| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 问题背景和研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 相关工作 | 第11-14页 |
| 1.3 本文工作 | 第14-15页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第15-18页 |
| 2 典型智能手机应用流量提取 | 第18-34页 |
| 2.1 流量提取工具设计与实现 | 第18-23页 |
| 2.1.1 需求分析 | 第18-19页 |
| 2.1.2 功能实现 | 第19-23页 |
| 2.2 流量分类 | 第23-29页 |
| 2.2.1 流量分类工具整体设计 | 第23-25页 |
| 2.2.2 流量分类算法 | 第25-29页 |
| 2.3 流量分类工具实现 | 第29-32页 |
| 2.3.1 指纹管理 | 第29-32页 |
| 2.3.2 流量分类 | 第32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-34页 |
| 3 移动应用流量建模 | 第34-46页 |
| 3.1 流量建模粒度 | 第34-36页 |
| 3.2 建模方式 | 第36-38页 |
| 3.2.1 流量模型建立 | 第36-38页 |
| 3.2.2 流量生成 | 第38页 |
| 3.3 模型优化 | 第38-45页 |
| 3.3.1 主要思路 | 第38-39页 |
| 3.3.2 基于CDF进行预测 | 第39-41页 |
| 3.3.3 马尔可夫窗口 | 第41-44页 |
| 3.3.4 其他窗口流量特征 | 第44-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 4 基于移动应用流量模型和基站话统参数的场景类仿真 | 第46-56页 |
| 4.1 预期目标 | 第46-47页 |
| 4.2 话统参数预测方案 | 第47-49页 |
| 4.3 场景类仿真方案 | 第49-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-56页 |
| 5 实验 | 第56-66页 |
| 5.1 流量建模工具实现及评估 | 第56-61页 |
| 5.1.1 流量建模工具实现 | 第56-59页 |
| 5.1.2 流量建模算法评估 | 第59-61页 |
| 5.2 场景类仿真结果分析 | 第61-65页 |
| 5.2.1 实验设置 | 第61-62页 |
| 5.2.2 实验结果 | 第62-65页 |
| 5.3 本章小结 | 第65-66页 |
| 6 结论 | 第66-70页 |
| 6.1 工作总结 | 第66-67页 |
| 6.2 未来展望 | 第67-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 简历与科研成果 | 第78-79页 |