面向高速骨干网的网络流量测量关键技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 主要符号对照表 | 第13-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-24页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第14-16页 |
| 1.2 高速骨干网网络流量测量关键技术研究现状 | 第16-20页 |
| 1.2.1 数据抽取的研究现状 | 第17-18页 |
| 1.2.2 流信息存储和查询的研究现状 | 第18-19页 |
| 1.2.3 超时流管理的研究现状 | 第19-20页 |
| 1.3 问题的提出 | 第20-21页 |
| 1.4 论文的研究思路和章节安排 | 第21-24页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第21-22页 |
| 1.4.2 章节安排 | 第22-24页 |
| 第二章 流量测量关键技术 | 第24-34页 |
| 2.1 引言 | 第24页 |
| 2.2 流量测量系统 | 第24-26页 |
| 2.3 网络流量测量的关键技术 | 第26-33页 |
| 2.3.1 抽样技术 | 第26-29页 |
| 2.3.2 查询算法 | 第29-31页 |
| 2.3.3 超时流管理技术 | 第31-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 一种基于流数约减的自适应公平抽样算法 | 第34-44页 |
| 3.1 引言 | 第34页 |
| 3.2 问题提出 | 第34-35页 |
| 3.3 AFS-RFN算法 | 第35-37页 |
| 3.3.1 流数约减 | 第36页 |
| 3.3.2 流公平抽样 | 第36-37页 |
| 3.4 理论分析 | 第37-40页 |
| 3.4.1 准确性分析 | 第37-39页 |
| 3.4.2 公平性分析 | 第39-40页 |
| 3.5 实验 | 第40-43页 |
| 3.5.1 参数选择 | 第41页 |
| 3.5.2 空间复杂度 | 第41-42页 |
| 3.5.3 相对误差 | 第42-43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于二维空间地址和Sketch的查询算法 | 第44-54页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 问题提出 | 第44-46页 |
| 4.2.1 HASH查询算法 | 第44-45页 |
| 4.2.2 BF查询算法 | 第45页 |
| 4.2.3 Sketch查询算法 | 第45-46页 |
| 4.3 TDSAS查询算法 | 第46-49页 |
| 4.3.1 TDSAS思想 | 第46-47页 |
| 4.3.2 TDSAS算法实例分析 | 第47-48页 |
| 4.3.3 TDSAS实现 | 第48-49页 |
| 4.4 性能分析 | 第49-51页 |
| 4.4.1 完全无冲突率 | 第49页 |
| 4.4.2 误判率 | 第49-50页 |
| 4.4.3 空间复杂度 | 第50-51页 |
| 4.4.4 时间复杂度 | 第51页 |
| 4.5 实验 | 第51-53页 |
| 4.5.1 参数选择 | 第51-52页 |
| 4.5.2 实时性分析 | 第52-53页 |
| 4.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 基于有区分LRU的超时流管理算法 | 第54-62页 |
| 5.1 引言 | 第54页 |
| 5.2 有区分LRU的超时流管理算法 | 第54-57页 |
| 5.2.1 HASH原理 | 第54-55页 |
| 5.2.2 有区分LRU思想 | 第55-56页 |
| 5.2.3 有区分LRU的超时流管理算法流程 | 第56-57页 |
| 5.3 理论分析与仿真 | 第57-61页 |
| 5.3.1 准确性分析 | 第57-61页 |
| 5.3.2 时间复杂度 | 第61页 |
| 5.3.3 空间复杂度 | 第61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 结束语 | 第62-64页 |
| 6.1 论文主要的创新点和贡献 | 第62-63页 |
| 6.2 前景与展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 作者简历 | 第72页 |
