| 中文摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-26页 |
| ·研究现状 | 第13-19页 |
| ·IP 流的定义 | 第13页 |
| ·IP 流特性描述 | 第13-14页 |
| ·IP 流测量研究 | 第14-15页 |
| ·IP 流特性研究 | 第15-19页 |
| ·大规模网络 IP 流特性研究必要性和可行性 | 第19-21页 |
| ·IP 流特性研究的动机 | 第19-20页 |
| ·IP 流特性研究的可行性分析 | 第20-21页 |
| ·论文工作背景 | 第21-23页 |
| ·相关背景简介 | 第21-22页 |
| ·数据来源——TRACEs | 第22-23页 |
| ·论文研究内容和方法 | 第23-26页 |
| ·现有工作的不足 | 第23-24页 |
| ·研究的主要内容和方法 | 第24页 |
| ·论文工作的安排 | 第24-26页 |
| 第2章 IP 流流长分布特征分析 | 第26-41页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·不同 TRACE 的 IP 流流长分布 | 第26-30页 |
| ·不同协议类型的流量分布 | 第26-28页 |
| ·不同 TRACE 的 IP 流流长实际分布 | 第28-30页 |
| ·IP 流流长分布的若干影响因素 | 第30-36页 |
| ·IP 流应答率 | 第30-32页 |
| ·短 IP 流的成分分析 | 第32-34页 |
| ·路由循环对 IP 流流长分布的影响 | 第34-35页 |
| ·高层应用对 IP 流流长分布的影响 | 第35-36页 |
| ·IP 流分布的统计模型 | 第36-40页 |
| ·重尾分布模型描述 | 第36-37页 |
| ·IP 流流长分布模型 | 第37-39页 |
| ·Kolmogorov-Smirnov 拟合优度检验 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第3章 IP 流流速特征及成因分析 | 第41-70页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·基于协议分析的 IP 流流速模型 | 第41-46页 |
| ·TCP 流传输平均速率模型 | 第42-45页 |
| ·UDP 流和 ICMP 传输速率模型 | 第45-46页 |
| ·基于测量的 IP 流持续时间分析 | 第46-52页 |
| ·IP 流的持续时间总体分布 | 第47-49页 |
| ·TCP 流的持续时间分布 | 第49-50页 |
| ·非 TCP 流的持续时间 | 第50-51页 |
| ·IP 流持续时间分布特征和影响因素 | 第51-52页 |
| ·IP 流平均流速分析 | 第52-57页 |
| ·IP 流平均流速总体分布 | 第52-53页 |
| ·TCP 流平均流速分布 | 第53-55页 |
| ·非 TCP 流平均流速分布 | 第55-56页 |
| ·IP 流平均流速的影响因素分析 | 第56-57页 |
| ·流速平稳性 | 第57-58页 |
| ·IP 流流速和流长相关关系 | 第58-69页 |
| ·流长和流持续时间相关关系 | 第58-61页 |
| ·流长和平均流速相关关系 | 第61-66页 |
| ·TCP 流的流长与流速平稳性相关关系 | 第66-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第4章 IP 流到达相关特征及模型 | 第70-93页 |
| ·引言 | 第70-71页 |
| ·IP 流到达总体分布特征 | 第71-78页 |
| ·长时间粒度下 IP 流到达分布 | 第71-74页 |
| ·IP 流到达时间间隔分布及其相关性 | 第74-78页 |
| ·IP 流到达分布模型 | 第78-80页 |
| ·Poisson 丛集过程(Poisson Cluster Process) | 第78-79页 |
| ·IP 流到达分布成因分析 | 第79-80页 |
| ·多分辨率的 IP 流到达特征及其相关性 | 第80-91页 |
| ·基于小波的多分辨率分析 | 第80-83页 |
| ·基于多分辨率的 IP 流到达总体状况 | 第83-85页 |
| ·不同应答情况和协议类型 IP 流到达 | 第85-87页 |
| ·IP 流到达与流长关系分析 | 第87-89页 |
| ·IP 流到达和流速关系分析 | 第89-91页 |
| ·本章小结 | 第91-93页 |
| 第5章 基于 IP 流流长分布特征的流测量算法 | 第93-107页 |
| ·引言 | 第93页 |
| ·MGCBF 算法 | 第93-101页 |
| ·Bloom Filter 算法简介 | 第93-95页 |
| ·计数型 Bloom Filter | 第95-96页 |
| ·MGCBF 算法原型 | 第96-97页 |
| ·算法性能及误差分析 | 第97-101页 |
| ·基于 MGCBF 算法的长流统计 | 第101-106页 |
| ·长流统计系统结构设计 | 第101-103页 |
| ·系统性能分析与误差估计 | 第103-104页 |
| ·测量实验结果 | 第104-105页 |
| ·MGCBF 算法的主要贡献 | 第105-106页 |
| ·本章小结 | 第106-107页 |
| 第6章 基于 IP 流特征的超时机制研究 | 第107-117页 |
| ·引言 | 第107页 |
| ·流超时研究现状 | 第107-108页 |
| ·短流识别优化的必要性和可行性 | 第108-110页 |
| ·短流识别优化的必要性 | 第108-109页 |
| ·短 IP 流识别优化的可行性 | 第109-110页 |
| ·基于 IP 流速分析的动态超时策略(DToS) | 第110-113页 |
| ·策略的提出 | 第110-111页 |
| ·DToS 算法性能分析 | 第111页 |
| ·DToS 算法误差分析 | 第111-113页 |
| ·测量结果 | 第113-116页 |
| ·本章小结 | 第116-117页 |
| 第7章 总结和展望 | 第117-122页 |
| ·本文主要贡献 | 第117-119页 |
| ·主要创新点 | 第117-118页 |
| ·相关理论和试验成果 | 第118-119页 |
| ·未来研究展望 | 第119-122页 |
| ·存在的不足 | 第119-120页 |
| ·未来研究的方向 | 第120-122页 |
| 参考文献 | 第122-128页 |
| 图表索引 | 第128-130页 |
| A. 表索引 | 第128页 |
| B. 图索引 | 第128-130页 |
| 致 谢 | 第130-132页 |
| 攻读博士学位期间相关研究成果 | 第132页 |
| 发表的文章 | 第132页 |
| 专著 | 第132页 |