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认知网络中具有自主学习特征的智能QoS保障机制研究

致谢第1-6页
中文摘要第6-8页
ABSTRACT第8-10页
目录第10-13页
图表清单第13-16页
1 引言第16-26页
   ·研究背景及意义第16-17页
   ·认知网络及其QoS机制的现状第17-23页
     ·认知网络的概述第17-18页
     ·认知网络框架第18-21页
     ·认知网络特征第21-22页
     ·认知网络的QoS机制概述第22-23页
   ·论文的主要工作及创新点第23-24页
   ·论文的结构第24-26页
2 智能QoS保障机制的文献综述第26-46页
   ·多径路由协议第26-37页
     ·时延感知多径路由协议第27-29页
     ·具有可靠性的多径路由协议第29-31页
     ·最小代价多径路由协议第31-34页
     ·高效节能的多径路由协议第34-35页
     ·复合多径路由协议第35-36页
     ·如何选择合适的多径路由协议第36-37页
   ·资源预留方案第37-42页
     ·资源预留协议——RSVP第38-39页
     ·基于RSVP的资源预留协议第39-40页
     ·RSVP在移动环境中的应用第40-41页
     ·其他方案第41-42页
   ·流量预测模型第42-45页
     ·小波神经网络第43页
     ·混合神经网络模型第43-44页
     ·蚁群算法和神经网络的结合第44-45页
   ·小结第45-46页
3 相关理论第46-56页
   ·多径路由协议第46-47页
     ·多径路由的定义及使用模式第46-47页
     ·与单径路由的比较第47页
   ·蚁群算法相关理论第47-50页
     ·蚁群算法原理第47-49页
     ·蚁群算法的步骤第49-50页
   ·神经网络相关理论第50-56页
     ·人工神经网络的发展概述第50-51页
     ·神经网络的特征第51页
     ·相关理论模型介绍第51-56页
4 认知网络中基于蚁群算法的多径路由机制(AMP算法)第56-72页
   ·蚁群路由算法第56-59页
   ·AMP算法思路的提出第59-60页
   ·AMP算法第60-66页
     ·AMP算法的网络模型设计第60-61页
     ·AMP算法的路由约束第61-63页
     ·AMP算法的步骤第63-66页
   ·AMP算法的仿真分析第66-69页
     ·网络丢包率第67页
     ·网络时延第67-69页
     ·剩余带宽第69页
   ·本章小结第69-72页
5 自适应的预留资源借用策略(RBFR策略)第72-88页
   ·RBFR策略的思路提出第72-74页
   ·RBFR策略的系统模型建立第74-75页
     ·模型中的资源分类第74页
     ·模型假设及参数说明第74-75页
   ·RBFR策略第75-81页
     ·RBFR策略的资源分配规则第75-76页
     ·RBFR策略的功能模块第76-78页
     ·RBFR策略的步骤第78-81页
     ·RBFR策略的额外资源归还第81页
   ·RBFR策略的仿真分析第81-86页
     ·仿真参数和场景第81-82页
     ·仿真结果和分析第82-86页
   ·本章小结第86-88页
6 基于蚁群算法的网络流量预测模型(Ant Double-BP模型)第88-100页
   ·Ant Double-BP模型概述第88-89页
   ·Ant Double-BP模型的思路设计第89-90页
   ·Ant Double-BP模型的框架及具体步骤第90-91页
   ·蚁群算法训练BP网络权值第91-94页
   ·Ant Double-BP模型的仿真分析第94-98页
     ·BP1网络剔除异常数据阶段第94-95页
     ·小波分解阶段第95-96页
     ·流量预测阶段第96-98页
   ·本章小结第98-100页
7 总结第100-104页
参考文献第104-114页
作者简历第114-118页
学位论文数据集第118页

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