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自相似网络流量流体流模型及主动队列管理算法研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第14-34页
    1.1 选题背景及研究意义第14-15页
    1.2 网络拥塞第15-19页
        1.2.1 网络拥塞概述第15-18页
        1.2.2 网络拥塞控制热点问题和挑战第18-19页
    1.3 IP 拥塞控制第19-25页
        1.3.1 主动队列管理第19-24页
        1.3.2 IP 拥塞控制热点问题和挑战第24-25页
    1.4 基于控制理论的主动队列管理第25-30页
        1.4.1 TCP/AQM 流体流模型第25-28页
        1.4.2 基于 PID 控制的 AQM 算法第28-29页
        1.4.3 基于控制论的 AQM 机制热点问题和挑战第29-30页
    1.5 基于自相似业务流的主动队列管理第30-31页
        1.5.1 基于自相似网络流量的 AQM 算法第30-31页
        1.5.2 基于自相似的 AQM 机制热点问题和挑战第31页
    1.6 本文主要研究内容第31-32页
    1.7 本文章节结构安排第32-34页
第2章 网络业务流自相似性第34-57页
    2.1 自相似理论基础第34-36页
    2.2 网络流量模型第36-40页
        2.2.1 短相关模型第37-38页
        2.2.2 长相关模型第38-40页
    2.3 网络流量自相似性第40-43页
        2.3.1 网络自相似业务流第40-42页
        2.3.2 网络流量自相似性成因第42-43页
    2.4 自相似网络流量的仿真和生成第43-53页
        2.4.1 赫斯特指数估计第43-47页
        2.4.2 重尾分布 ON/OFF 模型第47-50页
        2.4.3 分形高斯噪声第50-53页
    2.5 自相似网络流量下基于控制论的 AQM 算法第53-55页
    2.6 本章小结第55-57页
第3章 TCP/AQM 流体流时延模型第57-72页
    3.1 问题描述第57-58页
    3.2 时延模型第58-66页
        3.2.1 常数 RTT第58-62页
        3.2.2 多项式函数 RTT第62-63页
        3.2.3 泊松过程 RTT第63-65页
        3.2.4 分数布朗 RTT第65-66页
        3.2.5 时延模型分析和结论第66页
    3.3 基于排队时延的 TCP 显式拥塞控制算法 QDCN第66-71页
        3.3.1 算法思想描述第66-68页
        3.3.2 算法性能评测第68-71页
    3.4 本章小结第71-72页
第4章 基于时间槽的自相似流量随机早检测算法第72-90页
    4.1 问题描述第72页
    4.2 算法理论基础第72-74页
    4.3 算法思想描述第74-76页
    4.4 算法性能评测第76-88页
        4.4.1 仿真方案设计第76页
        4.4.2 实验一 STRED 算法性能评测比较第76-80页
        4.4.3 实验二关于参数路由器缓存大小第80-83页
        4.4.4 实验三关于参数初始元大小第83-86页
        4.4.5 实验四关于参数时间槽大小第86-88页
    4.5 本章小结第88-90页
第5章 TCP/AQM 二象性流体流模型第90-109页
    5.1 问题描述第90-92页
        5.1.1 泊松流和分形布朗运动流第90-92页
        5.1.2 短相关性和长相关性第92页
    5.2 二象性业务流模型第92-99页
        5.2.1 自相似存储模型第93-94页
        5.2.2 路由器恒速服务第94-95页
        5.2.3 路由器随机服务第95-97页
        5.2.4 二象性到达流和分流系数第97-99页
    5.3 新型分数 LéVY 随机过程第99-101页
    5.4 二象性流体流模型第101-104页
        5.4.1 平均输入速率第101-102页
        5.4.2 偏差系数第102-103页
        5.4.3 二象性流体流模型第103-104页
    5.5 队列性能仿真第104-107页
    5.6 本章小结第107-109页
结论第109-111页
参考文献第111-128页
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果第128-130页
致谢第130-131页
个人简历第131页

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