| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题的研究背景 | 第9-11页 |
| ·课题的研究意义 | 第11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·论文的主要工作及组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 网络测量技术 | 第14-29页 |
| ·网络测量方法 | 第14-16页 |
| ·主动测量 | 第14-15页 |
| ·被动测量 | 第15-16页 |
| ·网络测量中的相关定义 | 第16-18页 |
| ·流的相关定义 | 第16-17页 |
| ·超点的定义 | 第17-18页 |
| ·哈希技术 | 第18-23页 |
| ·哈希函数的特性 | 第18-20页 |
| ·Bloom Filter简介 | 第20-23页 |
| ·抽样方法 | 第23-28页 |
| ·抽样理论 | 第23-25页 |
| ·基于报文抽样 | 第25-27页 |
| ·基于流抽样 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 超点检测算法的研究 | 第29-44页 |
| ·基于Bitmap的超点检测算法 | 第29-36页 |
| ·采用Direct Bitmap结构估计流数 | 第29-31页 |
| ·采用比特矩阵估计流数 | 第31-33页 |
| ·采用Thresholded Bitmap结构估计流数 | 第33-36页 |
| ·基于Bloom Filter的超点检测算法 | 第36-40页 |
| ·基于Bloom Filter的流抽样算法 | 第36-38页 |
| ·基于Bloom Filter的参数化的流抽样算法 | 第38-40页 |
| ·基于虚拟向量的超点检测算法 | 第40-42页 |
| ·存储流信息的虚向量 | 第40-41页 |
| ·流数统计 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第4章 低存储消耗的超点检测算法 | 第44-60页 |
| ·算法介绍 | 第44-49页 |
| ·SuperpointTrap设计 | 第44-48页 |
| ·P-SuperpointTrap | 第48-49页 |
| ·BF-SuperpointTrap | 第49页 |
| ·算法分析 | 第49-52页 |
| ·算法的空间复杂度分析 | 第50页 |
| ·超点占位分析 | 第50-52页 |
| ·实验部分 | 第52-59页 |
| ·实验数据 | 第52-53页 |
| ·实验结果 | 第53-57页 |
| ·测量测度 | 第57-59页 |
| ·本章总结 | 第59-60页 |
| 第5章 总结与展望 | 第60-61页 |
| ·论文完成的主要工作 | 第60页 |
| ·工作展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |