Model matematyczny kanału komunikacyjnego z zatorem w sieciach o zmiennych w czasie parametrach

W pracy zaproponowano model matematyczny kanału komunikacyjnego z zatorem w węźle zatłoczonym, blokadami w węzłach pośrednich i parametrach zmiennych w czasie. Do opisu matematycznego wykorzystany jest liniowy, niestacjonarny, dyskretny model układu dynamicznego. Umożliwia on modelowanie opóźnień o dowolnie długim czasie trwania. Model taki zapisany w przestrzeni zmiennych stanu daje możliwość wykorzystanie istniejących metod syntezy sterowania do unikania zatorów i minimalizacji ich skutków. W pracy przedstawiono wyniki symulacji komputerowej opracowanego modelu.

The paper presents a mathematical model of a communication channel with frequent congestion in intermediate nodes and time-varying delay. The first part of the paper is focused on description of some TCP protocol modifications, which adapted this protocol to be more effective and fault resistant in data transporting. This efficiency can be observed especially in an environment with frequent congestion and data loss. Regardless of the modifications of different transport protocols and the increase in the link bandwidth, to make full use of the computer network bandwidth it is necessary to develop some mechanisms allowing control of the transmitted packets at the network nodes. There is presented mathematical estimation of a real network segment built of many active network nodes and connections. This solution is a linear, non-stationary, discrete dynamical system model that allows modelling of delays for any long duration. Such a model stored in the state variables enables the use of existing synthesis methods of control to avoid congestion and minimize their effects. A block diagram of a network part with delay varying in time is presented in Fig. 1. A network part participating in packet forwarding may consists of a significant number of nodes. The last part of this paper presents the results of a simulation of the developed model in a form of the step response. The graph of this response is shown in Figs. 2 and 3.