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网络流量自相似特性分析与研究

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

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