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面向TCAM-SRAM架构的包分类范围匹配算法研究

摘要第3-4页
ABSTRACT第4-5页
第一章 引言第8-23页
    1.1 研究背景及意义第8页
    1.2 包分类概述第8-13页
        1.2.1 包分类定义第9-10页
        1.2.2 包分类经典五元组第10-11页
        1.2.3 包分类数学模型第11-12页
        1.2.4 包分类算法评价指标第12-13页
    1.3 研究现状第13-21页
        1.3.1 经典包分类算法第13-19页
        1.3.2 改进的TCAM算法第19-21页
    1.4 研究内容及贡献第21页
    1.5 本文结构第21-23页
第二章 相关研究工作第23-43页
    2.1 TCAM简介第23-26页
        2.1.1 产生背景及应用第23-24页
        2.1.2 TCAM优缺点第24-25页
        2.1.3 查找与更新算法第25-26页
        2.1.4 包分类范围匹配第26页
    2.2 范围编码算法第26-37页
        2.2.1 规则集相关范围编码第27-28页
        2.2.2 规则集无关范围编码第28-37页
    2.3 包分类规则集特征第37-41页
        2.3.1 规则集构成第37-40页
        2.3.2 范围字段特征第40-41页
    2.4 本章小结第41-43页
第三章 面向TCAM-SRAM架构的范围匹配算法第43-58页
    3.1 问题定义与分析第44-46页
    3.2 面向TCAM-SRAM架构的策略第46-50页
        3.2.1 TCAM-SRAM架构第46-47页
        3.2.2 范围存储第47-50页
        3.2.3 范围查找第50页
    3.3 与编码算法相结合的方案第50-57页
        3.3.1 TCAM-SRAM架构与SRGE结合的方案第51-55页
        3.3.2 TCAM-SRAM架构与OPT结合的方案第55-56页
        3.3.3 参数W_b的选取第56-57页
    3.4 算法创新点第57页
    3.5 本章小结第57-58页
第四章 实验设计与性能分析第58-64页
    4.1 仿真实验环境第58-60页
    4.2 算法性能对比第60-63页
        4.2.1 最坏情况下范围膨胀第60-61页
        4.2.2 随机情况下范围膨胀第61-62页
        4.2.3 真实网络环境下范围膨胀第62-63页
    4.3 本章小结第63-64页
第五章 总结及展望第64-67页
    5.1 总结第64-65页
    5.2 展望第65-67页
参考文献第67-72页
攻读硕士学位期间的科研成果第72-73页
致谢第73-74页

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