基于matlab的网络通信系统自适应传输模糊控制器的实现

目录

行为参数化

一、理论基础

大合集

二、核心程序

IC设计

三、测试结果

C++ open 打开文件


一致性哈希

一、理论基础

(1) 输入输出变量模糊划分

pyqt

      本小节将依照FFSI推理方法建立自适应传输模糊控制器,首先对输入、输出变量进行模糊划分,以往返时延的差值和当前时刻的发包时间间隔Tc作为模糊控制器的输入,模糊控制器的输出是下一次发包时间间隔的调整,通过与当前时刻发包时间间隔Tc累加作为下一时刻的发包间隔Tn。

STL

  • 往返时延差模糊划分

      根据第四章网络时延的测量可知,端到端网络时延整体上随时间变化幅度较大,不适合直接用RTT值作为模糊控制器的输入变量。本文采用当前时刻预测时延与当前时刻的往返时延值RTTc的差值作为ATFC的一个输入变量。的隶属度函数如图5.9所示,论域为[-15ms,15ms],共分为7个模糊等级,分别为:负大(NB)、负中(NM)、负小(NS)、零(ZE)、正小(PS)、正中(PM)、正大(PB)。

airtest

builder模式

 ②当前发包间隔Tc模糊划分

cglib静态代理

      当前发包间隔Tc的隶属度函数如图5.10所示,Tc的论域为[100ms,500ms],共分为5模糊个等级,分别为:很短(S)、较短(SM)、中等(M)、较长(ML)、很长(L)。

软件启动报错

最短路径

 ③发包间隔的调整模糊划分

Lambda表达式

       图为发包间隔的调整的隶属度函数,的论域为[-200ms,200ms],共分为5个模糊等级,分别为较大减小(LD)、较小减小(SD)、不变(NC)、较小增大(SI)、较大增大(LI)。

移动端自动化测试实战

人工神经网络

       ATFC应用在网络拥塞场景下,当拥塞恶化时应增大发包间隔,减少网络拥塞对能耗数据包的影响,降低传输丢包率;当拥塞减缓时应减小发包间隔的原则,提高能耗数据包的传输效率。结合先验经验制定ATFC模糊控制规则如表所示。

wireshark

嵌入式硬件

Tc

成员方法

NB

前端自学

NM

tcpdump

NS

andorid原生插件

ZE

awk

PS

AVL

PM

Spring Security

PB

scala

S

NC

NC

NC

NC

SI

LI

LI

SM

SD

SD

SD

NC

SI

LI

LI

M

LD

SD

SD

NC

SI

SI

LI

ML

LD

LD

SD

NC

SI

SI

SI

L

LD

LD

LD

NC

NC

NC

NC

(3) 反模糊化

       通过式进行反模糊化求解,进一步将发包间隔调整与当前的发包间隔Tc累加计算下一次的的发包时间间隔Tn,同时为了避免累加之后Tn出现过大或者过小的情况,利用Tc的论域为[100ms,500ms]作为对发包间隔进行限制,如式所示:

整个算法的整体流程图如下所示:

 

二、核心程序

clc;
clear;
close all;
warning off;

%一次待发送总数据包大小为25kB
Pg_Size_all = 25;
Pg_Size_sub = 4;
Time        = 100;
%仿真时间为4000ms
Times       = 8000;

%注入背景流量,使得网络进入拥塞状态,即网络时延明显变大,时延抖动加剧,
%空闲状态下时延值要求在30~60ms,拥塞状态下要求在120~180ms,我们要对比的区间就是在拥塞状态下。
MTKL = 100;%蒙特卡洛循环次数
DBL1 = cell(1,MTKL);
for jj = 1:MTKL
    jj
    RandStream.setDefaultStream(RandStream('mt19937ar','seed',jj));
    DBL2        = [];    
    %即能够存放1000kB数据量
    ability     = 4.4;%网络(FIFO)1ms内传输能力
    FIFO_Depth  = 200;
    bg_Size     = zeros(1,Times);
    pg_Size     = zeros(1,Times);
    FIFO_Size   = FIFO_Depth*ones(1,Times);
    DB          = 0;%定义丢包次数
    ALL         = 0;%总发送次数
    for i  = 1:Times
        %发送数据包,原始传输方法,每100ms发送一次
        if mod(i,100) == 1
           pg_Size(i)  = Pg_Size_sub;
           ALL         = ALL +1;
        else
           pg_Size(i)  = 0; 
        end    
        %建立一个虚拟的FIFO,当网络空闲的时候,数据包通过这个FIFO需要 
        %产生随机大小的背景流量填充到FIFO中
        bg_Size(i)  = floor(8*rand(1,1))+1;
        %计算当前时刻网络中的剩余符合流量
        if i == 1
           FIFO_Size(i)= max(FIFO_Depth     - bg_Size(i) - pg_Size(i) + ability,0);
        else
           FIFO_Size(i)= max(FIFO_Size(i-1) - bg_Size(i) - pg_Size(i) + ability,0); 
        end
        %判断是否丢包
        if  mod(i,100) == 1
            if FIFO_Size(i) < Pg_Size_sub%丢包
               DB = DB + 1;
            else
               %在等候时间内,以一个小概率事件丢包
               P = rand();
               if P < 0.01
                  DB = DB + 1;
               else
                  DB = DB; 
               end
            end
        end
        %计算当前环境下的丢包变换曲线并显示最后的丢包率值
        DBL2(ALL) = DB/ALL;
    end
    DBL1{jj}  = DBL2;
    Lens(jj)  = ALL;
end

%计算均值
DBLavg = zeros(1,min(Lens));
for i = 1:min(Lens)
    tmps = 0;
    for jj = 1:MTKL
        tmps = tmps + DBL1{jj}(i);
    end
    DBLavg(i) = tmps/MTKL;
end
figure;
subplot(211);
plot(FIFO_Size);
xlabel('时间');
ylabel('网络流量承载能力变换情况');
grid on
subplot(212)
plot(100*DBLavg,'b-*');
xlabel('传输次数');
ylabel('丢包率');
grid on
STR = ['最终丢包率:',num2str(100*DBL2(end)),'%'];
text(length(DBL2)/2,70,STR);
axis([0,length(DBL2),0,100]);

三、测试结果

 

 

 

 A12-12

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