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基于层析成像技术的虚拟试验网络测量方法研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第13-33页
    1.1 课题背景及研究的目的和意义第13-16页
    1.2 网络层析成像技术研究概述第16-20页
        1.2.1 网络模型第16-18页
        1.2.2 探测方法第18-19页
        1.2.3 统计推断第19页
        1.2.4 假设条件第19-20页
    1.3 网络层析成像技术研究现状第20-30页
        1.3.1 网络链路丢包率测量方法第20-24页
        1.3.2 网络链路时延分布测量方法第24-28页
        1.3.3 网络拓扑结构估计方法第28-30页
    1.4 虚拟试验网络测量存在的问题第30-31页
    1.5 本文的主要研究内容第31-33页
第2章 基于最小覆盖集的高精度链路丢包率测量方法第33-55页
    2.1 引言第33-34页
    2.2 网络链路丢包率测量的推理第34-35页
    2.3 测量路径选择方法第35-37页
    2.4 最小覆盖集测量下的链路丢包率计算第37-44页
        2.4.1 最小覆盖集测量第39-40页
        2.4.2 确定性链路丢包率的求解第40页
        2.4.3 非确定性链路丢包率的 Gibbs 采样第40-42页
        2.4.4 算法的伪代码第42-43页
        2.4.5 性能评价指标第43-44页
    2.5 仿真实验与结果分析第44-54页
        2.5.1 模拟网络环境的建立第44-45页
        2.5.2 实验结果及分析第45-54页
    2.6 本章小结第54-55页
第3章 基于层次分解的链路时延分布快速测量方法第55-78页
    3.1 引言第55页
    3.2 离散时延模型第55-56页
    3.3 基于离散时延模型的 EM 算法第56-61页
    3.4 子树时延下的网络时延分布快速测量第61-69页
        3.4.1 时延的层次分解第62-64页
        3.4.2 时延层次分解下的参数计算第64-65页
        3.4.3 算法复杂度分析第65-68页
        3.4.4 性能评价指标第68-69页
    3.5 仿真实验与结果分析第69-77页
        3.5.1 MATLAB 模型仿真第69-74页
        3.5.2 NS2 网络仿真第74-77页
    3.6 本章小结第77-78页
第4章 单播测量下的高效自适应拓扑结构估计方法第78-101页
    4.1 引言第78-79页
    4.2 单播探测与加性特征量第79-84页
        4.2.1 单播探测模式第79-82页
        4.2.2 背靠背包对探测下的加性特征量第82-84页
    4.3 基于深度优先搜索的网络拓扑结构估计方法第84-86页
    4.4 高效的自适应网络拓扑结构估计第86-92页
        4.4.1 基于 TTL 的深度优先搜索排序第87-89页
        4.4.2 深度优先搜索下的自适应拓扑关系计算第89-92页
    4.5 仿真实验与结果分析第92-100页
        4.5.1 MATLAB 模型仿真第92-98页
        4.5.2 NS2 网络仿真第98-100页
    4.6 本章小结第100-101页
结论第101-103页
参考文献第103-112页
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果第112-115页
致谢第115-116页
个人简历第116页

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