| 第一章 绪论 | 第1-26页 |
| 1．1 课题研究的背景与意义 | 第15-18页 |
| 1．1．1 NGN的主要研究领域与现状 | 第15-17页 |
| 1．1．2 QoS在NGN研究中的关键地位 | 第17-18页 |
| 1．2 NGN及其QoS研究综述 | 第18-22页 |
| 1．2．1 NGN QoS研究现状 | 第18-19页 |
| 1．2．2 NGN流量特征与建模研究现状 | 第19-21页 |
| 1．2．3 动态IP QoS研究现状 | 第21-22页 |
| 1．3 本文的研究思路与内容 | 第22-26页 |
| 1．3．1 NGN流量特征与预测模型研究 | 第23-24页 |
| 1．3．2 NGN动态QoS控制模型研究 | 第24-25页 |
| 1．3．3 NGN动态QoS实现方案研究 | 第25-26页 |
| 第二章 网络流量模型与特征分析 | 第26-40页 |
| 2．1 概述 | 第26-27页 |
| 2．2 传统流量模型与应用 | 第27-30页 |
| 2．2．1 泊松过程模型 | 第27-28页 |
| 2．2．2 马氏过程模型 | 第28-29页 |
| 2．2．3 回归过程模型 | 第29-30页 |
| 2．3 网络流量自相似与混沌动力学模型 | 第30-33页 |
| 2．2．1 网络流量自相似模型 | 第30-31页 |
| 2．3．2 网络流量混沌动力学模型 | 第31-33页 |
| 2．4 网络流量统计特性 | 第33-39页 |
| 2．4．1 NGN流量数据采集 | 第33-34页 |
| 2．4．2 网络流量周期性分析 | 第34-36页 |
| 2．4．3 网络流量自相似分析 | 第36-37页 |
| 2．2．4 网络流量混沌特性分析 | 第37-39页 |
| 2．5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 基于小波神经网络的流量预测 | 第40-62页 |
| 3．1 概述 | 第40页 |
| 3．2 信号的小波分解 | 第40-48页 |
| 3．2．1 NGN流量的多尺度特性 | 第40-42页 |
| 3．2．2 信号的多分辨率分析 | 第42-45页 |
| 3．2．4 流量信号的小波分解 | 第45-48页 |
| 3．3 基于小波神经网络的预测模型 | 第48-53页 |
| 3．3．1 神经网络与信号预测 | 第48-50页 |
| 3．3．2 基于集成神经网络的建模 | 第50-51页 |
| 3．3．3 基于小波神经网络的预测模型 | 第51-53页 |
| 3．4 基于小波神经网络的预测分析 | 第53-61页 |
| 3．4．1 基于小波神经网络的预测结果分析 | 第53-56页 |
| 3．4．2 基于小波神经网络的预测与传统流量预测比较 | 第56-59页 |
| 3．4．3 流量信号的小波压缩与预测模型改进 | 第59-61页 |
| 3．5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第四章 基于混沌的短期流量预测 | 第62-71页 |
| 4．1 流量时间序列混沌特性 | 第62-64页 |
| 4．1．1 流量时间序列的相空间重构 | 第62-63页 |
| 4．1．2 流量时间序列的结构 | 第63-64页 |
| 4．1．3 时间序列最大Lyapunov指数 | 第64页 |
| 4．2 流量时间序列混沌预测 | 第64-67页 |
| 4．2．1 重构相空间 | 第65-66页 |
| 4．2．2 最大Lyapunov指数计算算法 | 第66页 |
| 4．2．3 基于最大Lyapunov指数的流量预测 | 第66-67页 |
| 4．3 混沌预测分析 | 第67-70页 |
| 4．3．1 预测结果与分析 | 第67-69页 |
| 4．3．2 混沌预测时效分析 | 第69页 |
| 4．3．3 基于Lyapunov指数预测特点 | 第69-70页 |
| 4．4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第五章 基于流量预测的动态QoS模型 | 第71-98页 |
| 5．1 概述 | 第71-72页 |
| 5．2 IP QoS机制仿真与分析 | 第72-84页 |
| 5．2．1 集成服务模型与性能仿真分析 | 第72-76页 |
| 5．2．2 业务区分与排队性能仿真分析 | 第76-81页 |
| 5．2．3 DiffServ+MPLS方案仿真分析 | 第81-84页 |
| 5．3 NGN综合QoS模型 | 第84-89页 |
| 5．3．1 NGN综合QoS实现原则 | 第85页 |
| 5．3．2 综合QoS网络模型 | 第85-87页 |
| 5．3．3 基于预测QoS动态控制机制 | 第87-89页 |
| 5．4 动态QoS仿真模型与分析 | 第89-96页 |
| 5．4．1 动态QoS网络模型设计 | 第89-90页 |
| 5．4．2 仿真结点模型设计 | 第90-93页 |
| 5．4．3 仿真方案设计 | 第93-94页 |
| 5．4．4 仿真结果分析 | 第94-96页 |
| 5．5 本章小结 | 第96-98页 |
| 第六章 动态QoS控制实现方案研究 | 第98-116页 |
| 6．1 动态QoS控制实现关健因素与方案 | 第98-102页 |
| 6．1．1 动态QoS控制实现关键 | 第98-100页 |
| 6．1．2 动态QoS控制的两种方案 | 第100-102页 |
| 6．2 基于SNMP的动态QoS控制 | 第102-106页 |
| 6．2．1 基于SNMP的管理模型 | 第102-103页 |
| 6．2．2 基于SNMP的消息格式与MIB库机制 | 第103-105页 |
| 6．2．3 动态QoS控制系统层次结构 | 第105-106页 |
| 6．3 基于移动代理的动态QoS控制 | 第106-111页 |
| 6．3．1 基于移动代理的动态QoS控制方案的优点 | 第106-108页 |
| 6．3．2 基于移动代理的动态QoS控制方案 | 第108-110页 |
| 6．3．3 基于移动代理的动态QoS控制过程 | 第110-111页 |
| 6．4 两种实现方案的性能分析与比较 | 第111-115页 |
| 6．5 本章小结 | 第115-116页 |
| 第七章 结论与进一步研究展望 | 第116-120页 |
| 7．1 本文工作总结 | 第116-118页 |
| 7．2 进一步研究展望 | 第118-120页 |
| 致谢 | 第120-121页 |
| 参考文献 | 第121-131页 |
| 缩略语表 | 第131-134页 |
| 攻读博士期间发表和完成的论文 | 第134-135页 |
| 攻读博士期间参加与完成的科研项目 | 第135页 |
