| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-14页 |
| 1.1.1 WDM技术 | 第10-12页 |
| 1.1.2 IP over WDM光网络体系结构 | 第12-14页 |
| 1.1.3 IP over WDM光网络优势 | 第14页 |
| 1.2 业务量疏导的研究意义 | 第14页 |
| 1.3 通用多协议标签交换(GMPLS) | 第14-18页 |
| 1.3.1 GMPLS演进过程 | 第15-16页 |
| 1.3.2 GMPLS中的LSP分级技术 | 第16-17页 |
| 1.3.3 链路管理 | 第17-18页 |
| 1.4 多粒度业务量疏导 | 第18-19页 |
| 1.4.1 子波长级别业务量疏导 | 第18-19页 |
| 1.4.2 波长级别业务量疏导 | 第19页 |
| 1.4.3 多粒度业务量疏导研究现状 | 第19页 |
| 1.5 论文的组织 | 第19-22页 |
| 第2章 MGH机制概述 | 第22-30页 |
| 2.1 研究背景 | 第22-23页 |
| 2.2 模型定义 | 第23-27页 |
| 2.2.1 节点结构 | 第23-25页 |
| 2.2.2 网络模型 | 第25-27页 |
| 2.2.3 辅助图模型 | 第27页 |
| 2.3 可重配置异类波带交换光网络的实现 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 支持MGH的动态多粒度疏导算法设计 | 第30-50页 |
| 3.1 支持TG-MGH的动态业务量疏导算法 | 第30-32页 |
| 3.1.1 研究背景 | 第30页 |
| 3.1.2 疏导策略及端口成本计算 | 第30-32页 |
| 3.2 支持TG-MGH的启发式算法MGH-WIAG | 第32-34页 |
| 3.2.1 算法描述 | 第32-33页 |
| 3.2.2 算法时间复杂度分析 | 第33页 |
| 3.2.3 算法流程图 | 第33-34页 |
| 3.3 支持WS-MGH的动态波带交换算法 | 第34-37页 |
| 3.3.1 研究背景 | 第34-35页 |
| 3.3.2 波带融合策略及端口计算 | 第35-37页 |
| 3.4 支持WS-MGH的启发式算法MGH-BIAG | 第37-38页 |
| 3.4.1 算法描述 | 第37-38页 |
| 3.4.2 算法时间复杂度分析 | 第38页 |
| 3.4.3 算法流程图 | 第38页 |
| 3.5 MGH-IGAG启发式算法 | 第38-43页 |
| 3.5.1 MGH-IGAG算法的举例说明 | 第38-41页 |
| 3.5.2 算法描述 | 第41-43页 |
| 3.5.3 算法时间复杂度分析 | 第43页 |
| 3.6 IMGH-IGAG启发式算法 | 第43-48页 |
| 3.6.1 基本思想 | 第43-44页 |
| 3.6.2 波长平面分配原则 | 第44页 |
| 3.6.3 辅助图模型 | 第44-45页 |
| 3.6.4 算法描述 | 第45-46页 |
| 3.6.5 算法时间复杂度分析 | 第46-47页 |
| 3.6.6 算法流程图 | 第47-48页 |
| 3.7 本章小结 | 第48-50页 |
| 第4章 算法仿真和分析 | 第50-60页 |
| 4.1 仿真目标 | 第50页 |
| 4.2 仿真拓扑 | 第50-51页 |
| 4.3 业务模型 | 第51页 |
| 4.4 性能指标 | 第51页 |
| 4.5 性能评价 | 第51-58页 |
| 4.5.1 MGH-WIAG算法仿真分析 | 第51-53页 |
| 4.5.2 MGH-BIAG算法仿真分析 | 第53-54页 |
| 4.5.3 MGH-IGAG与IMGH-IGAG性能比较 | 第54-55页 |
| 4.5.4 MGH-IGAG、RA-IAG以及MG-IGP算法性能比较 | 第55-58页 |
| 4.6 本章小结 | 第58-60页 |
| 第5章 结束语 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
