基于ICN的车载网流量收集与建模
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 目前存在的问题 | 第10-11页 |
| 1.3 论文研究内容与主要贡献 | 第11-12页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 车载网、ICN及流量建模简介 | 第14-20页 |
| 2.1 车载网及其应用 | 第14-15页 |
| 2.2 信息中心网络(ICN)及其主要机制 | 第15-17页 |
| 2.3 流量建模 | 第17-20页 |
| 2.3.1 流量建模意义 | 第17页 |
| 2.3.2 流量建模的发展 | 第17-18页 |
| 2.3.3 流量特征的描述方法 | 第18-20页 |
| 第三章 一种基于信息热度的隐式合作缓存方法 | 第20-34页 |
| 3.1 缓存机制对基于ICN的车载网流量的影响 | 第20页 |
| 3.2 现有基于ICN的车载网缓存机制 | 第20-22页 |
| 3.3 一种基于信息热度的协作缓存机制 | 第22-25页 |
| 3.3.1 不同种类信息的热门度和车辆密度 | 第22-24页 |
| 3.3.2 基于信息热度的缓存(ICCIP) | 第24-25页 |
| 3.4 ICCIP缓存策略的实现与评估 | 第25-34页 |
| 3.4.1 ICCIP信息热度缓存策略的实现 | 第25-27页 |
| 3.4.2 ICCIP信息热度缓存策略的评估 | 第27-34页 |
| 第四章 车载网流量生成及收集系统的设计与实现 | 第34-60页 |
| 4.1 概述 | 第34-35页 |
| 4.2 生成车载网流量需考虑的因素 | 第35-41页 |
| 4.2.1 车辆移动性模型 | 第35-36页 |
| 4.2.2 应用及用户行为习惯 | 第36-41页 |
| 4.3 车载网流量生成系统的设计与实现 | 第41-51页 |
| 4.3.1 仿真环境与工具简介 | 第41-44页 |
| 4.3.2 车载网流量产生与收集 | 第44-45页 |
| 4.3.3 消息生成 | 第45-48页 |
| 4.3.4 车辆移动性方案 | 第48-49页 |
| 4.3.5 消息转发 | 第49-50页 |
| 4.3.6 仿真场景设计 | 第50-51页 |
| 4.4 流量收集结果及分析 | 第51-60页 |
| 4.4.1 不同车辆密度处基站流量的特征分析 | 第51-55页 |
| 4.4.2 上下行流量的特征分析 | 第55-57页 |
| 4.4.3 不同缓存策略对流量特征的影响 | 第57-60页 |
| 第五章 基于ICN的车载网流量建模 | 第60-92页 |
| 5.1 基于ICN的车载网流量特点 | 第60页 |
| 5.2 隐马尔可夫模型 | 第60-65页 |
| 5.2.1 前向算法 | 第61-62页 |
| 5.2.2 后向算法 | 第62-63页 |
| 5.2.3 Baum-Welch算法 | 第63-65页 |
| 5.3 基于小波调制的嵌套隐马尔可夫模型 | 第65-67页 |
| 5.4 流量模型的实现 | 第67-69页 |
| 5.5 流量模型评估 | 第69-89页 |
| 5.5.1 流量合成 | 第69-71页 |
| 5.5.2 准确性 | 第71-75页 |
| 5.5.3 通用性 | 第75-82页 |
| 5.5.4 不同缓存策略的影响 | 第82-85页 |
| 5.5.5 不同流量模型比较 | 第85-88页 |
| 5.5.6 综合分析模型性能 | 第88-89页 |
| 5.6 相关工作 | 第89-92页 |
| 第六章 总结与未来展望 | 第92-94页 |
| 参考文献 | 第94-98页 |
| 致谢 | 第98-99页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第99页 |
