弃(random early discard，RED)算法不稳定的原因。然而依据该模型设计的AQM控制器［2］在鲁棒性方面遇到了一些困难，因为TCP网络的高度变化使得网络参数很难长时间保持在常值。对于时变TCP网络而言，由于滑模控制系统中的滑动模态与系统的摄动和外界干扰无关［3］，因此滑模控制在TCP网络拥塞避免方面取得了较好的效果［4］。但以上文献只适用于线性系统模型。文献［5］基于非线性TCP网络动态模型［6］设计了一种滑模控制器，增强了系统的鲁棒性，但是这类控制器要求TCP负载和往返时延的界必须事先获得。然而在实际应用中，由于TCP负载和往返时延具有较大突发性和时变性，它们的界很难确定，从而造成控制器在实际中很难实现。文献［7］利用拥塞窗口和往返时延信息设计了一种非线性主动队列管理控制器，但是由于拥塞窗口信息在路由器端很难获得，使得控制器在实际应用中很难实现。

径向基函数(radial basis function，RBF)神经网络具有良好的非线性逼近能力［8］，若将滑模控制与RBF神经网络相结合设计控制器，则能进一步提高控制效果。近年来，在电力系统和电机磁链等领域取得了一些较好的成果［9-10］，但在TCP网络的拥塞控制方面则鲜有报道。……