基于网络层析成像的多时隙故障链路诊断
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| ·研究背景及意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-17页 |
| ·传统层析成像 | 第14-15页 |
| ·基于层析成像的故障链路诊断 | 第15页 |
| ·单时隙故障链路检测 | 第15-17页 |
| ·多时隙故障链路检测 | 第17页 |
| ·本文研究思路和研究内容 | 第17-18页 |
| ·本文章节内容安排 | 第18-20页 |
| 第二章 网络层析成像基本理论 | 第20-27页 |
| ·网络层析成像理论基础 | 第20-21页 |
| ·网络链路级参数估计 | 第21-27页 |
| ·传统丢包层析成像 | 第21-23页 |
| ·一般单播网络层析成像 | 第23-27页 |
| 第三章 多时隙故障链路诊断 | 第27-55页 |
| ·基本模型和重要假设 | 第27-31页 |
| ·网络模型 | 第27-28页 |
| ·性能模型 | 第28-31页 |
| ·重要假设 | 第31页 |
| ·链路状态的最大后验估计 | 第31-36页 |
| ·因子图和和积算法 | 第32-36页 |
| ·基于最优化方法的链路状态估计 | 第36-41页 |
| ·联立方程组求解链路状态先验概率 | 第36-39页 |
| ·实例分析 | 第39-41页 |
| ·链路状态的最大伪似然估计 | 第41-46页 |
| ·最大伪似然估计 | 第41-46页 |
| ·使用链路状态先验概率识别故障链路 | 第46-49页 |
| ·问题描述 | 第46-48页 |
| ·诊断算法 | 第48-49页 |
| ·仿真实验 | 第49-54页 |
| ·NS2简介 | 第49页 |
| ·仿真环境 | 第49-50页 |
| ·仿真结果 | 第50-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 链路状态的时域相关性估计 | 第55-66页 |
| ·模型和框架 | 第55-57页 |
| ·链路状态模型 | 第55-57页 |
| ·链路状态参数 | 第57页 |
| ·最大伪似然估计 | 第57-61页 |
| ·伪似然函数 | 第57-59页 |
| ·EM算法 | 第59-61页 |
| ·仿真实验 | 第61-65页 |
| ·仿真环境 | 第61页 |
| ·仿真结果 | 第61-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 结论 | 第66-68页 |
| ·工作总结 | 第66-67页 |
| ·工作展望 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 个人简历 | 第72-73页 |
| 硕士研究生期间的研究成果 | 第73-74页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第74页 |
