基于matlab的网络通信系统自适应传输模糊控制器的实现

Posted 2022-12-01 fpga和matlab

目录

一、理论基础

二、核心程序

三、测试结果

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一、理论基础

(1) 输入输出变量模糊划分

      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。

• 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）。

 ②当前发包间隔Tc模糊划分

      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）。

 ③发包间隔的调整模糊划分

       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）。

       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。

Tc	NB	NM	NS	ZE	PS	PM	PB
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
    DBL1jj  = 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 + DBL1jj(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