| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-15页 |
| 1.2 研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.1 个人云存储的测量研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.2 个人云存储QoE的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 本文工作 | 第17-18页 |
| 1.4 本文结构 | 第18-19页 |
| 第2章 个人云存储及QoE概述 | 第19-30页 |
| 2.1 个人云存储简介 | 第19-24页 |
| 2.1.1 个人云存储的发展现状 | 第19-20页 |
| 2.1.2 个人云存储的客户端功能 | 第20-21页 |
| 2.1.3 个人云存储的协议 | 第21-22页 |
| 2.1.4 个人云存储的体系结构 | 第22-23页 |
| 2.1.5 个人云存储的数据中心部署 | 第23页 |
| 2.1.6 个人云存储的典型传输过程 | 第23-24页 |
| 2.2 QoE测量评估概述 | 第24-29页 |
| 2.2.1 QoE的定义及影响因素 | 第24-25页 |
| 2.2.2 QoE的评价方法分类 | 第25-27页 |
| 2.2.3 QoE评价方法比较 | 第27-29页 |
| 2.3 小结 | 第29-30页 |
| 第3章 个人云存储QoE的测量方法研究 | 第30-38页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 网络测量方法 | 第30-33页 |
| 3.2.1 网络测量方法分类 | 第30-32页 |
| 3.2.2 基于用户终端的被动测量方法 | 第32页 |
| 3.2.3 基于用户终端被动测量的原理 | 第32-33页 |
| 3.3 个人云存储QoE的影响因素 | 第33-35页 |
| 3.3.1 客户端方面的影响因素 | 第34页 |
| 3.3.2 网络方面的影响因素 | 第34-35页 |
| 3.3.3 体系结构方面的影响因素 | 第35页 |
| 3.4 个人云存储QoE的测量指标体系 | 第35-37页 |
| 3.4.1 操作响应体验指标 | 第35-36页 |
| 3.4.2 数据传输体验指标 | 第36-37页 |
| 3.5 小结 | 第37-38页 |
| 第4章 个人云存储QoE测量工具的设计与实现 | 第38-51页 |
| 4.1 引言 | 第38页 |
| 4.2 工具的概述 | 第38-40页 |
| 4.3 测量工具模块的设计与实现 | 第40-42页 |
| 4.3.1 待测服务进程数据包捕获模块 | 第40-41页 |
| 4.3.2 个人云存储网络流分析模块 | 第41页 |
| 4.3.3 个人云存储QoE指标计算模块 | 第41-42页 |
| 4.4 基于Winpcap过滤机制的双缓存进程抓包方法 | 第42-44页 |
| 4.4.1 Winpcap过滤机制 | 第42页 |
| 4.4.2 进程抓包方法的具体描述 | 第42-44页 |
| 4.5 优化初始中心的网络流聚类方法 | 第44-47页 |
| 4.5.1 K-means聚类方法 | 第44-45页 |
| 4.5.2 个人云存储网络流特征 | 第45-46页 |
| 4.5.3 优化初始中心方法 | 第46-47页 |
| 4.6 测量工具的使用流程 | 第47-48页 |
| 4.7 测量工具有效性的验证 | 第48-50页 |
| 4.7.1 实验方案 | 第48页 |
| 4.7.2 实验结果 | 第48-50页 |
| 4.8 小结 | 第50-51页 |
| 第5章 个人云存储QoE的测量比较 | 第51-59页 |
| 5.1 引言 | 第51页 |
| 5.2 测量实验方案 | 第51-52页 |
| 5.2.1 测量对象 | 第51-52页 |
| 5.2.2 测量任务 | 第52页 |
| 5.3 测量指标结果的分析 | 第52-58页 |
| 5.3.1 客户端启动时延 | 第52-53页 |
| 5.3.2 同步初始化时延 | 第53-54页 |
| 5.3.3 数据传输速率 | 第54-57页 |
| 5.3.4 数据传输总量 | 第57页 |
| 5.3.5 控制开销率 | 第57-58页 |
| 5.4 小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第66-67页 |
| 附录B 攻读硕士学位期间所参与的科研活动 | 第67页 |