Internet中的自适应神经网络终端滑模拥塞控制算法

来源：信息与控制杂志2014年第5期北京时间：

作者：闫明, 高哲

摘要：为抑制Internet中的拥塞现象，基于终端滑模控制理论和径向基函数（RBF）神经网络提出了一种拥塞控制算法．将网络参数的变化及非传输控制协议（TCP）数据流的影响等效为系统的不确定项，设计了一种新的终端滑模面，使滑动模态具有更短的有限收敛时间，并证明了滑动模态的渐近稳定性．使用RBF神经网络估计了控制器中不确定项的上界，并根据李亚普诺夫稳定性理论得出了神经网络权值的自适应律．与PID控制器和传统的终端滑模控制器进行了相同网络条件下的仿真对比实验，结果表明：所提出的算法具有更好的鲁棒性和更快的收敛速度．

关键词：Internet拥塞控制, 终端滑模控制, RBF神经网络, 自适应律