中文摘要 | 第1-7页 |
英文摘要 | 第7-15页 |
1 绪论 | 第15-29页 |
·选题背景 | 第15-17页 |
·国内外研究现状 | 第17-20页 |
·已有高速网络链路流量测量系统 | 第20-22页 |
·基于软件实现的流量测量系统 | 第20-21页 |
·基于硬件实现流量测量系统 | 第21-22页 |
·基于边缘测量的流量测量系统 | 第22页 |
·在高速网络环境下现有链路流量测量系统主要表现的问题 | 第22-25页 |
·论文的内容和结构 | 第25-29页 |
2 基于边缘测量的高速网络链路流量测量模型研究 | 第29-49页 |
·引言 | 第29-30页 |
·相关流量模型 | 第30-32页 |
·传统流量模型 | 第30页 |
·预测流量模型 | 第30页 |
·核心到边缘模型(Network Tomography) | 第30-31页 |
·边缘到核心模型(Traffic Mapping) | 第31页 |
·直接测量模型(Direct Model) | 第31页 |
·基于MPLS 的测量模型 | 第31-32页 |
·基于边缘测量的链路流量矩阵 | 第32-41页 |
·测量模型数学描述 | 第32-33页 |
·基于主动方法获取路径信息 | 第33-39页 |
·流量收集 | 第39页 |
·测量系统模型 | 第39-40页 |
·算法分析 | 第40-41页 |
·实验仿真 | 第41-49页 |
·仿真网络拓扑 | 第41页 |
·仿真结果 | 第41-47页 |
·结果分析 | 第47页 |
·本章小结 | 第47-49页 |
3 基于回归方程的瓶颈链路流量监测研究 | 第49-63页 |
·概述 | 第49页 |
·模型简化原则 | 第49页 |
·基于回归分析的瓶颈链路流量测量 | 第49-50页 |
·基于IGI 模型的链路背景流量计算 | 第50-51页 |
·时延T 的计算 | 第51-53页 |
·回归方程系数的计算 | 第53-55页 |
·直线回归的数学模型 | 第53-54页 |
·直线回归的显著性检验 | 第54-55页 |
·系数的置信区间 | 第55页 |
·预测 | 第55页 |
·模型性能分析 | 第55-63页 |
·仿真环境配置 | 第55-56页 |
·测量模型的仿真验证 | 第56-61页 |
·与IGI 算法的比较 | 第61页 |
·本章小结 | 第61-63页 |
4 IP 数据包分类算法研究 | 第63-97页 |
·IP 数据包分类算法的数学理论 | 第63-69页 |
·IP 数据包分类的数学模型 | 第63-65页 |
·N 维数据包分类的几何问题 | 第65-66页 |
·范围匹配转换成前缀匹配 | 第66-69页 |
·IP 数据包分类算法分析 | 第69-77页 |
·IP 数据包分类算法的基本问题 | 第69-70页 |
·IP 数据包分类算法的分类 | 第70-71页 |
·几种常见的数据包分类算法分析 | 第71-77页 |
·完全无冲突哈希和跳转表Trie 树的数据包分类算法 | 第77-83页 |
·引言 | 第77页 |
·完全无冲突哈希和跳转表Trie 树分类算法 | 第77-81页 |
·评测及结论 | 第81-83页 |
·本节小结 | 第83页 |
·双哈希IP 数据包分类算法研究 | 第83-94页 |
·引言 | 第83-84页 |
·双哈希和多比特Trie 树分类算法 | 第84-92页 |
·评测及结论 | 第92-93页 |
·本节小结 | 第93-94页 |
·NHJTTT 算法和DH 算法比较 | 第94-97页 |
5 边缘测量单元中 SD 节点对流量测量系统设计与实现 | 第97-115页 |
·实现高速网络sd 节点对流量测量技术路线 | 第98-100页 |
·测量系统性能 | 第98-99页 |
·海量数据包信息 | 第99页 |
·软件和硬件对测量系统的影响 | 第99-100页 |
·数据包分类算法 | 第100页 |
·边缘测量单元中SD 节点对流量测量系统设计 | 第100-102页 |
·SD 节点对流量测量系统结构概述 | 第100-101页 |
·SD 节点对流量测量系统结构 | 第101-102页 |
·边缘测量单元中SD 节点对流量测量系统实现 | 第102-103页 |
·前台子系统 | 第102页 |
·后台子系统 | 第102-103页 |
·边缘测量单元中SD 节点对流量测量系统测试 | 第103-112页 |
·测量系统功能和性能测试 | 第103-107页 |
·实际sd 节点对流量测试结果 | 第107-112页 |
·本章小结 | 第112-115页 |
6 结论与后续工作展望 | 第115-119页 |
·论文总结 | 第115-117页 |
·未来研究工作的展望 | 第117-119页 |
致谢 | 第119-121页 |
参考文献 | 第121-129页 |
附录 | 第129-131页 |
独创性声明 | 第131页 |
学位论文版权使用授权书 | 第131页 |