摘要 | 第1-5页 |
ABSTRACT | 第5-11页 |
第一章 绪论 | 第11-14页 |
·课题目的和意义 | 第11-12页 |
·研究现状 | 第12-13页 |
·本论文主要内容及结构 | 第13-14页 |
第二章 自相似特性的分析与研究 | 第14-31页 |
·传统的网络流量模型 | 第14-16页 |
·马尔科夫模型 | 第14-15页 |
·泊松模型 | 第15-16页 |
·传统模型的不足和缺陷 | 第16页 |
·自相似性模型描述 | 第16-21页 |
·关于自相似性数学定义的预备知识 | 第18页 |
·自相似性的数学定义 | 第18-20页 |
·自相似性的性质 | 第20-21页 |
·自相似性的度量和参数估计方法 | 第21-30页 |
·赫斯特(Hurst)效应 | 第21-22页 |
·赫斯特(Hurst)参数的估计方法 | 第22-30页 |
·方差-时间图(Variance-Time Plot)法 | 第23-24页 |
·R/S图(Resealed adjusted Range Plot)法 | 第24-25页 |
·周期图(Periodogram)法 | 第25-26页 |
·Whittle估计法 | 第26-27页 |
·小波变换法 | 第27-28页 |
·基于小波变换的自相似参数在线估计法 | 第28-30页 |
·本章小结 | 第30-31页 |
第三章 网络流量的自相似性研究 | 第31-49页 |
·自相似性流量产生的原因 | 第31-40页 |
·重尾分布 | 第31-33页 |
·ON/OFF网络流量模型 | 第33-36页 |
·TCP与流量自相似性的相互关系 | 第36-40页 |
·具有自相似性的网络模型研究 | 第40-46页 |
·分形布朗运动和分形高斯噪声 | 第41-42页 |
·分形ARIMA过程(FARIMA) | 第42-44页 |
·基于混沌映射的确定性模型 | 第44-45页 |
·基于离散小波的自相似模型 | 第45-46页 |
·模型参数的复杂度计算 | 第46页 |
·ON/OFF模型 | 第46页 |
·FBM模型 | 第46页 |
·FARIMA模型 | 第46页 |
·小波变换模型 | 第46页 |
·自相似性对网络性能的影响 | 第46-48页 |
·本章小结 | 第48-49页 |
第四章 网络流量自相似性试验及结果分析 | 第49-69页 |
·试验环境和工具 | 第49-52页 |
·NS2 | 第49-51页 |
·nam工具 | 第51页 |
·gawk工具 | 第51页 |
·gnuplot工具 | 第51-52页 |
·校园网流量自相似的研究 | 第52-57页 |
·流量采集工具介绍 | 第52-53页 |
·流量采集结果分析 | 第53-57页 |
·方差/时间方法实现 | 第54-56页 |
·结果和数据分析 | 第56-57页 |
·流量自相似性的仿真试验 | 第57-65页 |
·FGN自相似流量产生原理 | 第57-60页 |
·FGN流量在NS2下的实现 | 第60-62页 |
·试验结果及分析 | 第62-65页 |
·自相似性对网络性能影响的研究 | 第65-68页 |
·本章小结 | 第68-69页 |
第五章 工作总结和展望 | 第69-71页 |
·本文的工作总结 | 第69-70页 |
·进一步展望 | 第70-71页 |
参考文献 | 第71-76页 |
致谢 | 第76-77页 |
个人简历、在学期间发表的论文 | 第77页 |