| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 注释表 | 第9-10页 |
| 第1章 引言 | 第10-21页 |
| 1.1 HOWBAN概述 | 第10-14页 |
| 1.1.1 HOWBAN的研究背景 | 第10-12页 |
| 1.1.2 HOWBAN的结构 | 第12-13页 |
| 1.1.3 HOWBAN的优势 | 第13-14页 |
| 1.2 HOWBAN中的关键技术 | 第14-18页 |
| 1.2.1 网络规划策略 | 第14-15页 |
| 1.2.2 资源调度策略 | 第15页 |
| 1.2.3 QoS映射机制 | 第15-17页 |
| 1.2.4 流量整形策略 | 第17-18页 |
| 1.3 本文主要工作及其意义 | 第18-19页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第19-21页 |
| 第2章 流量整形模型 | 第21-27页 |
| 2.1 流量整形策略概述 | 第21-23页 |
| 2.2 漏桶与令牌桶算法 | 第23-24页 |
| 2.3 自相似模型 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 HOWBAN中自适应令牌桶流量整形策略 | 第27-42页 |
| 3.1 研究背景 | 第27-28页 |
| 3.2 HOWBAN中的资源调度策略 | 第28-32页 |
| 3.2.1 QoS映射 | 第29-30页 |
| 3.2.2 调度策略 | 第30-32页 |
| 3.3 HOWBAN中令牌桶流量整形策略 | 第32-34页 |
| 3.4 自适应缓存管理策略 | 第34-35页 |
| 3.5 数值结果分析 | 第35-41页 |
| 3.5.1 仿真环境设置 | 第35-36页 |
| 3.5.2 仿真结果分析 | 第36-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 HOWBAN中基于QoE驱动的HAS流量整形策略 | 第42-56页 |
| 4.1 研究背景 | 第42-43页 |
| 4.2 自适应视频流的概述 | 第43-45页 |
| 4.3 HOWBAN中HAS的流量整形策略 | 第45-47页 |
| 4.3.1 基于客户端的流量整形策略 | 第46页 |
| 4.3.2 基于服务器的流量整形策略 | 第46-47页 |
| 4.3.3 基于网关的流量整形策略 | 第47页 |
| 4.4 HOWBAN中基于QoE驱动的HAS评估模型 | 第47-51页 |
| 4.4.1 视频质量水平稳定性 | 第48-49页 |
| 4.4.2 最佳质量水平选择的保真度 | 第49页 |
| 4.4.3 收敛速度 | 第49页 |
| 4.4.4 最大化QoE评估模型 | 第49-51页 |
| 4.5 HOWBAN中基于QoE驱动的HAS令牌桶流量整形策略 | 第51-52页 |
| 4.6 数值结果分析 | 第52-55页 |
| 4.6.1 仿真环境设置 | 第52页 |
| 4.6.2 仿真结果分析 | 第52-55页 |
| 4.7 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 结束语 | 第56-59页 |
| 5.1 主要工作与创新点 | 第56-57页 |
| 5.2 后续研究工作 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 | 第65页 |
