NoC自相似业务量生成方法研究与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 引言 | 第8-14页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第8-11页 |
| 1.1.1 NoC的提出 | 第8-10页 |
| 1.1.2 NoC的主要研究内容 | 第10-11页 |
| 1.2 课题国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.1 国外相关研究现状 | 第11页 |
| 1.2.2 国内相关研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 本章小结 | 第13-14页 |
| 2 NoC业务量自相似特性 | 第14-35页 |
| 2.1 传统网络流量模型 | 第14-16页 |
| 2.1.1 泊松模型 | 第14-15页 |
| 2.1.2 马尔可夫模型 | 第15-16页 |
| 2.1.3 传统模型缺陷 | 第16页 |
| 2.2 自相似过程 | 第16-23页 |
| 2.2.1 统计自相似过程 | 第17-19页 |
| 2.2.2 常见自相似模型 | 第19-23页 |
| 2.3 赫斯特指数估计方法研究及实现 | 第23-30页 |
| 2.3.1 R/S分析法 | 第23-24页 |
| 2.3.2 聚类方差法 | 第24-26页 |
| 2.3.3 周期图法 | 第26-27页 |
| 2.3.4 Whittle法 | 第27页 |
| 2.3.5 小波法 | 第27-30页 |
| 2.4 NoC自相似业务量成因分析 | 第30-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 3 NoC业务量生成方法研究及实现 | 第35-48页 |
| 3.1 自相似模型选择 | 第35-36页 |
| 3.2 RMD生成方法 | 第36-38页 |
| 3.2.1 RMD算法实现 | 第36-37页 |
| 3.2.2 RMD性能分析 | 第37-38页 |
| 3.3 FGN生成方法 | 第38-40页 |
| 3.3.1 FGN算法实现 | 第38-39页 |
| 3.3.2 FGN性能分析 | 第39-40页 |
| 3.4 改进的FGN生成方法 | 第40-47页 |
| 3.4.1 算法的改进 | 第40-45页 |
| 3.4.2 性能分析 | 第45-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 4 NoC业务量生成器设计 | 第48-63页 |
| 4.1 总体设计 | 第48-50页 |
| 4.1.1 整体架构 | 第48页 |
| 4.1.2 运行环境 | 第48-49页 |
| 4.1.3 业务流程 | 第49-50页 |
| 4.2 模块划分 | 第50-62页 |
| 4.2.1 上位机软件 | 第50-55页 |
| 4.2.2 下位机部分 | 第55-62页 |
| 4.3 本章小结 | 第62-63页 |
| 5 NoC业务量生成器实现及测试 | 第63-74页 |
| 5.1 模块实现及测试 | 第63-70页 |
| 5.1.1 上位机软件 | 第63-65页 |
| 5.1.2 数据接收处理模块 | 第65-66页 |
| 5.1.3 自相似序列发送模块 | 第66-68页 |
| 5.1.4 NoC业务量生成模块 | 第68-70页 |
| 5.2 整体调试 | 第70-73页 |
| 5.3 本章小节 | 第73-74页 |
| 结论 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及研究成果 | 第80页 |
