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自相似业务主动队列管理研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-11页
第1章 绪论第11-18页
   ·课题的研究背景第11-12页
   ·课题的研究意义第12-13页
   ·国内外研究现状第13-16页
   ·本文研究工作及论文的内容安排第16-18页
第2章 常见的主动队列管理算法分析第18-33页
   ·主动队列管理机制第18-20页
     ·主动队列管理的必要性第18-19页
     ·主动队列管理的优势第19-20页
   ·随机早期检测算法第20-23页
     ·RED算法的工作原理第20-21页
     ·RED的优缺点第21-23页
   ·其它主队队列管理算法第23-32页
     ·自适应 RED(ARED)第23-25页
     ·BLUE第25-27页
     ·流RED(FRED)第27-30页
     ·稳定RED(SRED)第30-32页
   ·本章小结第32-33页
第3章 流量自相似特性对AQM算法性能的影响第33-58页
   ·网络流量自相似特性第33-42页
     ·自相似过程的定义第33-34页
     ·网络流量自相似特性第34-36页
     ·网络业务模型第36-42页
   ·网络仿真配置第42-49页
     ·OPNET Modeler仿真平台简介第42-43页
     ·仿真模型的建立第43-48页
     ·数据来源第48-49页
   ·流量自相似特性对AQM算法性能的影响第49-57页
     ·基本背景第49-50页
     ·自相似特性对AQM算法性能的影响第50-57页
   ·本章小结第57-58页
第4章 基干FBM的自相似业务RED算法第58-64页
   ·RED算法研究情况第58页
   ·基于FBM的自相似业务RED算法第58-62页
     ·平均队列长度预测方法第59-60页
     ·最大队长阈值第60页
     ·最小队长阈值第60-61页
     ·柔和的丢包策略第61-62页
   ·仿真验证第62-63页
   ·本章小结第63-64页
第5章 基于分形稳定运动的自相似业务RED算法第64-70页
   ·研究背景第64页
   ·基于LFSN的RED算法第64-67页
     ·平均队列长度预测方法第64-65页
     ·最大队长阈值第65-66页
     ·最小队长阈值第66-67页
     ·丢包率第67页
   ·仿真结果第67-69页
   ·本章小结第69-70页
第6章 基于流量预测的主动队列管理算法第70-75页
   ·基本原理第70-73页
     ·算法流程第70-72页
     ·算法优点第72-73页
   ·仿真分析第73-74页
   ·本章小结第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页

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