Ứng dụng phương pháp giảm bậc mô hình trong xây dựng cấu trúc mạng quản lý viễn thông

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP - LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT ỨNG DỤNG PHƢƠNG PHÁP GIẢM BẬC MƠ HÌNH TRONG XÂY DỰNG CẤU TRÚC MẠNG QUẢN LÝ VIỄN THÔNG Ngành: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ Mã số: Học viên: NGUYỄN ANH TUẤN Ngƣời HD khoa học: PGS.TS NGUYỄN HỮU CƠNG THÁI NGUN, 2011 Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN Tai ngay!!! Ban co the xoa dong chu nay!!! http://www.lrc-tnu.edu.vn ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƢỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP - LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ ỨNG DỤNG PHƢƠNG PHÁP GIẢM BẬC MƠ HÌNH TRONG XÂY DỰNG CẤU TRÚC MẠNG QUẢN LÝ VIỄN THÔNG Học viên: NGUYỄN ANH TUẤN Mã số: Ngƣời HD khoa học: PGS.TS NGUYỄN HỮU CÔNG HƢỚNG DẪN KHOA HỌC HỌC VIÊN PGS.TS Nguyễn Hữu Công Nguyễn Anh Tuấn KHOA SAU ĐẠI HỌC BGH TRƢỜNG ĐHKTCN Thái Nguyên, 2011 Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan số liệu kết nêu Luận văn trung thực chƣa đƣợc cơng bố cơng trình khác Trừ phần tham khảo đƣợc nêu rõ Luận văn Tác giả Nguyễn Anh Tuấn Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn LỜI CẢM ƠN Tác giả xin chân thành cảm ơn Thầy giáo – PGS.TS Nguyễn Hữu Công, ngƣời hƣớng dẫn giúp đỡ tận tình từ định hƣớng đề tài, tổ chức thực nghiệm đến q trình viết hồn chỉnh Luận văn Tác giả bày tỏ lòng biết ơn Thạc sỹ Đào Huy Du thầy cô khoa Điện tử viễn thơng phịng Đào tạo, Khoa Sau đại học - Trƣờng Đại học Kỹ thuật Công nghiệp tạo điều kiện thuận lợi để tác giả hoàn thành Luận văn Do lực thân nhiều hạn chế nên Luận văn không tránh khỏi sai sót, tác giả mong nhận đƣợc đóng góp ý kiến Thầy, Cô giáo, nhà khoa học bạn đồng nghiệp Tác giả Nguyễn Anh Tuấn Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn MỤC LỤC Trang Lời cam đoan Lời cảm ơn Danh mục bảng biểu Danh mục hình vẽ PHẦN MỞ ĐẦU Tính cấp thiết đề tài Ý nghĩa đề tài Đối tƣợng, mục đích, phƣơng pháp nội dung nghiên cứu Chƣơng 1: TỔNG QUAN VỀ QUẢN LÝ HÀNG ĐỢI 1.1 Giới thiệu chung 1.2 Quá trình truyền liệu mạng vấn đề tắc nghẽn 1.2.1 Truyền liệu hệ thống mạng 1.2.2 Nghẽn mạng nguyên nhân gây nghẽn 1.2.3 Cơ chế điều khiển luồng để tránh tắc nghẽn 1.3 Sự cần thiết phải quản lý hàng đợi 1.3.1 Khái niệm quản lý hàng đợi tích cực AQM 1.3.2 Sự cần thiết phải có quản lý hàng đợi tích cực 1.4 Tổng kết chƣơng 10 Chƣơng 2: CÁC PHƢƠNG PHÁP QUẢN LÝ HÀNG ĐỢI 11 2.1 Giới thiệu 11 2.2 Cơ chế thông báo tắc nghẽn 11 2.2.1 Khái niệm chung 11 2.2.2 Sự đánh dấu IP header 12 Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn 2.2.3 Sự đánh dấu TCP header 13 2.2.4 Cơ chế hoạt động 14 2.3 Cơ chế hủy bỏ sớm ngẫu nhiên RED 15 2.3.1 Mơ tả khái qt thuật tốn 15 2.3.2 Giải thuật RED tham số 17 2.4 Cơ chế huỷ bỏ sớm ngẫu nhiên theo trọng số WRED 19 2.4.1 Khái quát 19 2.4.2 Cơ chế hoạt động 20 2.4.3 Sự ảnh hƣởng thông số MPD đến hoạt động WRED 21 2.4.4 Cách cấu hình WRED thiết bị Cisco 23 Chƣơng 3: GIẢM BẬC MƠ HÌNH THEO PHƢƠNG PHÁP CÂN BĂNG NỘI 25 3.1 Giới thiệu 25 3.2 Phát biểu toán giảm bậc mơ hình 25 3.3 Phƣơng pháp cân nội Moore 25 3.3.1 Một số ký hiệu toán học 25 3.2.2 Tổng quan đƣa tín hiệu vào lý thuyết thực tối thiểu 26 3.3.2.1 Nhắc lại hình học 27 3.3.2.2 Đặc điểm Xc 28 3.3.2.3 Đặc điểm Xō 29 3.3.3 Phân tích thành phần 29 3.3.3.1 Phụ thuộc tuyến tính xấp xỉ bình phƣơng nhỏ 31 3.3.3.2 Thành phần ma trận đáp ứng xung 32 3.3.3.3 Tính tốn thành phần độ lớn thành phần véc tơ 34 3.3.3.4 Tính chất nhiễu loạn thành phần độ lớn thành phần véc tơ 35 3.3.4 Phân tích tính điều khiển đƣợc tính quan sát đƣợc 36 Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn T A 3.3.4.1 Sự liên quan mô hình (F, G, C) thành phần eAtB, e CT T 37 A 3.3.4.2 Thành phần eAtB, e CT 39 3.3.4.3 Giá trị tọa độ không đổi – Dạng bậc 41 3.3.4.4 Mơ hình cân động học nội cân chuẩn hóa 42 3.3.4.5 Các tính chất ổn định tiệm cận, mơ hình cân nội 44 3.3.4.6 Tiền đề giảm bậc mơ hình 45 3.3.5 Các cơng cụ giảm bậc mơ hình 46 3.3.5.1 Giảm bậc cách khử hệ 47 3.3.5.2 Tính trội nội 49 3.3.5.3 Tính trội nội dạng bậc 51 3.4 Phát triển phƣơng pháp cân nội Moore 53 3.4.1 Giảm mô hình 53 3.4.2 Các hệ liên tục theo thời gian 55 3.4.3 Hệ thống rời rạc theo thời gian 61 3.5 Thuật toán giảm bậc theo cân nội 67 3.6 Một số ví dụ áp dụng giảm bậc mơ hình theo cân nội 69 3.7 Kết luận chƣơng 79 CHƢƠNG 4: ỨNG DỤNG GIẢM BẬC MƠ HÌNH CHO BÀI TỐN QUẢN LÝ HÀNG ĐỢI TÍCH CỰC (AQM) TRONG VIỄN THÔNG 4.1 Mở đầu 80 4.2 Cấu trúc hệ thống điều khiển 81 4.2.1 Sơ đồ tổng quát 81 4.2.2 Sơ đồ điều khiển 81 Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn 4.3 Ứng dụng giảm bậc mơ hình cho tốn quản lý hàng đợi tích cực AQM 83 4.3.1 Bài tốn quản lý hàng đợi 83 4.3.2 Giảm bậc đối tƣợng theo phƣơng pháp cân nội 84 4.3.3 Một số kết mô 87 90 4.4 Kết luận chƣơng KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 91 TÀI LIỆU THAM KHẢO 92 Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU TT Bảng số 2.1 2.2 Nội dung Trang Giải thuật WRED 20 Các thông số mặc định WRED cho giá trị DSCP khác 22 Tham số hệ giảm bậc mơ hình khơng gian 3.1 3.2 trạng thái mơ hình hàm truyền hệ giảm bậc Tham số hệ giảm bậc mơ hình khơng gian trạng thái mơ hình hàm truyền hệ giảm bậc 71 76 Mơ hình khơng gian trạng thái mơ hình hàm truyền 4.1 hệ giảm bậc Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN 85 http://www.lrc-tnu.edu.vn DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ TT Hình số Nội dung 1.1 Kiến trúc mạng đơn giản 1.2 Kiến trúc router 1.3 Ví dụ nghẽn mạng 2.1 ECN Field IP header 12 2.2 ECN bit IP header 13 2.3 Cấu trúc TCP Header với cờ CWR ECE 14 2.4 Cấu trúc trƣờng code field Reserved field TCP heade 14 2.5 Mơ hình quản lý hàng đợi dùng thuật toán RED 16 2.6 Sơ đồ hoạt động WRED 20 10 2.7 Cơ chế loại bỏ gói tin WRED 21 11 2.8 Biểu diễn trọng số WRED 22 12 3.1 Các tín hiệu vào hệ thống 27 13 3.2 Sơ đồ không gian trạng thái hệ thống 28 14 3.3 Hệ thống đƣa vào tín hiệu thử x(0) = 29 15 3.4 Hệ thống đƣa tín hiệu xung đầu vào 32 16 3.5 Phân chia mơ hình hệ thống 48 17 3.6 Phân chia mơ hình hệ thống thành hệ trội hệ yếu 48 18 3.7 Tổ chức mơ hình hệ thống 49 19 3.8 Sơ đồ mô hệ gốc hệ giảm bậc Simulink 72 20 3.9 Đáp ứng bƣớc nhảy hệ gốc hệ giảm bậc 73 21 3.10 Đặc tính tần số hệ gốc hệ giảm bậc 73 22 3.11 Sơ đồ mô hệ gốc hệ giảm bậc Simulink 77 23 3.12 Đáp ứng bƣớc nhảy hệ gốc hệ giảm bậc 78 24 3.13 Đặc tính tần số hệ gốc hệ giảm bậc 78 25 4.1 Biểu diễn nút cổ chai từ A sang B 81 Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN Trang http://www.lrc-tnu.edu.vn Luận văn thạc sỹ kỹ thuật 79 Hướng dẫn KH: PGS.TS Nguyễn Hữu Công 3.7 Kết luận chƣơng Qua việc nghiên cứu phƣơng pháp cân nội ví dụ minh họa cho ta thấy rằng: Phƣơng pháp cân nội thực đơn giản ma trận hệ gốc ổn định nên tất ma trận giảm bậc ổn định, dẫn tới hệ giảm bậc ổn định Với đặc tính bƣớc nhảy: Sai số hệ giảm bậc tăng dần bậc hệ giảm bậc giảm dần so với bậc hệ gốc Các hệ giảm bậc có bậc sát với bậc hệ gốc thay cho hệ gốc việc thiết kế hệ thống điều khiển cho hệ gốc Nhƣ trƣờng hợp hệ gốc bậc hệ giảm bậc thay đƣợc hệ gốc việc thiết kế hệ thống điều khiển Trƣờng hợp hệ gốc bậc hệ giảm bậc bậc thay đƣợc hệ gốc việc thiết kế hệ thống điều khiển Khi xem xét hệ giảm bậc hệ gốc miền tần số thấy : Trong miền tần số thấp đặc tình tần số hệ giảm bậc lệch pha 3600 nhiên miền tần số cao đặc tính tần số hệ giảm bậc sai lệch lớn 3600 so với đặc tính hệ gốc cần có thêm nghiên cứu để hạn chế sai lệch hệ giảm bậc hệ gốc miền tần Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn Luận văn thạc sỹ kỹ thuật 80 Hướng dẫn KH: PGS.TS Nguyễn Hữu Cơng CHƢƠNG IV ỨNG DỤNG GIẢM BẬC MƠ HÌNH CHO BÀI TỐN QUẢN LÝ HÀNG ĐỢI TÍCH CỰC (AQM) TRONG VIỄN THÔNG 4.1 Mở đầu Nhƣ biết điều khiển luồng liệu chế quan trọng điều khiển tắc nghẽn mạng TCP Trong năm gần nhiều nghiên cứu khai thác node trung gian giảm thiểu tắc nghẽn mạng Điều dẫn đến việc thiết lập thêm số phƣơng pháp quản lý hàng đợi nhƣ đề cập chƣơng khai thác tốt có hiệu Quản lý hàng đợi coi nhƣ lớp gói tin mất/đánh dấu router Nhiệm vụ là: + Sớm phát khả tắc nghẽn từ nguồn để gói/đánh dấu gói + Cho phép luồng liệu truyền ổn định + Loại bỏ hiệu trình với hàng đợi đầy tồn với thời gian dài + Cho phép thực nhịp nhàng thơng lƣợng lớn với trễ xảy hàng đợi nhỏ Thuật tốn RED cho phép thoả mãn việc tối ƣu hoá hoạt động router Một số đặc tính tốt RED kể nhƣ sau: + Rất nhậy với cấu hình hệ thống + Dễ dàng đƣa TCP chế độ đồng toàn cục Qua cách phân tích tốn quản lý hàng đợi thấy vấn đề quản lý hàng đợi phức tạp, đặc biệt tuyến truyền dẫn lớn Mà hầu hết phƣơng pháp điều khiển dựa sở mơ hình tốn học đối tƣợng điều khiển (cịn gọi hệ động học cần điều khiển) Tuy nhiên thực tiễn thƣờng gặp hệ động học mô tả mơ hình tốn học phức tạp, có bậc cao dẫn tới việc nắm bắt trạng thái hoạt động hệ phục vụ cho mục tiêu phân tích hệ gặp khơng khó khăn khó khăn muốn tổng hợp điều khiển hệ Những việc hiển nhiên trở nên dễ dàng sử dụng mơ hình đơn giản hơn, bậc thấp đƣợc chọn cho có đặc điểm quan trọng mơ hình bậc cao Do vấn đề giảm bậc mơ hình đƣợc đặt cần thiết hữu ích việc Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn Luận văn thạc sỹ kỹ thuật 81 Hướng dẫn KH: PGS.TS Nguyễn Hữu Công điều khiển hệ thống quản lý hàng đợi Trong thực tế, hầu hết hệ động học có động học phi tuyến, nhiên đa số hệ đƣa dạng mơ hình động học tuyến tính với giả thiết định Vì vậy, hầu hết cơng trình liên quan đến giảm bậc mơ hình đƣợc cơng bố tạp chí khoa học nƣớc quốc tế áp dụng cho đối tƣợng có động học tuyến tính Từ đây, chúng tơi đƣa tốn giảm bậc mơ hình cho hệ tuyến tính áp dụng cho tốn quản lý hàng đợi mạng viễn thông 4.2 Cấu trúc hệ thống điều khiển 4.2.1 Sơ đồ tổng quát Giả sử có cấu hình mạng nhƣ hình 4.1 10Mbps A 15Mbps B 15ms n 15ms Hình 4.1 Biểu diễn nút cổ chai từ A sang B Hình 4.1 cho thấy nút cổ chai thể qua kết nối A B Giữa A B có tố độ truyền liệu 15Mbps (khoảng 15000 gói/s) Mỗi gói tin chứa khoảng 125 bytes thời gian trễ khoảng 15ms Trên tất các nguồn đến A có tốc độ 10Mbps độ trễ 15ms độ lớn hàng đợi 300 gói Hàng đợi A đƣợc thực theo AQM Drop-tail Giả sử nhân tố tải (số phiên TCP) 120 q0=75 gói 4.2.2 Sơ đồ điều khiển Sơ đồ điều khiển AQM sử dụng thấy hình 4.2 Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn Luận văn thạc sỹ kỹ thuật q0 e(k) 82 Bộ điều khiển W c (s) Hướng dẫn KH: PGS.TS Nguyễn Hữu Cơng u(k) q(k) W(s) Đối tƣợng - Hình 4.2 Sơ đồ hệ thống điều khiển AQM Xây dựng + Có khả đƣa tri thức chuyên gian vào điều khiển hệ AQM + Bộ điều khiển + Đối tƣợng điều khiển + Có khả tìm biến tồn cục + Khơng thiết phải có vùng nhớ đệm lớn Với lý nêu hệ điều khiển đƣợc mơ tả nhƣ sau: Trên hình 4.2 giả thiết hệ thống đƣợc mô tả [23] Các thơng số đƣợc tính theo [24] ta có hàm truyền nhƣ sau C  Rs ( RC )  RS e e 2 N N W(s)= => W(s)= 2N R 2C ( s  )(s  ) ( Rs  1)( s  1) R R C 2N (4.1) Trong đó: C tốc độ đƣờng truyền (gói/s) q0 giá trị hàng đợi mong muốn q giá trị hàng đợi đầu N tải (số phiên TCP) R RTT; R=2(q/C +Tp) Tp giá trị xác định Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn Luận văn thạc sỹ kỹ thuật 83 Hướng dẫn KH: PGS.TS Nguyễn Hữu Công P xác suất gói/đánh dấu Nhận xét: Khi thiết kế điều khiển W c (s); độ phức tạp điều khiển phụ thuộc vào độ phức tạp đối tƣợng W(s) Hơn W c (s) thực tế thực xử lý số W c (s) giảm độ phức tạp(có bậc thấp) tăng nhanh tốc độ tính tốn điều có ý nghĩa thực tế Vì nội dung nghiên cứu luận văn tìm cách giảm bậc mơ hình đối tƣợng W(s) để giảm bậc W c (s) nhằm tăng tốc độ tính tốn Tuy nhiên việc giảm bậc W(s) phải đảm bảo sai số khơng lớn giá trị cho phép 4.3 Ứng dụng giảm bậc mơ hình cho tốn quản lý hàng đợi tích cực AQM 4.3.1 Bài tốn quản lý hàng đợi Để thực xem xét môi trƣờng làm việc mạng Chúng ta lấy ví dụ mơ cụ thể nhƣ sau: Hệ thống mạng máy tính hoạt động nhƣ TCP/IP với thơng số nhƣ dƣới đây: Cc lƣu lƣợng đƣờng truyền với Cc= 105 gói/s=100Mbps Rc RTT = 0.03 s Nc = 30 load factor Các thông số đƣợc xác định khoảng C (0, Cc); R (0, Rc); N (Nc,  ); * Hàm truyền hệ thống AQM đƣợc tính từ (4.1) C  Rs 0, 03s e 10 e 2N => W(s)= = 2N 100 ( s  )(s  ) ( s  )(s  ) R R C 3 (4.2) 5 108 10 , 03 => W(s)= = 100 2 100 ( s  )(s  ) ( s  )(s  )(0,03s  1) 3 3 (4.3) => W(s)= 1,67.108 0,03s  2,02s  35s  33,33 Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN (4.4) http://www.lrc-tnu.edu.vn Luận văn thạc sỹ kỹ thuật 84 Hướng dẫn KH: PGS.TS Nguyễn Hữu Công 4.3.2 Giảm bậc đối tƣợng theo phƣơng pháp cân nội Xét hàm truyền hệ thống AQM W(s)= 1,67.108 0,03s  2,02s  35s  33,33 Chuyển mơ hình đối tƣợng sang dạng không gian trạng thái x  A3 x  B3 u y3  C3 x 256  67.33  4.514  0.0113    ; 0  B    ; C  0 331.1  256    256  có tham số nhƣ sau: A3   Kiểm tra tính điều khiển đƣợc quan sát đƣợc hệ thống gốc bậc Định thức A3 det(A3) = -740.5568; Các giá trị riêng A3 là: 33.3318 + 0.3847i; -33.3318 - 0.3847i; -0.6665 Nhƣ A3 ma trận ổn định, hệ điều khiển đƣợc quan sát đƣợc hoàn toàn Từ ta có: 1   0.0002 Vc    ;   0.0002 12886  c    167 0 0  22  1.51.1013 0  0.9782 0.2066  0.0198     21.10  P   0.1858  0.8292 0.5271  ;      0 0  0.0925 0.5193 0.8496    0  0.0022   T   0.0009 0.0103   0.0032 0.0182  0.0298 Hệ thống gốc hệ cân nội là: x *  A3* x *  B3*u y *  C 3* x * Với tham số: Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn Luận văn thạc sỹ kỹ thuật 85 Hướng dẫn KH: PGS.TS Nguyễn Hữu Công  10.5585  4.1735.10    0.5761 6.7215   A3*   0.2528  18.1592 63.1077  B3*   0.8815.10   0.0844.10   0.0233  3.6958  48.5947   C4* =[-1.0734 6.0265 -9.8585] Kết giảm bậc đƣợc cho bảng sau: Bảng 4.1: Mơ hình khơng gian trạng thái mơ hình hàm truyền hệ giảm bậc Bậc hệ Tham số hệ giảm bậc mơ Mơ hình hàm truyền giảm bậc hình khơng gian trạng thái hệ giảm bậc   0.5761 6.7215  A2   ;  0.2528  18.1592  4.1735.10  B2   6  0.8815.10   8.325 10 s  9.101 10 s  18 74 s  12 16 C3 =[-1.0734 6.0265] A1   0.5761 ; B1   4.1735 10  4.48.10 s  0.5761 C1 =[-1.0734] Các kết tính tốn đƣợc đƣợc lập trình MATLAB dƣới dạng file.m Đánh giá chất lƣợng độ hệ giảm bậc Sau tìm mơ hình giảm bậc, để đánh giá chất lƣợng độ, ta sử dụng MATLAB/SIMULINK vẽ đáp ứng h(t) nhƣ hình 4.3 Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn Luận văn thạc sỹ kỹ thuật 86 Hướng dẫn KH: PGS.TS Nguyễn Hữu Cơng Hình 4.3 Đáp ứng h(t) hệ gốc hệ giảm bậc Từ kết mô cho thấy: Đáp ứng h(t) hệ giảm bậc trùng khít với hệ gốc, hệ giảm bậc có sai khác so với hệ gốc, nhiên sai khác nhỏ hệ giảm bậc hồn tồn đại diện cho hệ gốc ban đầu Đánh giá chất lƣợng hệ giảm bậc miền tần số Để đánh giá chất lƣợng miền tần số, ta khảo sát đặc tính biên tần hệ gốc hệ giảm bậc, kết nhƣ hình 4.4 Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn Luận văn thạc sỹ kỹ thuật 87 Hướng dẫn KH: PGS.TS Nguyễn Hữu Cơng Hình 4.4: Đặc tính biên tần hệ gốc hệ giảm bậc Từ kết cho thấy, miền tần thấp A() hệ gốc hệ giảm bậc có sai khác ít, sai số A() tăng tần số tăng 4.3.3 Một số kết mô Để đánh giá chất lƣợng điều khiển gốc bậc chất lƣợng hệ giảm bậc bậc 2, thực thiết kê mô Matlab Với yêu cầu điều khiển AQM cho giá trị đặt mong muốn qo=200 gói xem xét giá trị hàng đợi đầu q thay đổi thời gian hoạt động mạng Các kết thu đƣợc chạy mô nhƣ sau: Hình 4.5 dạng đáp ứng gói liệu đầu so với gói liệu yêu cầu sử dụng điều khiển có hàm truyền nhƣ hệ gốc bậc nói trên, hình vẽ cho thấy gói liệu đầu tiệm cận sát với cận với số lƣợng gói liệu yêu cầu 200 gói Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn Luận văn thạc sỹ kỹ thuật 88 Hướng dẫn KH: PGS.TS Nguyễn Hữu Cơng Hình 4.5 Gói tín hiệu đầu (đỏ) bám tín hiệu yêu cầu (xanh) hệ điều khiển gốc bậc Hình 4.6 Tín hiệu điều khiên mờ (đỏ) tín hiệu sai số (xanh) hệ gốc bậc Kết trƣờng hợp sử dụng hệ điều khiển bậc theo kết giảm bậc đƣợc thể hình vẽ 4.7 4.8 Ở hình vẽ 4.7 thể đáp ứng gói liệu đầu so với gói liệu yêu cầu sử dụng điều khiển bậc nói Hình vẽ cho thấy gói liệu đầu chƣa tiệm cận sát với cận với số lƣợng gói liệu yêu cầu 200 gói nhiên sai số chấp nhận đƣợc Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn Luận văn thạc sỹ kỹ thuật 89 Hướng dẫn KH: PGS.TS Nguyễn Hữu Công Response: Goi du lieu dau , Goi du lieu yeu cau < Do> 500 400 300 200 Response: Goi du lieu dau , Goi du lieu yeu cau < Do> 100 500 400 0 300 10 15 20 25 30 35 40 45 50 200 Hình 4.7 Gói liệu đầu tiệm cận vói gói liệu yêu cầu q0=200 -4 Control:Tin hieu dk< Do>, Error:Sai so dk 1.5 Trên hình 4.8 tín hiệu điều khiển (đỏ) tín hiệu sai số (xanh) gói x 10 100 liệu yêu cầu0và gói 5dữ liệu đầu15ra sử dụng điều35khiển40đã đƣợc giảm bậc (bậc 10 20 25 30 45 50 1): -4 1.5 Control:Tin hieu dk< Do>, Error:Sai so dk x 10 0.5 0.5 0 0 10 15 10 20 15 20 25 25 30 30 35 35 40 40 45 45 50 50 Hình 4.8 Tín hiệu điều khiên mờ (đỏ) tín hiệu sai số (xanh) Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn Luận văn thạc sỹ kỹ thuật 90 Hướng dẫn KH: PGS.TS Nguyễn Hữu Công 4.4 Kết luận chƣơng Qua việc áp dụng phƣơng pháp giảm bậc mơ hình hệ thống điều khiển lƣu lƣợng mạng mạng viễn thơng, tốn cụ thể cho đối tƣợng bậc đầy đủ bậc, hệ giảm bậc 2, bậc 1chúng thấy nhƣ sau: - Hệ thống điều khiển lƣu lƣợng mạng mạng viễn thông cho hệ bậc đầy đủ bậc yêu cầu phải đo đƣợc trạng thái, thiết kế cho hệ giảm bậc ta cần đo trạng thái, số trạng thái cần đo giảm trạng thái, điều có ý nghĩa thực tế, việc đo trạng thái hệ không dễ dàng - Sai lệch tĩnh hệ bậc dùng điều khiển hệ giảm bậc đạt đƣợc tƣơng đƣơng nhƣ dùng điều khiển đủ bậc (St% = 0) Hệ bậc dùng điều khiển hệ giảm bậc có dao động ( lần) có q điều chỉnh (nhỏ 15%) (các thơng số nằm phạm vi cho phép) dùng điều khiển khơng có dao động khơng có q điều chỉnh Thời gian q độ thời gian đáp ứng hệ bậc dùng điều khiển hệ giảm bậc nhỏ so với dùng điều khiển đủ bậc Kết luận: Có thể dùng hệ giảm bậc bậc thay hệ gốc bậc trình thiết kế hệ thống điều khiển theo kỹ thuật không gian trạng thái dùng điều khiển thu đƣợc để điều khiển hệ gốc bậc đạt chất lƣợng tƣơng đƣơng nhƣ dùng điều khiển đủ bậc ta cần đo số trạng thái hệ, điều có ý nghĩa thực tế Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn Luận văn thạc sỹ kỹ thuật 91 Hướng dẫn KH: PGS.TS Nguyễn Hữu Công KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ A Kết luận Sau thời gian tìm hiểu nghiên cứu luận văn trình bày đƣợc vấn đề sau: Phân tích rõ vai trị quan trọng tốn quản lý hàng đợi tích cực ứng dụng mạng viễn thông làm rõ số thuật toán quản lý hàng đợi Nghiên cứu sở toán học số ứng dụng quan trọng có sử dụng phƣơng pháp giảm bậc mơ hình tập trung vào phƣơng pháp giảm bậc cân nội Moore Ứng dụng phƣơng pháp giảm bậc mơ hình phƣơng pháp cân nội vào toán quản lý hàng đợi tích cực AQM mạng viễn thơng Phân tích đánh giá kết thơng qua mơ ví dụ cụ thể Qua phần đề cập luận văn, thấy việc áp dụng phƣơng pháp giảm bậc mơ hình phƣơng pháp cân nội Moore tối ƣu hoạt động mơ hình kỹ thuật, đặc biệt với khả chọn lọc tự nhiên để thích nghi với môi trƣờng tự nhiên, chúng giúp giải nhiều toán phức tạp thực tế Bên cạnh đó, việc áp dụng phƣơng pháp cân nội Moore vào toán quản lý hàng đợi tích cực mạng viễn thơng làm cho hệ thống hoạt động cách linh hoạt hơn, hiệu trình xử lý Áp dụng phƣơng pháp cân nội để giảm bậc cho hệ thống quản lý hàng đợi gốc bậc chúng tơi thấy hệ giảm bậc thay hệ gốc bậc B Kiến nghị Cần nghiên cứu số phƣơng pháp khác việc giảm bậc mơ hình, có so sánh với phƣơng pháp cân nội Luận văn đánh giá đánh giá hệ giảm bậc qua đáp ứng bƣớc nhảy (đáp ứng xung) đặc tính biên tần, chúng tơi đề nghị cần có thêm nghiên cứu phƣơng pháp cân nội miền tần số cao để hiệu chỉnh sai số đặc tính biên tần hệ gốc hệ giảm bậc miền tần Mặt khác cần đƣa mơ hình có bậc cao để áp dụng cho số toán viễn thơng khác Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn Luận văn thạc sỹ kỹ thuật 92 Hướng dẫn KH: PGS.TS Nguyễn Hữu Công TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Nguyen Tuong Long Le Investigating the Effects of Active Queue Management on the Performance of TCP Applications [2] Võ Thanh Tú, Nguyễn Thúc Hải Tích hợp chế điều khiển gói báo nhận quản lý hàng đợi điều khiển lƣu thông mạng [3] Kun I.Pack, Ph.D QOS IN PACKET NETWORKS The MITRE corporation USA [4] Jae Chug and Mark Claypool Analysis of Active Queue Management Computer Science Department Worcester Polytechnic Institute MA 01609 , USA [5] Sally Floyd TCP and Explicit Congestion Notification Lawrence Berkeley Laboratory One Cyclotron Road, Berkelay ,CA 94704 [6] Aleksandar Kuzmanovic The Power of Explicit Congestion Notification [7] Michael E.Flannagan Cisco QoS [8] Sally Floyd and Van Jacobson Random Early Detection Gateways for Congestion Avoidance August 1993 [9] S.Floyd, L.Zang, V.Jacobson rfc2309:Recommendations on Queue Management and Congestion Avoidance in the Internet April 1998 [10] Sally Floyd “ RED: Discussions of Setting Parameters” November 1997 [11] Floyd Recommendation on using the “gentle” variant of RED March 2000 [12] Cisco Systems, Inc Cisco IOS Quality of Service Solutions Configuration Guide [13] Moore B C., Principal component analysis in linear systems: Controllability, observability, and model reduction , IEEE Trans Auto Contr., AC-26, 17-32, 1981 [14] Perenbo I, and Silverman L M., Model reduction via balanced state space repre-sentation, IEEE Trans Auto, contr., AC-27, 328-387, 1982 Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn Luận văn thạc sỹ kỹ thuật 93 Hướng dẫn KH: PGS.TS Nguyễn Hữu Công [15] Glover K., All optimal Hankel norm approximation of linear multivariable system and their L2 error bounds, IEEE Trans, Auto Contr., AC29, 1105-1113, 1984 [16] Lastman G J and Sinha N K., A comparision of the blanced matrix and the aggregation methods of model reduction, IEEE Trans Auto Contr., AC-30 (4), 301-304, 1985 [17] Lastman G J and Sinha N K., Worst-case error analysis of the balanced matrix method of model reduction, Can I Elect And Comp Engg., 14, 18-23, 1989 [18] Prakash R and Rao S V., Model reduction by low-frequency approximation of internally balanced representation, Proc IEEE Conf Decision, Contr., Tampa, Florida, USA, 143-150, 1989 [19] Anderson J H., Geometrical approach to the reduction of dynamically systems, Proc IEE., 114, 1014-1018, 1967 [20] Davison E J., A method for simplifying linear dynamic systems, IEEE Trans Auto Contr., AC-11, 93-101, 1966 [21] Marshall S ., An approximate method for reducing the order of large systems, Contr Engineering, 10, 642-648, 1966 [22] Prakash R and Rao S V., Model reduction by low-frequency approximation of internally balanced representation, Proc IEEE Conf Decision, Contr., Tampa, Florida, USA, 143-150, 1989 [23] F Ren, C Lin (2003), Speed up reponsiveness Active Queue anagement Systems, Special Issue on Internet Technology III, Vol.E86B, No [24] T Alvarez, S Cristea, AQM Control of TCP/IP Networks using Generalized Predictive Control [25] Prakash R and Rao S V., Model reduction by low-frequency approximation of internally balanced representation, Proc IEEE Conf Decision, Contr., Tampa, Florida, USA, 143-150, 1989 [26] Sannuti P and Kokotovic S., Near Optimum design of liear systems using singular perturbation method, IEEE Trans Auto Contr., AC-14, 15-21, 1969 [27] Sanash Y., Stable reduced-order models using Pade-type approximations, IEEE Trans Auto Contr., AC-14, 27-32, 1969 Số hóa Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn