Case Studyppt课件.pptVIP

1. 引言： 异步传输模式（Asynchronous Transfer Mode，ATM）是由国际电信联盟提出的宽带综合业务数字网（B-ISDN）一种全新的通信网络，它能灵活有效地统计复用具有不同服务质量要求和不同带宽要求的各类业务。例如信元丢失率，信元延时。然而，由于ATM 网络没有链路层，信源的统计波动会导致缓冲区溢出而发生拥塞，在短时间内造成大量信元丢失、服务质量恶化，统计复用使拥塞控制成为ATM 网络亟待解决的关键技术之一。 拥塞控制中，通过改变信源的入网速率达到缓解拥塞的目的。对于多媒体流这类业务，通过改变多媒体流的编码率减少或增加每帧的信息量，从而改变信元的入网速率。另外，由于多媒体流的突发性及相关性，还必须选择正确的拥塞控制点以获得理想的控制效果。在网络的交换点，由于其高速转发的要求，使得协议必须简单，因而难以施加过多的控制；如果在网络的目的接点施加拥塞控制，由于控制信息反馈至源节点需要较长的传输时间，从而影响实际的控制效果；而在源端实施拥塞控制，可以避免过长的控制信息传输时间，达到实时控制的目的。 　　　 对于图1 的ATM 网络拥塞控制模型，目前主要有两种方法，一种称之为反应式拥塞控制，即实时检测复用器缓冲区当前队列长度以检测是否发生拥塞，当队列长度大于某一阈值时，表明可能发生拥塞，则降低多媒体流的编码率以降低进入复用器缓冲区的信源速率，这样虽然多媒体流（话音、图像）的质量略有下降，但避免了拥塞的发生；当缓冲区队列长度低于某一设定阈值时，拥塞得到缓解，则恢复原编码率以提高多媒体流的质量。对于反应式拥塞控制方法，关键的问题就是这两个阈值的确定，由于多媒体流的高突发性及高不确定性，阈值的确定还没有有效的方法。 另一种称之为预防式拥塞控制，即利用智能系统理论的建模方法（如神经网络方法、模糊神经网络方法等）预测下一个将要到达的多媒体流的特征，并结合当前缓冲区中的队列信息，得到下一刻的缓冲区队列长度，从而预测网络是否发生拥塞。一旦预测出拥塞将要发生，控制器就会要求编码器降低多媒体流的编码率，从而缓解拥塞。许多研究表明，尽管预防式拥塞控制方法需要复杂的计算，但在自适应性、鲁棒性等方面都要明显优越于反应式拥塞控制。 　　　 基于上述想法，本文基于神经网络方法提出了一种新的拥塞控制方法，其控制器输出包括编码率及对应的用户百分比。新的拥塞控制方法是在神经网络输出层直接包括编码率及对应用户百分比这两个输出变量，由连续编码率量化成离散编码率 。 　　 The obvious difference of the congestion control method proposed in this paper from other methods is that the controller output signals include not only the source coding rate but also the number of the traffic sources which send the cells at the coresponding coding rate．with the addition of source percentage as a controller output signal，the control system does not adjust the source coding rate in a body as in literature,but adjust the source coding rate on the basis of this controller output signa1．This control method not only minimizes the cell loss rate．but also guarantees the quality of information such as voice * Case Study Congestion control for ATM multiplexers using neural network 基于神经网络的ATM 网络的拥塞 控制研究 Abstract A new neural network based method for solving the problem of congestion control arising at the user network interface fUY1)of ATM networks is