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基于回归预测统计模型下的MPTCP缓存研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第9-13页
    1.1 课题研究的背景以及意义第9-10页
    1.2 下一代互联网技术发展现状第10-12页
        1.2.1 IPv6简介第10-11页
        1.2.2 多路径传输技术发展情况第11-12页
    1.3 本文内容以及章节安排第12页
    1.4 本章小结第12-13页
2 MPTCP协议及相关技术概要第13-22页
    2.1 MPTCP协议技术第13-15页
    2.2 NorNet Core国际测试床第15-16页
    2.3 缓存耗量技术研究现状第16-18页
        2.3.1 传统TCP缓存的耗量计算第17页
        2.3.2 传统的MPTCP缓存的耗量计算第17-18页
    2.4 拥塞控制(Congestion Control,CC)算法第18-20页
        2.4.1 非耦合拥塞控制算法第18-19页
        2.4.2 耦合拥塞控制算法第19-20页
    2.5 脚本设计语言第20-21页
        2.5.1 Python语言简介第20-21页
        2.5.2 R语言简介第21页
    2.6 本章小结第21-22页
3 回归预测分析过程与模型构建第22-30页
    3.1 回归预测分析过程第22-23页
    3.2 多路径传输缓存定性分析第23-28页
    3.3 多路径缓存模型构建第28-29页
    3.4 本章小结第29-30页
4 测试场景设计与测试工具第30-35页
    4.1 测试场景设计与站点选取第30-31页
    4.2 测试场景实验工具第31-32页
    4.3 测试设备系统版本配置第32页
    4.4 吞吐量潜在影响因子第32-33页
    4.5 本章小结第33-35页
5 缓存耗量回归模型构建与分析第35-45页
    5.1 UiO-UiT回归模型分析第35-38页
    5.2 HiN-UiB回归模型分析第38-39页
    5.3 HKC-Simula回归模型分析第39-42页
    5.4 实验中的一些问题与解决第42-44页
    5.5 本章小结第44-45页
6 总结与展望第45-47页
参考文献第47-51页
附录第51-62页
    附录Ⅰ (Python缓存控制脚本)第51-59页
    附录Ⅱ (R语言测试数据可视化部分)第59-62页
硕士期间成果简介第62-63页
    论文发表第62页
    攻读硕士期间参与的项目第62页
    攻读硕士期间获得奖项第62-63页
致谢第63页

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