应用ATM网络实现电力系统远程实时监控

提出了电力系统实时决策系统中超远程强实时通信的设计与实现方法。在网络拓扑上采用星形的多智能客户机组 /中央服务器群集模式 ;网络物理载体采用能够提供高带宽和极短时延的基于光放大技术的同步光纤网 ;在通信方式的选择上 ,采用基于无确认的方式并且能够提供良好的实时服务和兼容性的 ATM技术。通过对可靠性和实时通信时延进行精确估算 ,表明采用此设计方式 ,可以满足电力系统实时决策和紧急控制对上千千米超远程通信的可靠性和实时性要求。

ATM网络拥塞控制中PID控制器的设计

自适应比特 (ABR)业务的流量控制是 ATM网络中一种有效的拥塞控制机制和流量管理手段 .在大规模的高速网络中 ,算法的简洁性对优化交换机的性能是至关重要的 .尽管二进制 ABR流量控制的简洁性具有相当的吸引力 ,但显式前向拥塞标识 (Explicit Forward Congestion Indication,EFCI)算法控制的队列长度和允许信元速率 (Allowed Cell Rate,ACR)大幅振荡 ,降低了链路利用率 ,严重地影响了交换机的性能 .为此有了相对复杂却有效的显式速率反馈机制 .在该文中 ,引入了拥塞的概率判定机制 ;并运用经典控制理论为拥塞判定概率的实时更新设计了线性的 PID控制器 ,避免了非线性的控制规律可能诱发的系统自激振荡 .在 PID控制器的参数整定上 ,因为使用常用算法受到限制 ,进而给出了一种基于确定稳定裕度的参数整定方法 .仿真试验表明 :二进制流量控制中的PID算法在保持了算法简洁性的前提下 ,大幅度地抑制了 ACR和队列长度的振荡 ,提高了链路利用率 ,减小了队列系统引入的时延抖动 ,为保证 ATM网络中的服务质量 (Quality of Service,Qo S)提供了必要的技术支持 .

ATM网络中面向ABR服务的一种流量控制机制

在ATM网络有效和稳定的运行过程中 ,拥塞控制起着重要的作用 .对此 ,本文提出一种方法来设计基于速率的流量控制机制以便调节ABR服务并有效地控制网络拥塞 .目标是在多个竞争用户间公平分配可用链路带宽、维持瓶颈结点的队列长度在希望值 .该机制基于最小节拍 (DR)控制并具有非常简单的结构 .仿真结果表明 ,该控制机制是公平的并且具有快速收敛。

ATM网络的流量控制

一、前言在任何一个通信网中,为保证网络的有效工作,流量控制都是非常重要的。

ATM网络中突发业务的漏桶算法分析

统计复用可以使突发业务获得较高的频带利用率，但必须对输入的业务量进行恰当的控制，否则会造成严重的网络拥塞．漏桶法（ＬｅａｋｙＢｕｃｋｅｔＭｅｔｈｏｄ）是ＡＴＭ网络基于速率调节进行业务量控制的一种重要的方法，本文对突发业务的漏桶算法进行了分析，得出了突发业务的漏桶性能与输入业务统计参数和漏桶参数之间关系的解析式．计算机模拟结果表明它与理论分析的一致性．

ATM网络预测拥塞控制器设计

网络传输中存在严重的不确定性,由此限制了常规反馈拥塞控制算法的应用.利用预测控制方法,设计出一种改进的拥塞控制算法,增强了闭环系统的鲁棒性和稳定性,实现了带宽分配的公平性.仿真结果证实了所提出方法是有效性的.

基于T-S模糊神经网络的ATM网络拥塞控制

本文充分考虑了模糊神经网络的学习功能,提出了利用T-S模糊神经网络算法对ATM网络进行拥塞控制的方案。仿真结果表明,该方法改善了网络对拥塞的实时处理能力,又增加了网络资源的利用率。

ATM网络中长相关业务排队性能的分析

研究了ＡＴＭ网络中单服务ＦＩＦＯ排队系统的性能，当排队输入为具有长期相关特性的业务流时，得到了高斯假设下系统信元丢失率的理论值，该值较已有的理论分析更接近仿真结果，并适用于短期相关输入业务的情况。

基于强化学习方法的ATM网络ABR流量控制

针对异步传输模式(ATM)网络的拥塞问题,将强化学习方法应用于拥塞控制器的设计之中.该方法不依赖于网络的数学模型和先验知识,而是通过试错和与环境的不断交互获得知识,从而改进行为策略,具有自学习的能力.控制器通过调节可用比特速率(ABR)业务发送数据的速率,使网络中可能发生拥塞的节点的缓冲器队列长度逼近给定值,从而避免拥塞的发生,保证网络的稳定运行.通过一系列仿真实验验证了该方法的有效性.

ATM网络双速漏桶监管算法

本文提出一种ＡＴＭ网络监管新算法———双速漏桶算法。对它的性能进行理论分析和计算机模拟，并探讨其硬件实现的可能性和复杂性。结果表明：在硬件复杂性基本不增加情况下，双速漏桶监管法比单速漏桶算法在监管选择性、信元丢失率及信元等待时间等性能方面有较大改善。

基于随机高级Petri网的ATM网络接纳控制过程模型

本文提出了一个ＡＴＭ网络的接纳控制过程模型，此模型是基于随机高级Ｐｅｔｒｉ网的层次模型方法。在复杂的ＡＴＭ网络的接纳控制过程模型中，使用了从顶向下的模型方法。在模型的性能分析中，则采用了从底向上的分解、压缩的方法。这种方法简化了复杂系统模型的状态空间爆炸问题。

ATM网络虚通道路由规划的禁忌搜索方法

本文针对ATM网络虚通道 (VP)路由规划问题 (简称VPR)问题进行了分析 ,提出了使用禁忌搜索求解该问题的新方法 ,并分析了算法复杂度。

模糊漏桶在ATM网络UPC中的应用

本文提出了模糊漏桶模型，研究了它与普通漏桶在用户量参数控制（ＵＰＣ）中的作用。由于ＣＡＣ初步协议的不完全合理性，在实际应用中动态调节是必要的；仿真结果表明在降低信元丢失率、时延和时延抖动方面，及在动态利用网络资源方面，模糊漏桶算法要比普通的优越。我们还给出了合适的模糊控制规则。

基于Additive-multiplicative模糊神经网的ATM网络拥塞控制

考虑了模糊神经网络的学习功能,提出利用Additive multiplicative模糊神经网络(AMFNN)对ATM网络进行拥塞控制的方案.在拥塞控制过程中,利用AMFNN模糊神经网络预测下一个将要到达流的特征,结合当前缓冲区的队列信息预测网络是否发生拥塞.一旦预测出将有拥塞发生,控制器则向源端反馈拥塞控制信息,信源根据拥塞信息适当降低传输速率,从而避免了拥塞的发生.仿真结果表明,该方法可改善网络对拥塞的实时处理能力,提高网络资源的利用率.

关闭—启动型Geom/G/1离散排队及其在ATM网络中的应用

研究带有关闭延迟和启动时间的 Geom/ G/ 1离散时间排队 ,导出了稳态队长、等待时间的分布及其随机分解结果。该模型可用于 ATM网络的虚通道分析 ,给出响应时间、启动率、闲置率等指标公式。

ATM网络传输实时调度的最少缓冲优先方案和性能评价

基于动态队列长度阈值提出了ＡＴＭ 网络传输实时调度的最少缓冲优先（ＭＢＦ）方案，以支持多优先级的调度．ＭＢＦ可为每个连接提供实时传输要求保证． 该文为ＭＢＦ方案提供了随机Ｐｅｔｒｉ网模型和近似性能分析技术，这种技术可极大地简化模型求解的复杂性．该文的分析结果显示ＭＢＦ方案比现存的队列优先级和静态队列长度阈值方案有更好的性能．

ATM网络的拥塞控制

ＡＴＭ网络的拥塞控制是ＡＴＭ网络技术中一个重要的组成部分。由于ＡＴＭ网络高速的传输和交换，使得传统的网络拥塞控制方法不再适合于ＡＴＭ网络。本文对ＡＴＭ网络拥塞控制的基本方法进行了分析，并就存在的一些问题和解决途径进行了讨论。

基于离散MMDP信源模型的ATM网络排队性能仿真

该文在建立离散MMDP信源模型的基础上 ,研究ATM网络排队性能 ,得出了信元的平均丢失率及平均延迟时间与传输带宽及缓存单元数量的近似关系 ,从而为连接允许控制 (CAC)算法提供了理论依据。

基于模糊神经网络的ATM网络连接接纳控制

ATM网络的业务量控制是ATM网络中的关键技术之一。连接接纳控制是业务量控制的一种,对业务源进行预防式控制。本文采用模糊神经网络算法对ATM网络进行连接接纳控制,仿真结果表明它比传统的算法有更好的效果。

一种基于对策模型的ATM网络连接接纳控制策略

本文先简述了ATM网络进行连接接纳控制(Connection Admission Control:CAC)的主要方法,其中主要综述了基于动态带宽分配的CAC策略,而后从合作对策模型的角度讨论业务间共享链路资源的公平性问题,提出一种基于时延带宽积的业务收益函数形式,并通过遗传算法求解待优化的对策函数,以决定对呼叫请求的接入或拒绝。仿真结果表明此方法能够更好地保证不同带宽和服务质量要求的业务共享网络资源的公平性。