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网络业务自相似特性及其对排队性能影响的研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第1章 绪论第10-15页
 1.1 网络业务流自相似现象的发现第10-12页
 1.2 研究现状第12-14页
  1.2.1 自相似产生与检测第13页
  1.2.2 网络性能仿真与分析第13页
  1.2.3 分形理论在网络分析设计中的应用第13-14页
 1.3 本论文的主要工作第14-15页
第2章 网络自相似特性第15-24页
 2.1 自相似的数学描述第15-17页
 2.2 自相似过程的性质第17-19页
  2.2.1 Hurst参数第17页
  2.2.2 自相似是长相关的第17-18页
  2.2.3 衰减缓慢的方差第18页
  2.2.4 幂指数特性的谱密度第18-19页
 2.3 重尾分布与自相似第19-21页
  2.3.1 重尾分布第19-20页
  2.3.2 重尾分布与自相似过程的关系第20-21页
 2.4 网络业务的自相似现象与原因第21-22页
 2.5 多重分形第22-24页
  2.5.1 网络多重分形特征第22页
  2.5.2 多重分形谱和霍尔德(Holder)指数第22-24页
第3章 自相似业务识别与参数估计第24-42页
 3.1 Hurst估计算法第24-30页
  3.1.1 聚类方差法(aggregated variance)第24-26页
  3.1.2 留数法(Variance of Residuals)第26页
  3.1.3 R/ S法第26-27页
  3.1.4 周期图法(Periodogram)第27-28页
  3.1.5 Whittle法第28-29页
  3.1.6 小波法(Wavelet)第29-30页
 3.2 H参数估计算法的实现第30-31页
  3.2.1 时间复杂性第30-31页
  3.2.2 对估计序列长度的要求第31页
  3.2.3 算法的实现第31页
 3.3 算法的准确性第31-34页
  3.3.1 随机序列估计第32-33页
  3.3.2 分形高斯噪声估计第33-34页
 3.4 影响算法估值的因素第34-42页
  3.4.1 周期性信号第34-36页
  3.4.2 相关结构第36-41页
  3.4.3 小结第41-42页
第4章 自相似业务模型及算法实现第42-58页
 4.1 自相似业务模型第42页
 4.2 ON/ OFF模型第42-47页
  4.2.1 ON/OFF模型原理第42-44页
  4.2.2 ON/OFF的实现第44页
  4.2.3 产生序列第44-47页
 4.3 基于分形高斯噪声和分形布朗运动的模型第47-52页
  4.3.1 分形高斯噪声和分形布朗运动原理第47-48页
  4.3.2 Durbin FGN算法第48-49页
  4.3.3 RMD法第49-52页
 4.4 FARIMA模型第52-55页
  4.4.1 FARIMA模型的原理第52-53页
  4.4.2 FARIMA模型的实现第53-55页
 4.5 几种模型的评价第55-56页
 4.6 其它单分形模型第56-57页
 4.7 多分形模型第57-58页
第5章 自相似对排队性能的影响第58-75页
 5.1 网络仿真第58-60页
  5.1.1 网络性能分析评价基本方法第58-59页
  5.1.2 OPNET网络仿真过程第59-60页
 5.2 自相似业务对网络排队性能影响的仿真第60-75页
  5.2.1 典型的排队模型第60-62页
  5.2.2 仿真建模第62-64页
  5.2.3 仿真方案第64-65页
  5.2.4 包字节数分布对排队性能的影响第65-68页
  5.2.5 LRD业务的排队性能第68-73页
  5.2.6 方差对排队性能的影响第73-74页
  5.2.7 小结第74-75页
结束语第75-76页
致谢第76-77页
参考文献第77-82页
攻读硕士学位期间发表的论文第82-83页
附录:部分程序代码第83-88页

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