（控制理论与控制工程专业论文）基于网络控制系统与网络数据流控制、分析与预测研究.pdf

摘要 摘要 基于网络控制系统 网络数据流控制已成为控制理论与应用 计算机理沦 与应用等诸多领域研究热点 本文结合随机控制 最优化理论 尊奕论 小波 分析 多尺度理论和智能控制技术等 对基于网络控制系统 网络数据流控制 和分析进行了探索 为进 步开展基于网络控制系统和网络数据流研究打下了 基础 首先 对t e e 和t e t 两种工作模式的基于网络控制系统进行建模 得到了 基于网络控制系统能够运行的随机稳定条件 利用l m i 方法 得到了t e t 模式 的基于网络控制系统实现7 次优l 稳定控制的充分条件 对动态带宽约束的单点业务数据流控制问题 通过构造网络链路动态单价 生成函数 运用博奕沦和最优化理论 从不完全信息非合作博奕角度设计了适 合动态带宽约束的单点业务数据流控制机制 针对单率多点广播数据流传送特点和要求 通过引进补偿模糊算子 设计 了一类在线无监督学习实时预报补偿模糊神经网络o n s l r p c f n n 提出了对单 率多点广播数据流网络中潜在瓶颈链路智能预报策略 该方案可以有效地降低 数据流拥塞 对于提高单率多点广播的数据流之问同步性能和网络扩展性能具 有重要意义 针对单点与多率多点广播混合数据流在网络传输中存在带宽资源不公平 分配问题 提出了 r e a s o n a b l ec o n s u m e 的链路带宽共享策略 设计了基于 反馈机理的单点和多率多点混合业务数据流的分散优化速率控制方案 准确获取网络中间节点队列缓存信息对于实现对译点 单率多点 多率多 点广播业务数据流有效控制是非常重要的 基于m a r 过程理论和基于小波多尺 度理论 结合0 n s l p r c 刚n 预报能力 提出了一种基于h a a r 小波的队列动态多 尺度融合自适应预测策略 该策略可以提前预报队列资源的空间大小 从而对 于降低网络拥塞 提高网络整体效能具有一定意义 最后 对本论文所进行的工作和取得的成果加以总结 并指出了需要进一 步研究的工作 关键词 基于网络控制系统 网络数据流 智能控制 多尺度分析 基丁网络控制系统与网络数据流控制 分析 o 预测研究 a b s t r a c t r e c e n t l yc o n t r o lo fn e t w o r k e dc o n t r 0 1s y s t e m sa n dn e t w o r kd a t an o w sh a v e b e c o m ea 1 1i n c e n s i v er e s e a r c hf o c u si nf i e d ss u c ha sc o n t r o it h e o r ya n da p p i i c a t i o n c o m p u t e rs c i e n c ea n da p p l i c a t i o n b a s e do ns t o c h a s t i cc o n t r o l o p t i m a lc o n t r o lt h e o r y g a m et h e o r y w a v e i e ta n d m u i t i s c a l ea n a l y s i sa n di n t e l l i g e n tc o n t r o lt e c h n o i o g y s t o c h a s t i cs t a b i l i t ya n dc o n t m lo fn e t w o r k e dc o n t r 0 1s y s t e m s a n dr a t ec o n t r o ia n d q u e u el e n 甜hp r e d i c a t i o no fn e t w o r kd a t an o w sa f es t u d i e dw h i c hi s af o u n d a t i o n m a d et of h r t h e rd e e pr e s e a r c hu p o nt h e s et w op r o b l e m s f i r s t l y n e t w o r k e dc o n t r o ls y s t e mw i t ht h er u 皿i n gm o d et e ei sm o d e l e d a s w e l la st h er u n n i n gm o d et e t t h e nm es t o c h a s t i cs t a b i l i t ys u 伍c i e n tc o n d i t i o n sa r e b o t ho b t a i n e db a s e do nm o d e l i n ga n da n a l y s i so fc o r r e s p o n d i n gn e t w o r k e dc o n t r o l s y s t e m s w i t h i o n g 1 1 e l w o r k i n d u c e dt i m ed e l a y s u s i n g l m im e t h o d l h e ys u b o p t i m a lh s t a b i l i t yc o n t r o lo fn e t w o r k e dc o n t r o ls y s t e m sw i t hm o d et e ti s p r o p o s e d s e c o n d ly a n i n c o m p l e t ei n f o r m o n a n dn o n c o o p e r a t i v e g a m e m o d e li s e s t a b l i s h e df o ru n i c a s td a t an o w sw i t hd y n a m i ca v a i l a b l el i n kc a p a c i t i e s w h i c hi s b a s e do ng a n l et h e o r ya n do p t i m a lt h e o r y t h ec o n t r o is c h e m eo fu n i c a s tn e t v o r kd a 吐a n o w si sp r o v i d e db yd e f i n i r 培d i 髓r e n td y n a m i c1 n kp r i c eg e n e r a t e d 士 u n c t i o n s t h i r d ly w i t ht h ec o n s i d e r a t i o no fc h a r a c t e r i s t i c sa n dr e q u i r e m e n t so fu n i r a t e u n i c a s tn e t w o r kd a t an o w sa r c h i t e c t u r e i n t r o d u c i n ga nn e wc o m p e n s a t e df u z z y o p e r a t o r ac l a s so f o n i j n en o n s u p e r v i s e di e a n l i n gr e a i t i m ep r e d i c t j o nc o m p e n s a t e d f u z z yn e u r a ln e t w o r k o n s l r p c f n n i sc o n s t r u c t e d w h i c hi sr e l i e do ng o o d r e a s o n i n gc a p a b yo ff u z z yl o g i ca n dg o o dl e a r n i n ga n dg e n e r a li z a t i o nc 印a b i l i t yo f n e u r a ln e t w o r k s t h e n t h ei n t e l l i g e n tf b r e c a s ts c h e m eo fq u e u el e n g t hi sp r o p o s e d w h j c hc a l ld j r e c 妇yp r e d j c te s s e n t j a b o t t e n e c k j n k s i 力u n j l a t eu 盯i c 嬲td a t an o w s n e t w o r k s s i m u l a t i o n ss h o wt h a tt h ep r o v i d e dc o n t r o ls t r a t e g yc a np l a yav e r y i m p o r t a n tr o l ei ni m p m v e m e n to fs y n c h r o n i z a t i o na n do fs c a l a b i l i t yo fu n i r a t eu n i c a s t d a t af l o w sa r c h i t e c t u r e f o u r t h ly t h ed e c e n t r a l i z e do p t i m a lr a t ec o n t m ls c h e m ef o rs h a r e du n i c a s ta n d m u l t i r a t em u l t i c a s td a t af l o w si sp r o p o s e dw i t ht h ec o n s i d e r a t i o no fd y n a m i ca v a i l a b l e l i n kc 印a c i t i e s t h es h a r i n gs t r a t e g yn 啪e dw i t hr p d s d 珂d 6 pc b 胛s 卵已i sp r o p o s e dt o o v e r c o m et h eu n f a i rd r o b l e mo ft h eb a n d w i d t ha l l o c a t i o nf o ru n i c a s tf l o w s f i f n l y f o r e c a s t 抽gm i d d l en o d e s q u e u eb u f l 研c a p a c i t yi sv e r yi m p o n a n t o e f f e c t i v e l vc o n t r o lo fu n i c a s tn o w s u n i r a t em u l i t i c a s td a t an o w sa n dm u i t l r a t e m u l t i c a s td a t af l o w s t h eh a a rw a v e l e t b a s e dm 谢t i s c a l ef u s s i o na d a p t i v ep r e d i c a t i o n s t r a t e g yo fq u e u eb u f f e rd y n a m i ci sp r o v i d e db yu s i n gm a rp r o c e s st h e o r ya n d w a v e l e t b a s e dm u j t i s c a l et h e o r y a n dg o o dp r e d i c t i o na b i l i t yo fo n s l r p c f n n t h e s c h e m ep r o p o s e dh e r ei sv e r yh e l p 血in o to n i yf o rd e c f e a s i n go fn e t w o r kc o n g e s t i o n p r o b a b i l i t y b u ta l s oa v o i d i n gr i s k so fc o l l a p s eo fn e t w o r ks y s t e m sa n di m p r o v i n g o v e m l ln e t w o r kd a t an o w su t i l i t i e s f i n a l lv m eo b t a m e dr e s e a r c hr e s u l t so fm ed i s s e n a t i o na r es u m m a r i z e d a n dt h e n l r t h e rw o r ki sa d d r e s s e d k e yw o r d s n e t w o r k e dc o n t r o is y s t e m s n e l w o r kd a t af 1 0 v 1 i n t e l li g e n tc o n t r o l m u t l i t s c a l ea n a l y s i 8 独创性声明 本人声明所成交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研 究成果 尽我所知 除了文中特别加咀标注和致谢的地方外 沦文中不包含其他 人已经发表或撰写过的研究成果 与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献 均已在论文中作了明确地说明并表示了谢意 虢一幺名8 丝日期 丝 堑竺 塑 关于论文使用授权的说明 本人完全了解中国科学院自动化研究所有关保留 使用学位论文的规定 即 中国科学院自动化研究所有权保留送交论文的复印件 允许论文被查阅和借阅 可以公布论文的全部或部分内容 可以采用影印 缩印或其他复制手段保存论文 保密的论文在解密后应遵守此规定 签名 赶澎 新签名日肌 丕型堑兰 塑 鹕一章绪论 1 1 引言 第一童绪论 随着计算机技术 网络技术和通信技术迅速发展 它们与自动控制技术的 结合越来越受到大家的广泛关注 人们对基于网络的各类物理系统的互连和实 时控制需求越来越迫切 如对远程机器人 多机器人控制 智能家居 智能交通 大型物流管理等 目前 网络控制已经成为控制领域的一个重要分支 网络化系统是指网络化环境下的复杂系统 包括训算机网络 大型电力网 城市交通网等 m u r r y 和a s t r o m 等 j 根据控制机制与通信网络之间所发生作用 的特性 概括地给出了两种分类 是基于网络的控制 c o n t r o lo v e rn e t w o r k s 二是对网络的控制 c o n t r 0 1o f n e t w o r k s 根据m u r r y 和a s t r o m 等人的观点 对 网络的控制 侧重于研究网络捌塞 路由选择 数据缓存管理 网络运行质量 等诸多问题 而 基于网络的控制 则着重于对由各类物理系统通过某种网络 拓扑结构和通信协议构建而成的复杂系统 以下简称为基于网络控制系统 实 现有效控制而展丌的研究 随着网络器件越来越价廉和网络技术越来越可靠 更多物理系统通过网络相连实现有效运作 而控制技术正成为建构和实现这种 互连的基本元素 可以发现 尽管将控制与网络之f 吲的作用关系分为两类 实 际上这两者之问不是完全独立的 而是有所交叉和相互联系的 可以说对网络 的控制是基于网络的控制实现条件和基础 因为对网络的控制所能实现的性能 和网络服务质量状况 直接构成了基j 二网络的控制系统所运行的控制链路中最 重要的一环 它构成了慕于网络控制系统能够稳定运行的关键平台 然而 山 于在通信网络环境中 存在网络传输时延 数据丢失 抖动等许多不确定的随 机性的因素 慕j 二网络的控制研究中出现了不少的难题 从而使传统控制面临 着很大的挑 蛀 同时也 给网络和控制领域研究进展带米了新机遇 未来的几卜 年中 网络化控制必将深刻地影响和推动着控制理论及其应用的发展 本文将从两个方面研究网络系统 首先 对两种工作模式的基于网络控制 系统建模和随机稳定控制进行研究 第二 针对具有不同网络拓扑传输结构的 苯十酬络控制系统 叫绢数捌流拌制 分析干 页测 l l 究 业务数据流进行研究 主要结合优化控制 智能控制及多尺度理论等 对多种 类型网络业务数据流流速控制与分析 队列窄阻j 资源预测等问题进行探索 1 2 基于网络控制系统概述 121 基于网络控制系统的研究进展 传统的控制系统中 控制对象 传感器 控制器和执行器之剧直接连接 而随着计算机和网络技术的发展 控制系统中运行着大量数字化信息 控制系 统的体系结构也由传统集中式控制向分布式网络化结构转移 随着计算机技术 网络技术 数字通信技术的发展 在实际应用需求的大 力推动下 通讯技术和控制在不同层面上的融合成为主要发展方向 h a l e v i 和 r a v 3 提出了 n e t w o k e dc o n t r o ls y s t e m n c s 是指借助于实时的通信网络而构 成环路的闭环反馈控制系统 电有文献将其称为网络控制系统 1 受m u r r y 和 a s t r o m 等对控制在通信网络中作用分类启发 本文采用基于网络的控制或基于 网络控制系统这种描述 w u 和s u n 等 针对n c s 控制问题 提出了相应研究策 略 为进一步研究n c s 提出了很好 1 勺思路 简单地蜕 基丁 网络的控制系统是 指一种分布式控制系统 其中传感器 执行器和控制器之 自j 通过数据通信网络 进行连接 卜 而 回顾近年束国内外在这一方向所取得的成果 f 岔 剀卜1 基于网络控制系统结构示意蚓 第审缔沦 1 2 1 1 建模问题 基于网络控制系统建模一直是大家关注和研究的重要内容 这也是对基于 网络控制系统进行深入研究的前提和基础 基于网络控制系统组成如图卜 所 示 在网络条件下 器件设备1 作方式和网络传输时延特性是直接关系建模的 两个重列化要因素 下面主要依据构成基于网络控制系统中各主要类别器件设 备1 作方式 来对基于网络控制系统的建模进行讨论 因为从这个角度可以比 较清晰地看到各种建模思想的特点 当然还可以从网络时延特性等方面进行建 模分析 通常 对网络中器件设备的驱动方式有两种 1 一种是时间驱动机 制 t i m e d r i v e n 即以周期采样驱动的工作方式 另一种是采用事件驱动方式 e v e n t d r i v e n 即当事件信号到达控制系统的某个器什时 它就直接驱动对应 器件产生相应行为 根据基于网络的控制系统中传感器 s e n s o r 控制器 c o n t r o l l e r 及执行器 a c t u a t o r 各自驱动方式的特点进行建模 第一类 t t t 驱动控制模型 即传感器件 控制器和执行器都有采用时问 驱动二 作方式 l u c k 和r a y 4 采用这种信号流动方式对基于网络的控制系统进 行建模 并假没在其网络中所有结点都是等时钟周期同步采样方式工作 其建 模特点是在控制器的接受端和执行器的接受端分别设胃了缓存空问 b u 脆r s 并保证各自的缓存空庳j 长度比相应的网络日寸延要大 以采样周期计 这样设计 可以将基于网络的闭环控制系统建模 变为一个时不变离散线性系统 控制的 设计问题转化为一般的数据采样控制问题 衔o t o l i c a 等 也采用这种t 1 1 驱动结构控制模型 传感器信号到控制器之 间信号传输模型如图卜2 所示 在该模型中 假没网络时延具有马尔可夫链 m a r k o vc h a i n 特性 并设最大网络时延最大r 叮以达到采样周期的垅倍 闭环 系统可以表示为 i i 川x q 络拧 州系统 j 叫络数撕流拧制 讣析和预测 究 幽l 一2 网络时延最大为m 个采样周期 k r o t 0 1 i c a 等 其中 矾是关于网络时延的时变矩阵 2 是闭环j 列络系统的增厂状态向量 可 见 k r o t o l i c a 等所建立的闭环系统就成为跳跃线性系统 j u m p l i n e a rs y s t e m s 第二类 t t e 驱动控制模型 印传感器和控制器均采用时间驱动方式 而 执行器采用动态事件驱动方式 t s a i 和r a y 针对该驱动控制模型 假设控制器 和传感器信号等采样周期 但起始采样时刻之 1 j j 存在一个常偏离 c o n s t a n t t i m es k e w 并且假设传感器到控制器的时延r 与控制器到执行器的时延r 都 小于 个采样周期 它们的随机分布规律已知 由此所建立的基于网络的闭环 控制系统为增厂 对象模型 a u g m e n t e dp l a n t m o d e l x l 爿 x 月 b 女 女 1 2 其中 4 鼠是关 f 网络随机时延的随机矩阵 在t j e 控制模型中 当r 或r 大 于一个采样周期 如何建模和控制 若网络时延分布规律不是已知时 又孩怎 样准确地获得它们的分布特性 对此虽然有一些疗法 但进展不大 仍需要作 进 步深入研究 1 第三类 t e e 驱动控制模型 即传感器采用时间驱动方式 控制器和执行 器均采用事件驱动方式 这种t e e 驱动控制模犁方式有很强的实时性 只要信 号到达控制器或执行器 它们就启动相应控制和执行功能 进行控制信号的计 算或执行器产生对被控刺象的作用 n i l s s o n 等 1 8 采用t e e 驱动拧制模型的时 序关系 见图1 3 主要假设了网络时延满足相互独立的随机特性且其随机分郁 已知 并认为f f 自为采样周期 对 笫市绪论 j 工 b 砧 g v 1 3 基于网络的控制系统分析 其中 x v 分别过程的状态 输入和具有单位增量 方差的自噪声 根据图卜3 的时序关系和有关假设 经过离散处理得到基于网 络的闭环控制系统模型 卜 2 中坼 r 0 知跏 r m 7 跏 v t 1 4 y c l w 其中 r r 为相应的时变系数矩阵 v w 分别为互不相关的均值为零 方差阵分别为兄 r 的白噪声 图卜3 基十网络控制系统的时序图 n 川s o n 等 文献 1 5 依据t e t 控制模型 对网络时延可能大于啦周期并具有马尔可夫 链随机特性的网络系统建立了控制系统模型 并设计了l q g 优化控制器 另外 也有不少从其它角度出发对网络控制系统进行建模 如从网络传输过程中数据 包丢失 和多包传送 m u l t i p a c k e t st r a l l s m i s s i o n 等角度对网络控制系统 进行建模 z h a n g 等 对币包发送和多包发送 叫络时延小丁二和大于单个采样周 期等情形分别进行了研究 对数据包丢失和多包发送两种情形 在假设己知数 据包丢失率和各包发送分布的情况下 运用有关调度算法 将基于网络的闭环 控制系统建模为异步动态系统模型 a s y n c h r o n o u sd y n a m i cs y s t e m a d s 箭 盥一 一f 喘 l 杜卜川络挣制系统 例络数据流拧 j l j 分析和 6 删1 i j 究 1 2 1 2 稳定性和控制研究 对基于网络控制系统的控制策略而言 主要有两种基本思路 一是通过某 种技术 设法将基于网络控制系统变成确定性控制系统进行研究 l u c ka n dr a y 就是采用了这种策略 二是针对网络时延和数据包丢失随机性和不确定性 运 辩j 随机控制等理论束设计控制方案 文献 1 5 在t e t 建模基础上 通过假设网络时延满足马尔可夫链特性 设 计了最优i q g 控制器 n 川s o n 假设网络时延满足相瓦独立的随机特性 设计了 l q g 控制器以及次优的l q g 控制器 由于网络时延特性与调度算法 s c h e d u l i n g a 1 2 0 r i t h m 有一定的关系 故有关网络调度算法研究也是关系到控制目标能否实 现的因素之一1 1 z h a n 一 对于多包发送情形 采用s t a t i cs c h e d u l i n g 算法 得 至u 闭环a d s 指数稳定 另外 由于网络时延变化的随机性和数据包传送存在丢失的可能性 基于 网络的控制系统中控制器所能获得信息往往也是随机的和不确定的 为此通常 需要对过程或被控对象状态进行估讣 设计相应的各类动态观测器 在此基石 上实现其相应的控制策略 m a t v e e v 剥部分可观并受到g a u s s i o n 噪声 干扰的离散线性系统 分析了当量测数据经过不规则发送的异步传输通道时 其过程状态是否能够实现有效估计进行了研究 得到了在传输时延不大于某常 数且受控对象传输可观测时 即使存在量测数据部分丢失时系统状态估计仍一 致指数收敛的结论 针对基于网络控制系统中受控对象的状态信息和控制数据传输存在随机性 的网络时延 考虑到由于网络负载的动态变化和发送数据的结点随机性 从而 导致网络时延概率分布具有时变特性 z h e n 等 分析了在基于网络控制系统的 传感器 控制器和执行器不需要同步时钟情况下 通过设置平均时延窗口 a v e r a g ed e l a vw i n d o w a d w 在线生成网络时延分布 对文 i 5 1 8 等控制 方案中假设时延分布特性静念已知的条件作了很大改进 e e 等 针对一类基于 p r o f i e d b u sd p 协议的网络控制系统 提出了远程摸糊逻辑控制方案 对基于网 络的闭环系统进行模糊建模 运用模糊逻辑控制器来抑制网络时延对基于网络 旃一章绪论 控制系统性能的影响 图卜4 递阶分层控制结构示意图 在对基于网络的控制系统的研究中 大家 直对遥操作 t e l e o p e r o n 给 咀了很大的关注 1 提出了很多控制方案 特别对基于主从结构 m a s t e r s l a v e 网络机器人控制提出了双边控制 b i l a t e r a ic o n t r 0 1 即增加一个力反馈或其它 类型的反馈数据来实现闭环系统控制设计和分析 n i e m e y e ra n ds i o t i n e 基于无 源控制的思想 采用了w a v ev a r i a b l e 技术增加了b i l a t e r a lc o n t r o l 对可变时延 的鲁棒性 对递阶分层的体系结构 图l 一4 其控制策略主要是将控制任务分 解 构建分层的控制模式 这种体系结构的主要特点足在控制系统远端同时增 设局部控制器 并由之构成个远端局部闭环控制结构 本地控制器作为主控 制器 它位于整个网络控制系统的l 层 主要任务包括舰划和主动干预 这种 结构被广泛用在远程操作和远程机器人控制当中 在这类结构中 较多的是 采用基于事件的网络控制法 e v e n t 山a s e d 当然这种方法也可用丁直接网络控 制结构中 如协na i l dx p l 就采用这种控制方法 除此 t i p s u w a na n dc h o w 运用中间件等软件技术来实时获知网络运行状况 并将这个信息发布给基于网 络的终端控制器 控制器据此柬及时地对控制增益等参数进行自适应调节 以 达到较好的控制性能 在文 3 5 的控制方案中 主要考察点一点流量 p 2 p t l r o u 曲p u t 和点一点包的最大传输时延这两个q o s 参数 当前 针对基于网络的控制系统性能研究主要集 t 在稳定性分析方面 对 牡十删络摔i 叫系统 j 剐络数捌流挣制 分析年n 颅测州冗 于控制系统而言 系统稳定是实现其它控制目标的前提 影响基于网络控制系 统稳定的因素有很多 如网络时延 数据丢失 抖动和调度算法等 对此 许 多文献都作了深入分析 t z h a n 从多个角度对基十网络的控制系统 进行建模 运用稳定区域和混杂控制技术 就闭环网络控制系统稳定性与网络 时延可变化域 数据包丢失率 多包传送发送率等之唰的关系进行了研究 得 到了网络时延 数据包丢失率与基于网络控制系统稳定之间的关系 k 刊 考虑 基于一类非对称协议结构网络的控制系统 通过将该系统建模成为确定性切换 系统 论证了只要其能够满足相应的l m f 条件 则整个闭环系统l y a p u n o v 稳定 w a lsh f j 运用m e f m a x i m u m e r r o r f i r s t 技术和t o d t r y o n c e d i s c a r d 调度算法 在网络时延满足m a t i m a x i m u m a i l o w a b i e t r a n f e r i n t e r v a l 条件之 下 运用l y a p u n o v 稳定定理和b e l i m a n g r o n w a l l 引理 分析了基于该网络的闭 环控制系统全局指数稳定的充分条件 就稳定性研究方法而言 通过前面余绍 可知 主要是运用跳跃系统 混杂系统 离散线性增 模型等理论 结合传 统控制稳定理沦 最优随机控制 鲁棒控制等刘 基于网络控制系统的稳定性进 行研究 1 2 2 基于网络控制系统工作特点 基于删络控制系统的一个显著的表现就足系统状态数据或控制数据的到达 和使用具有不确定性 随机性 而且由于系统状态数据或控制信息存在丢失风 险 导致控制系统的数据信息存在不完整性 这样给基于网络控制系统研究和 设计带来了很大的拶 战 对基j i 网络控制系统运行影响最为关键的因素就是删络时延 网络时延一卜 要包括两部分 一是刚络数据在物理介质上传输所需要的时问 这是由从网络 系统所能获得带宽容量决定的 二是由于受控制系统的状态和控制数据在网络 中传输时 要经网络中许多交换机的缓冲和转发 必然要与网络中的其它应用 节点发生对网络资源的竞争 从而引起时间延迟 这是导致网络时延复杂特性 的丰要因素 在基于网络的控制系统中 网络时延足影响整个闭环系统稳定性 第一章绪论 的重要因素 因此对网络环境下的网络时延进行相关的统计特性的分析就显得 尤为重要 对令牌环 t o k e nr i n g 网 其网络时延r 丁以看作是常量 而在存储 转发 p a c k e t s w i t c h e d 网络中 时延就不具有这样的性质 搬地 网络时 延在不同时段具有不同分布特性 这主要因为网络时延龇取决于数据传输的网 络路由及其通路上的拥塞状况 也与各数据源的数掘发送速率相关 当数据包 发送频率加大叫 网络时延相图呈现很复杂的变化 一般认为 在基于网络的 控制系统中 各结点的发送周期是一个影响控制性能的重要因素 如采样周期 过大 则基于网络控制系统可能会由于获得不完全信启 而使得系统失去控制 或控制性能大大下降 如果周期过小 数据包发送频率过大 又导致网络的负 载加大 从而使网络时延增加 甚或导致数据丢失率加大 也会使控制性能降 低 实际上 在i n t e m e t 环境下 洲络时延是一个受多种因索作用卜所产生的结 果 不仅与发送周期 而且与所能分享的网络通信带宽 路山选择等有很火关 系 对网络时延 文 5 7 尝试运用神经网络技术来对时延进行建模 离线 并 作了与如f 线性预测器 月甜 i r y4 盯 1 l l 一5 进行比较 仿真表明前者较后者要优 其中 月 口 r f f 1 一 r 甜 r 盯 1 一 盯 id l 一盯 i d i r f f 一r f f 另外 文 1 5 1 7 1 8 分别 针对网络时延的动静态分布情形进行了研究 从而提出了相应控制方案 对基于网络控制系统选择什么类型运行模式 什么样的控制结构 都氲接 决定了系统的建模和控制方案的设计 将对网络的控制和基于网络的控制相 结合也是一种解决问题的思路i 简社地讲 针对具体的基于网络控制系统性 能指标的要求 对网络路由和捌塞算法等重新没计网络协议 以使网络运行的 q o s 满足基于网络控制系统稳定运行的所需条件 捧 一州络挣制系统 o 州络数掘流拧制 分析和损测州究 1 3 网络数据流研究概述 随着科技的只益进步 信息已成为推动整个人类社会向前发展的巨大资源 数字网络技术的发展成为这个巨大资源展现和发挥强大功能的关键平台和基 础 随着i n t e m e t 网络的不断发展 基于b i s d n 网络的服务需求增长和a t m 网 络业务类型f 勺开益多样 对网络数据流动念特性分析和网络数挢流控制研究 1 就显得越来越重要和紧迫 a t m 网络是综合了电路交换的简单性和分组交换的灵活性 采用异步时分 复用方式来实现网络构建的一种传输模式 1 叫 信元 c e l j 是a t m 网络信息表 示的最基本币位 长度为j 3 字节 a t m 网络为b i s d n 实现建构提供了充分且有 力的支持 随着信息社会网络化趋势不断深入 网络应用不断普及 新业务的 不断涌现 撼于a t m 技术b j s i n 大范围构建成为发展的必然要求 在a r m 网 络 二支持t c p i p 协议和t c p i p 应用是a t m 删络发展要解决的关键问题 4 其 实质就是要有效地解决i p 报文封装和其在a t m 网络j 二的有效传输等难题 从 而实现不同网络体系之问网络数据流可靠高效的传输 关于嘲络数据流控制 尽管当前已有一i 少策略和方案 但是大多是基于单点 点到点 拓扑结构而进 行策略设计和分析的 如何对多点拓扑结构的嘲络数据流进行有效建模 分析 和控制成为下一代高速网络发展面临的重要课题 1 3 1 网络数据流类型分类 随着以a t m 为代表的高速网络的发展和应用推动 嘲络数据流研究领域又 进入了 个新的发展时期 网络数捌流研究内容榴当 泛 研究现状也相当活 跃 为了深入地了解流量控制在数据流研究中的作用和基本内容 以a t m 网络 上各类业务为背景 对网络业务数据流的类型以及具有的特征作个介绍 基 于a t m 网络的业务可以分为 恒定比特业务 c b r 实时n j 变比特业务 f c v b r 非实时可变比特业务 1 1 n v b r 不确定比特业务 u b r 和自适 应比特业务 a b r 五种类型 c b r 业务是a t m 网络各种业务中最简单且易于操 笫一一章绪论 控的一种业务 它是通过网络预尉恒定大小带宽机制的一种业务类型 网络应 用业务建立c b r 连接时 只需提供峰值信元速率 p c r 参数与网络协商 在 得到认可后 网络就以最小的信元丢失率和最小时延变化 遵守流量合同的连 接来提供最大的吞u 十量 在c b r 中 信源在任何刚问都可以用不超过p c r 的速 率向网络发送信元数据 并且持续时矧可以任意氏 网络必须以协商约定的q o s 支持这些遵守一致性测试的信元流业务 因此 为满足这一要求 网络必须为 c b r 连接预尉足够的带宽资源 也就是流量合同所确定的p c r 值 当c b r 业 务源生成信元的速率低于p c r 预约时 节余带宽资源将可以通过统计复用等方 式为其它各类业务数据流占用 对于v b r 而言 它提供p c r 可维持信冗速率 s c r 和以p c r 值传输的最大信元长度 m b s 等参数与网络进行协商 从 而获得业务数据流所需的网络资源 v b r 业务源的流速是不固定的 突发性较 大 在短时问内 业务源生成的信元速率j j j 以超过s c r 或p c r 但持续时问受 到限制 故在超过p c r 后的 段时削内 就要降调v b r 业务流源端的信元速率 从而确保v b r 业务数据流的平均流速符合s c r 的要求 v b r 又川分为r t v b r 和n r t v b r 两类 n v b r 丰要用于支持对时延和时延抖动有严格限制的实时性 应用 但v b r 业务源本身流速具有一定的约定要求 带宽未必能得到充分利用 此时节余带宽可以象c b r 一样也可被其它业务数据流占用 1 1 r t v b r 主要用于支 持具有突发流量特性的非实时性应用 对于遵守合约的信元 应用业务以较低 的信元丢失传输 而对传输时延没有界定要求 般地 对于压缩视频业务在 场景变化较大时 将在短时间内产生大量数据业务流量 而在接下来时段内业 务数据流的流量可能较低 这种业务就是r t v b r 业务数据流 对于i j b r 情形 它主要用于支持时延和时延偏筹没有严格要求的非实时性 应用 这种业务的丌拓主要是为了最大化网络资源的利用率 它可以在一定程 度上为不可预测的突发一忖应用提供不完全 没有相应控制机制 的服务 针对 u b r 的不足 a t m 沦坛推出了a b r a v a i l a b l e b i t r a t e 业务 a b r 业务数揶 流与u b r 业务数据流不同的是 a b r 业务是基j 二反馈控制机理一种数掘业务 a b r 业务是一种 尽力传输 的数据业务 具有很高的统计复用增益 对带宽 和时延没有定量要求 为许多应用业务所接受 当某应用请求a b r 连接时 提 私肿q 络挖 州系统jj 州络数州流挖删 分析和顺测删 e 供p c r 和m c r 与网络协商 如果连接被网络受理 a b r 业务流将要遵守不超 过p c r 的约束 同时网络也保证业务源得到m c r 所需求带宽 a b r 业务给a t m 网络应用和完善拓展了相当好的功能 a b r 业务数据流 是在充分利用c b r 和v b r 业务流所占用网络资源后所剩下的带宽 极大地提 高了网络资源的利用效率 对于a b r 而占 山于数据突发性和不可预测性 得 到各业务数据流的准确统计特性是相当幽难 从而要实现对a b r 业务数据流的 流量控制就显得非常重要 最大难点在于 a b r 数掘流享有网络资源是受其它 业务数据流所作用在网络上负载状况所约束 所以它成为当拍对网络数掘流研 究的重要内容 1 32 网络数据流主要研究内容 随着i n t e m e t 和a t m 网络的蓬勃发展 其上的数掘业务总量呈现爆炸性的 指数绂递增 可以说 网络数据和业务如此快速发展和变化 对网络结构设计 性能分析 网络流量控制和捌塞控制研究提出了新的问题 使得网络数据流控 制方面的研究面临着更大挑战 网络数据流研究内容斗目当丰富 主要有以下几 个部分 一 关j 刚络流量建模和特性分析 2 i 这是网络数据流研 究的基础 对于一个突发数据流 分配多少网络带宽及交换机的队列容量彳能 满足其网络服务质量 0 0 s 要求昵 要回答这个问题 就必须对网络数据流进 行有效建模 不同的应用业务类型都有其特定的流量特征 不同q o s 要求的网 绍 世务数据流有效传输控制很大程度卜决定于对其流量特性的准确分析 只有 对网络数据流的特性有了充分的认识和掌握以后 才能对嘲络带宽及缓存空删 等资源进行合理利用和公平有效地分配 它是提高整个网络资源利用率和确保 网络服务质量的前提和基础 对流奄特征描述的方法大致可以分为三类 基于 测量的方法 基于确定性模型的方法 和基于统计模型的方法等 拥塞摔制是网络数据流研究主要内容 1 是网络数据流研 究的核心部分 为网络各项业务流提供高效率 高可靠性的服务是网络应用和 第一帝绪论 开发得以不断发展的重要条件 实现这一任务的关键就是要尽可能地降低网络 数掘流发生拥塞机会 只有有效抑制网络拥塞的发 i 三机会 才能从根本上提高 网资源的利用率 已经有不少拥塞控制的算法 但关于多点广播结构的数据流 拥塞控制研究还很少 这方面有计多尚待解决的难题 三 实现资源的公平性分配也是网络数据流研究的重要内容 1 在共 享网络环境中 基于某连接的 l k 务数据流对网络资源占用份额 在很大程度上 取决于网络中其它相关连接所占用资源的状况 公平性分配 理想的状态是同 类型业务流应平均地分享各键路资源 问题是采取什么机制和策略 4 能尽可 能地接近理想的公平性分配 实际情形是 由于绝大多业务数据流从其源端到 宿端要经过多个交换机 所经历连接路径集合等方丽的环境参量存在着相当大 的差异 这就直接导致了理想状态下的公平是很难实现的 只有相对的公平性 才是进行网络资源分配所追求的目标 因此 对公平性的定义和认识是公平性 研究的基础和条件 文 1 2 2 从数据丢失率角度给出了公平性的定义 所谓公平 3 就是各业务数据流在拥有相 司数据丢失率条件下使用网络资源的状态 它 应与各业务数据流所经过的路山以及在均衡念时传输网络时延无关 各类数掘 流控制思路的提出必须要从网络资源分配公平性这 层面进行分析 运用分析 所获得的信息 再逆向地对相应控制方法进行调整 从而确保控制思路是能够 满足完成某类业务数据流对公平性的要求 四 有关网络数据流的智能流量控制研究和鲁棒控制研究是网络数据流 研究富有挑战性的工作 这方面的成果还很少 3 1 无论是i n t e r n e t 网络 还是 a t m 网络 因为数据流的流量控制最终还是要落实在对数据流业务的源端或宿 端进行 各个数据流业务的流量控制的依据不仅仅决定于它本身的状况和q o s 要求 而是与整个网络中的各数据流的流量信息和网络参数紧密关联在一起的 般而言 对于链接的源端或宿端 只能采用分布式控制方法 对丁链路上的 中问交换机节点而言 可以采取是集中式控制方式实现队列缓存资源的分配和 控制 如何把智能控制的成果运用剑网络数据流的流量控制也是当前研究的方 向之 现在面临的难题是 如何对非对称网络业务数据流进行有效地智能流 量控制 壮j 叫络摔制乐统 删络数姑流托制 分析和顺测州究 1 3 3 网络数据流研究的基本方法 关于网络数据流研究 针对不同的研究内容产 生了不少的研究方法 下面 就网络数据流建模 网络数据流流量控制两个方面进行回顾 1 3 3 1 网络数据流建模和分析 对网络流量特征的描述越准确 对网络性能的估计越精确 就i j 以准确地 进行网络结构设汁 网络资源管理 分配和 j 塞控制算法的设计 网络数据流 模型也不是唯一的 不同 务网络数据流所具有特性是不同的 这单 重 点回顾基于统计模型方法的代表性研究成果 一般地从统计方法来看 有基于 短程相关 s h o n r a n g ed e p e n d e n c e 的流最模型和基于长程相关 l o n g r a n g e d e p e n d 髓c e 的流量模型 基于短程相关的模