江苏省自然科学基金(BK2007206)

作品数：9被引量：21H指数：2
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相关期刊：《系统科学与数学》《控制理论与应用》《动力学与控制学报》《计算机工程》更多>>
相关主题：主动队列管理网络控制系统主动队列管理算法拥塞控制H∞控制更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>
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具有通信约束的网络控制系统动态调度和H_∞量化联合镇定被引量：2
《中南大学学报（自然科学版）》2013年第S1期103-108,共6页余春 周川 陈庆伟 
江苏省自然科学基金资助项目(BK2007206);南京理工大学自主科研计划项目(2010GJPY066);南京市留学回国科技择优项目资助
针对具有通信约束的随机时延网络控制系统,提出一种TOD动态调度策略与H∞量化控制联合镇定的方法。该方法采用TOD调度算法和对数量化器,采用扇形界方法处理量化误差并将闭环网络控制系统建模为具有参数不确定性的离散切换系统。基于Lyap...
关键词：网络控制系统 通信约束 TOD 对数量化器 
通信受限的时延网络控制系统动态调度与控制同步设计被引量：2
《中南大学学报（自然科学版）》2013年第S1期109-114,共6页王先鹏 周川 陈庆伟 
江苏省自然科学基金资助项目(BK2007206);南京理工大学自主科研计划项目(2010GJPY066);南京市留学回国科技择优资助项目
针对一类具有通信约束的网络控制系统,采用Lyapunov-Metzler不等式方法研究动态调度协议和反馈控制器同步设计问题。动态调度协议根据系统的状态信息和使系统性能函数最小进行系统模态切换,从而将该调度策略下的网络控制系统建模为离散...
关键词：网络控制系统 切换系统 动态调度策略 同步设计 
不确定TCP流模型的离散H_∞鲁棒主动队列管理算法被引量：3
《控制理论与应用》2013年第2期222-228,共7页周川 何俊伟 陈庆伟 
国家自然科学基金资助项目(60975075);江苏省自然科学基金资助项目(BK2007206);南京理工大学自主科研专项计划资助项目(2010GJPY066)
针对TCP/IP网络存在参数时变和不确定性下的拥塞控制问题,提出一种新的基于H∞状态反馈控制的离散鲁棒主动列队管理算法(AQM).该方法针对不确定TCP流模型,将短期突发流所占据的带宽作为系统的外部干扰,同时考虑时滞和参数不确定性因素,...
关键词：主动队列管理 TCP流模型 H∞控制 线性矩阵不等式(LMI) 
具有通信约束的网络控制系统动态调度与H_∞控制协同设计被引量：14
《控制理论与应用》2012年第9期1132-1138,共7页杜明莉 周川 陈庆伟 任俊 
国家自然科学基金资助项目(60975075);江苏省自然科学基金资助项目(BK2007206);南京市留学回国启动基金资助项目
针对一类具有通信约束的随机时延网络控制系统,提出一种基于试一次丢弃(try-once-discard,TOD)动态调度策略与鲁棒H∞控制器协同设计的方法.考虑通信约束和随机时延的影响,将系统建模为一类具有参数不确定性的离散切换系统,并采用切换...
关键词：网络控制系统 H∞控制 TOD动态调度策略 通信约束 协同设计 
基于神经元自适应变结构控制的主动队列管理算法
《计算机应用》2011年第9期2305-2307,2312,共4页周川 王宗欣 吴益飞 陈庆伟 
江苏省自然科学基金资助项目(BK2007206);南京理工大学自主科研专项计划项目(2010GJPY066);南京市留学回国启动基金资助项目(AD41242)
针对网络TCP模型的非线性以及回路延时和负载波动等不确定性因素,提出一种基于神经元自适应变结构控制(VSC)的主动队列管理(AQM)算法。通过非线性变结构控制以保证路由器队列响应的快速性和鲁棒性;同时考虑到滑模控制中存在的抖振会引...
关键词：主动队列管理 拥塞控制 变结构控制 神经元 抖振 
一类随机时延网络控制系统的神经网络自适应容错控制
《系统科学与数学》2011年第6期637-649,共13页周川 周小波 吴益飞 陈庆伟 
江苏省自然科学基金(BK2007206);南京理工大学自主科研专项计划(2010GJPY066);南京市留学回国启动基金资助项目
针对一类随机时延网络控制系统,提出一种基于RBF神经网络自适应动态补偿的容错控制策略.该方法通过在线估计时延将系统建模为随机切换系统,并在模型参考自适应方法的基础上设计RBF神经网络动态补偿容错控制器,利用Lyapunov稳定性理论给...
关键词：网络控制系统 随机时延 容错控制 神经网络 
一种基于神经元强化学习的网络拥塞控制方法被引量：1
《动力学与控制学报》2011年第1期54-57,共4页周川 狄东杰 陈庆伟 郭毓 
江苏省自然科学基金(BK2007206);南京理工大学自主科研专项计划(2010GJPY066);南京市留学回国启动基金资助项目~~
提出了一种基于神经元强化学习(Neuron-based Reinforcement Learning,NRL)的自适应AQM算法,采用链路速率和队列长度作为拥塞指示,可根据网络环境的变化在线自动调整神经元参数,从而保持良好的队列长度稳定性和对网络负载波动的鲁棒性....
关键词：拥塞控制 主动队列管理(AQM) 神经元 强化学习 
基于模糊推理的鲁棒主动队列管理算法
《计算机工程》2010年第21期204-206,共3页周川 郭毓 陈庆伟 
江苏省自然科学基金资助项目(BK2007206);南京市留学回国科技启动基金资助项目
基于常规控制理论的主动队列管理(AQM)算法在复杂动态网络环境下对参数变化比较敏感,难以保证队列稳定性且缺乏鲁棒性。针对上述问题提出基于队列长度和链路速率相对变化率的模糊AQM算法,以队列长度与期望队列长度以及链路速率与链路容...
关键词：主动队列管理 拥塞控制 模糊推理 鲁棒性 
基于显式拥塞指示的自适应主动队列管理算法被引量：1
《系统仿真学报》2009年第23期7577-7580,共4页周川 张璐 陈庆伟 
江苏省自然科学基金(BK2007206)
目前Internet网络中间节点拥塞控制问题在网络和控制理论界已获得了广泛关注。本文提出一种基于神经元自适应PID控制器的AQM算法,针对TCP/AQM系统模型,结合中间节点队列管理和显式拥塞指示机制(Explicit Congestion Notification,ECN)机...
关键词：主动队列管理(AQM) 拥塞控制 神经元 PID控制器 显式拥塞指示(ECN) 
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