无线自组网(Ad Hoc网络)是由一组带有无线收发装置的移动节点组成的、多跳、临时性自组织网络系统。Ad Hoc网络中的每个节点既可能作为发送数据流的源主机,也可能作为转发数据流的路由器。无线网络多跳、多对一的通信方式及无线链路质量,都容易引起网络的局部或全局拥塞。由于Ad Hoc网络的带宽资源非常有限,因此拥塞研究显得十分重要。论文分别从拥塞控制的源端算法与链路算法两个方面,重点研究了Ad Hoc网络的TCP拥塞控制机制。本文首先分析了主动队列管理(Active Queue Management, AQM)的比例积分(Proportional Integral, PI)与比例积分微分(Proportional Integral Differential, PID)算法的稳定性与鲁棒性；其次建立了Ad Hoc网络的TCP/AQM微分模型；再次设计了一种比例求和微分(PSD)的神经元PID主动队列管理控制器；最后基于拥塞控制原理,建立了Ad Hoc网络TCP性能模型。论文主要研究内容如下：(1)主动队列管理PID算法的稳定性是实现其拥塞控制的基础。目前的PID设计及整定大多基于经验和试凑,往往得到一些孤立的整定结果,缺乏稳定区域的理论分析。针对Ad Hoc网络的无线与时滞特点,分析了PID算法在时延Ad Hoc网络中的稳定性,在不同的微分系数下,分别给出了时延系统PID-AQM控制的稳定区域。与传统的工程整定比较,稳定区域研究提供了时滞系统的PID稳定理论依据,为整定PID参数带来便利。通过Matlab和NS (Network Simulator)仿真,验证了稳定区域的结论及优越性。(2)由于研究者建立的控制对象模型只能是实际物理系统不精确的表示,在模型不精确或控制对象发生变化的条件下,控制系统仍能保持原有的控制性能,这是鲁棒性控制的目标,因而鲁棒性也是Ad Hoc网络AQM控制算法的重要性能指标。目前AQM的PI算法大多基于经验和试凑来设计和整定控制器系数,而作为控制对象的Ad Hoc网络,其环境参数经常变化,控制器系数能在多大程度上保持系统稳定,还缺乏鲁棒性的理论分析。根据鲁棒控制理论,分析了PI算法在时延Ad Hoc网络中的鲁棒性,推导了PI控制器确定时的链路容量、TCP连接数量和时延之间的关系,给出了某个PI控制参数下的时延R0的变化范围。通过Matlab和NS仿真,验证了时延参数鲁棒性的范围。(3)主动队列管理研究通常关注队列控制器设计,而作为被控对象,传输控制协议(TCP)往往利用NS仿真实现,Ad Hoc网络的TCP机制与AQM的相互关系尚不明确,因此有必要研究Ad Hoc网络TCP及AQM特性。基于TCP窗口加性增、乘性减规则及排队原理,推导了TCP窗口及队列的微分方程,再基于比例积分的AQM控制,推导了拥塞丢弃概率的微分方程,通过联立微分方程组,提出了Ad Hoc网络TCP/AQM微分模型。与NS的对比仿真显示,新模型能较好地估计Ad Hoc网络性能,基于本模型的研究也表明,网络跳数、无线丢失和过小的队列成为AQM性能瓶颈,队列信息则有助于TCP区分Ad Hoc网络的拥塞丢弃与无线丢失。(4)在AQM众多控制算法中,神经元PID算法能较好地控制队列长度,但其神经元增益对被控对象的状态较为敏感,恒定的神经元增益设定往往使控制效果难以保证。基于TCP窗口加性增、乘性减规则及AQM原理,推导了TCP窗口、拥塞丢弃概率及队列长度的微分方程。对该微分方程使用小扰动线性化理论,获得Ad Hoc网络TCP/AQM拥塞控制系统模型。基于该控制系统模型,将递推计算修正功能引入神经元PID,设计了一种神经元自适应PSD (Proportional Summation Differential)的AQM,该算法可以根据网络对象状况在线调整神经元增益。NS仿真表明,在无线分组丢失、突发流及链路容量变化的Ad Hoc网络中,PSD队列管理性能优于神经元PID。(5)由于Ad Hoc网络的多跳和无线信道特性,Padhye提出的有线TCP Reno模型不能准确反映Ad Hoc网络的吞吐量,而目前的Ad Hoc网络TCP性能建模往往利用马尔科夫链。基于802.11协议DCF (Distributed Coordination Function)的RTS/CTS (Request To Send/Clear To Send)通信机制,推导了多跳拓扑的可用链路容量,根据TCP的Tahoe版本及Reno版本拥塞窗口规则,分别建立了TCP窗口、可用链路容量及分组丢弃概率的数学关系,由此获得Ad Hoc网络TCP Tahoe与Reno的性能模型。仿真研究表明,新模型较好地估计了Ad Hoc网络TCP窗口及网络吞吐量,平均误差低于7%,另外,Reno的快速恢复算法无法更正关联丢失的所有分组,最终触发超时重传,因此在Ad Hoc网络中性能劣于Tahoe。