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无线Mesh网络负载均衡技术研究

提要第4-5页
详细摘要第5-7页
Abstract第7-9页
第1章 绪论第13-23页
    1.1 研究背景及意义第13-14页
    1.2 无线Mesh网络概述第14-19页
        1.2.1 网络结构第14-17页
        1.2.2 主要特点第17-18页
        1.2.3 适用场景第18-19页
    1.3 主要研究内容及贡献第19-21页
    1.4 论文的组织结构第21-22页
    1.5 本章小结第22-23页
第2章 无线Mesh网络负载均衡相关技术综述第23-39页
    2.1 无线Mesh网络负载均衡的意义第23-26页
    2.2 负载均衡相关技术研究现状及分析第26-35页
        2.2.1 无线Mesh网络网关部署第26-28页
        2.2.2 无线Mesh网络路由技术第28-32页
        2.2.3 无线Mesh网络入侵检测机制第32-35页
    2.3 论文研究工作的立足点第35-37页
        2.3.1 网关部署策略第36页
        2.3.2 分层混合路由算法研究第36-37页
        2.3.3 检测点负载均衡机制研究第37页
    2.4 本章小结第37-39页
第3章 基于数据空间聚类的无线Mesh网络网关部署算法第39-53页
    3.1 研究背景第39-41页
    3.2 网络模型和问题描述第41-44页
        3.2.1 无线Mesh网骨干层模型第41-42页
        3.2.2 相关概念第42-43页
        3.2.3 问题描述和优化目标第43-44页
    3.3 基于K-means聚类的网关部署算法第44-48页
        3.3.1 根据给定的网络拓扑结构确定聚类的个数第44-47页
        3.3.2 初始簇中心的选择过程第47页
        3.3.3 基于负载均衡的网关部署优化算法第47-48页
    3.4 仿真实验和结果分析第48-51页
        3.4.1 实例分析第48-49页
        3.4.2 仿真实验第49页
        3.4.3 结果分析第49-51页
    3.5 本章小结第51-53页
第4章 基于负载均衡的无线Mesh网络网关部署优化策略第53-65页
    4.1 研究背景第53-54页
    4.2 网络模型和问题描述第54-57页
        4.2.1 无线Mesh网络模型第54页
        4.2.2 相关概念第54-55页
        4.2.3 问题描述和优化目标第55-57页
    4.3 基于负载均衡的网关部署优化策略第57-61页
        4.3.1 基于K-means聚类思想的网络分簇算法第57-58页
        4.3.2 基于遗传算法的网关部署优化方案第58-61页
    4.4 仿真实验和结果分析第61-64页
        4.4.1 仿真实验第61-62页
        4.4.2 结果分析第62-64页
    4.5 本章小结第64-65页
第5章 基于负载均衡的分层混合路由协议研究与改进第65-83页
    5.1 研究背景第65-67页
    5.2 网络模型第67-68页
    5.3 基于负载均衡的混合路由协议第68-75页
        5.3.1 路由判据的设计第69-70页
        5.3.2 消息帧格式定义第70-71页
        5.3.3 HRP中的按需式路由第71-73页
        5.3.4 HRP中的主动式路由第73-75页
    5.4 仿真实验和结果分析第75-80页
        5.4.1 仿真实验第75-76页
        5.4.2 结果分析第76-80页
    5.5 本章小结第80-83页
第6章 基于检测点流量负载均衡的分布式入侵检测机制研究第83-99页
    6.1 研究背景第83-85页
    6.2 支持向量机理论第85-89页
        6.2.1 线性支持向量机第85-86页
        6.2.2 非线性支持向量机第86页
        6.2.3 支持向量机参数分析第86-88页
        6.2.4 基于改进遗传算法的支持向量机参数优化第88-89页
    6.3 基于检测点流量负载均衡的分布式入侵检测机制研究第89-94页
        6.3.1 入侵检测模型设计第89-91页
        6.3.2 基于流量负载均衡的分布式入侵检测系统框架第91-93页
        6.3.3 分布式负载均衡算法研究第93-94页
    6.4 仿真实验和结果分析第94-98页
        6.4.1 仿真实验第94-95页
        6.4.2 结果分析第95-98页
    6.5 本章小结第98-99页
第7章 总结及展望第99-103页
    7.1 全文总结第99-100页
    7.2 工作展望第100-103页
参考文献第103-113页
作者简介及攻读博士期间的科研成果第113-115页
致谢第115页

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