自从上世纪80年代分组交换技术提出以来,计算机网络正得到迅猛的发展,网络用户规模也急剧上升,随之而来出现了网络拥塞和网络资源调度等问题。网络拥塞是由于在一定时间段内到达的数据包过多,路由器无法及时处理这些数据包,从而堆积在缓冲区内,造成网络传输时延增加,而时延增加又反过来降低了网络处理数据包的能力,如此循环,造成网络传输效率急剧下降,引发网络拥塞,严重时造成死锁现象,导致网络瘫痪;网络资源调度是指针对不同用户的数据包到达路由器后,在缓冲区内分别形成不同的队列,而由于每个用户链路的信道状态不一致,为了最大化地利用网络资源同时保障所有用户的服务质量,还要兼顾一定的公平性,需要合理的调度策略对不同的队列进行有效调度。考虑在分组网络下,数据包在传输过程中不可避免地存在随机的时延抖动,特别是无线网络中存在的信道干扰更会加剧时延抖动,严重时其范围可以到达零点几秒,我们称之为不稳定传输。不稳定传输会对队列尺寸等网络参数的观测带来干扰,而拥塞控制和调度策略都是根据队列尺寸等信息触发相应的控制机制,因此,不稳定传输势必会影响网络拥塞控制、调度策略的性能,甚至无法保证系统的稳定性,而目前,相关的研究成果还不是很充分。基于此,本文的主要工作就是:在不稳定传输下,对拥塞检测和控制算法建模研究,并讨论调度算法相关的鲁棒稳定性问题。具体的研究工作如下:(1)针对网络层中的拥塞控制算法,不稳定传输会给拥塞检测器带来一定程度的干扰,进而影响拥塞控制算法的性能。为了精确检测网络中的拥塞情况,我们根据TCP/IP网络中数据包的传输性质,利用时间序列的方法分析网络中的流量,建立相关的模型,使用递归最小二乘的方法估计相关参数,设计相应的拥塞检测算法。我们的算法考虑了网络中的不稳定传输性,得到算法中的参数即最优遗忘因子与不稳定传输之间的量化关系,此外,对比主流的基于平均队列尺寸的拥塞检测算法,我们考虑队列尺寸的更高阶信息,设计的是基于平均队列尺寸变化率的拥塞检测算法,在检测潜在拥塞上更有优势。(2)目前,无线网络资源调度主要采用跨层设计的方法,根据队列尺寸等信息,将网络层的拥塞控制问题和MAC的包调度问题联合控制优化,得到联合拥塞-调度算法。然而,这类算法并没有考虑数据包的不稳定传输性,即没有考虑不稳定传输对系统的稳定性的影响。为此,在联合拥塞-调度算法的基础上,我们根据数据包的流入速率和流出速率,对网络系统合理建模,利用马尔科夫随机游走模型描述队列尺寸的变化,验证在不稳定传输下系统的鲁棒稳定性,我们的分析方法可以推广到其他调度算法中。最后,我们对本文的工作进行总结,并讨论未来的研究方向。