随着网络规模的增大以及网络结构的日趋复杂，特别是现代战场上作战单元节点数目的大幅增加，信息量的迅猛增长，使得拥塞问题成为制约战术网络有效传输信息的瓶颈。源端的拥塞算法已经不能满足需要，由于拥塞的直接发生地主要在路由器上，因此研究路由器上的拥塞控制策略具有更大的实际意义。本文分析了现有的主动队列管理(AQM)算法，针对战术网络的特点，研究了战术网络的主动队列管理算法。论文的主要工作如下：首先分析了战术网络拥塞产生的原因以及现有的拥塞控制策略，对在流体理论基础上建立的TCP窗口非线性模型进行线性化，得到战术网络拥塞控制模型，将现有的经典主动队列管理算法RED、REM和PI算法用于战术网络拥塞控制，通过仿真分析对比了这些算法的性能。其次，针对RED、REM和PI算法中存在的不足，将智能算法引入到主动队列管理算法中，改进了单神经元PID拥塞控制算法，结合无需辨识的自适应算法，动态地调整增益系数K；另外，为了进一步提高控制器品质，加入调整因子在线调整神经元权值的学习率。然后，进一步将模糊控制理论应用到控制器设计中，选择传输速率与队列长度作为拥塞动态系统的关键变量，以传输速率误差和队列长度误差作为输入设计了模糊控制器，并且结合模糊控制在算法收敛速度方面的优势，和PI控制算法在系统稳定性方面的优势结合设计了双模控制器。最后，针对战术网络系统存在非线性环节的问题，不再线性化TCP窗口的非线性模型，直接针对原有的非线性模型引入滑模控制方法，分别设计了战术有线网络和无线网络的滑模拥塞控制器。另外，考虑到战术Ad hoc网络节点的移动性导致网络动态拓扑的变化，可能会引起非拥塞造成的丢包，而影响战术网络的性能，这里将其考虑成控制对象的输入干扰，并设计了干扰观测器，增强了网络拥塞控制的鲁棒性。