| 摘要 | 第5-8页 |
| Abstract | 第8-11页 |
| 第1章 绪论 | 第16-28页 |
| 1.1 研究背景 | 第16-18页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第18-25页 |
| 1.2.1 流量矩阵估计问题概述 | 第18-20页 |
| 1.2.2 流量矩阵估计研究现状 | 第20-25页 |
| 1.3 流量矩阵估计面临的挑战 | 第25-26页 |
| 1.4 本文主要贡献以及结构安排 | 第26-27页 |
| 1.5 课题来源 | 第27-28页 |
| 第2章 基于统计模型的流量矩阵估计 | 第28-48页 |
| 2.1 引言 | 第28页 |
| 2.2 基于多分形小波模型的端到端网络流量估计方法 | 第28-40页 |
| 2.2.1 问题定义 | 第29页 |
| 2.2.2 基于多分形小波模型的流量矩阵估计 | 第29-33页 |
| 2.2.3 算法描述 | 第33-34页 |
| 2.2.4 仿真分析 | 第34-40页 |
| 2.3 基于Bayesian网络的流量矩阵估计方法 | 第40-47页 |
| 2.3.1 问题定义 | 第40页 |
| 2.3.2 流量矩阵估计方法 | 第40-42页 |
| 2.3.3 算法描述 | 第42页 |
| 2.3.4 仿真分析 | 第42-47页 |
| 2.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第3章 基于深度架构的流量矩阵估计 | 第48-62页 |
| 3.1 引言 | 第48页 |
| 3.2 问题定义 | 第48-49页 |
| 3.3 基于深度信念网络的流量矩阵估计方法 | 第49-54页 |
| 3.3.1 深度信念网络 | 第49-51页 |
| 3.3.2 流量矩阵估计 | 第51-52页 |
| 3.3.3 训练网络 | 第52-54页 |
| 3.4 算法描述 | 第54-55页 |
| 3.5 仿真分析 | 第55-59页 |
| 3.6 本章小结 | 第59-62页 |
| 第4章 基于压缩感知的端到端网络流量估计 | 第62-84页 |
| 4.1 引言 | 第62页 |
| 4.2 压缩感知技术概述 | 第62-66页 |
| 4.3 基于扰动网络层析成像模型的流量矩阵估计方法 | 第66-74页 |
| 4.3.1 问题定义 | 第66页 |
| 4.3.2 流量矩阵估计 | 第66-70页 |
| 4.3.2.1 流量矩阵的稀疏表示 | 第67-68页 |
| 4.3.2.2 随机测量矩阵 | 第68-69页 |
| 4.3.2.3 端到端的网络流量估计 | 第69-70页 |
| 4.3.3 算法描述 | 第70-71页 |
| 4.3.4 仿真分析 | 第71-74页 |
| 4.4 基于Boolean压缩感知的优化重构方法 | 第74-81页 |
| 4.4.1 问题定义 | 第74-75页 |
| 4.4.2 流量矩阵重构 | 第75-78页 |
| 4.4.2.1 选择被直接测量的OD流 | 第75-77页 |
| 4.4.2.2 构建估计模型 | 第77页 |
| 4.4.2.3 自适应数据字典学习算法 | 第77-78页 |
| 4.4.3 算法描述 | 第78-79页 |
| 4.4.4 仿真分析 | 第79-81页 |
| 4.5 本章小结 | 第81-84页 |
| 第5章 基于分组测试的流量矩阵估计 | 第84-102页 |
| 5.1 引言 | 第84页 |
| 5.2 图约束分组测试概述 | 第84-85页 |
| 5.3 基于分组测试的流量矩阵估计方法 | 第85-95页 |
| 5.3.1 问题定义 | 第85-86页 |
| 5.3.2 算法描述 | 第86-91页 |
| 5.3.2.1 构建测量矩阵 | 第86-89页 |
| 5.3.2.2 直接测量OD流 | 第89-90页 |
| 5.3.2.3 流量矩阵估计 | 第90-91页 |
| 5.3.3 算法步骤 | 第91页 |
| 5.3.4 仿真分析 | 第91-95页 |
| 5.3.4.1 敏感度分析 | 第92-93页 |
| 5.3.4.2 误差分析 | 第93-95页 |
| 5.4 基于空-时分组测试的流量矩阵估计方法 | 第95-100页 |
| 5.4.1 问题定义 | 第95页 |
| 5.4.2 算法描述 | 第95-96页 |
| 5.4.3 仿真分析 | 第96-100页 |
| 5.5 本章小结 | 第100-102页 |
| 第6章 一种混合流量矩阵估计 | 第102-116页 |
| 6.1 引言 | 第102页 |
| 6.2 问题定义 | 第102-103页 |
| 6.3 种混合流量矩阵估计方法 | 第103-108页 |
| 6.4 仿真分析 | 第108-114页 |
| 6.4.1 灵敏性分析 | 第108-110页 |
| 6.4.2 估计误差分析 | 第110-114页 |
| 6.5 本章小结 | 第114-116页 |
| 第7章 总结全文 | 第116-120页 |
| 7.1 工作总结 | 第116-117页 |
| 7.2 工作展望 | 第117-120页 |
| 参考文献 | 第120-134页 |
| 致谢 | 第134-136页 |
| 攻读博士期间的研究成果 | 第136-139页 |
