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面向流媒体业务的软件定义光网络研究

摘要第4-5页
abstract第5页
专用术语注释表第8-10页
第一章 绪论第10-15页
    1.1 引言第10页
    1.2 研究背景及意义第10-13页
        1.2.1 智能光网络技术演进第10-11页
        1.2.2 流媒体发展现状第11-13页
    1.3 论文主要工作及结构安排第13-15页
        1.3.1 论文主要研究内容第13-14页
        1.3.2 论文结构安排第14-15页
第二章 相关理论知识介绍第15-26页
    2.1 软件定义光网络第15-19页
        2.1.1 SDN概述第15-16页
        2.1.2 SDON服务架构第16-18页
        2.1.3 SDON虚拟化技术第18-19页
    2.2 流媒体业务及用户体验质量第19-21页
        2.2.1 流媒体业务与特点第19页
        2.2.2 QoE的定义和影响因素第19-20页
        2.2.3 基于流媒体业务的QoE量化与评估方法第20-21页
    2.3 基于HTTP的动态自适应流媒体技术——DASH第21-25页
        2.3.1 DASH主要特点及优势第21-23页
        2.3.2 DASH技术原理第23-24页
        2.3.3 DASH自适应传输过程第24-25页
    2.4 本章小结第25-26页
第三章 面向流媒体业务的SDON服务架构设计第26-41页
    3.1 面向流媒体业务的光网络服务架构设计需求第26-28页
    3.2 基于OpenFlow的OPS网络第28-30页
        3.2.1 OF-OPS光节点控制第28-29页
        3.2.2 OF-OPS优点第29-30页
    3.3 SDON服务架构设计第30-35页
        3.3.1 统一的SDON控制第31-32页
        3.3.2 服务架构设计第32-34页
        3.3.3 面向应用/用户的接入网开放控制第34-35页
    3.4 虚拟网络映射第35-40页
        3.4.1 基于链路可切片的虚拟网络映射算法第35-36页
        3.4.2 基于链路带宽的KSP算法改进第36-38页
        3.4.3 实验仿真及结果分析第38-40页
    3.5 本章小结第40-41页
第四章 基于SDON的DASH系统设计及实现第41-58页
    4.1 基于SDON的DASH流媒体架构设计第41-47页
        4.1.1 系统模型第41-42页
        4.1.2 基本原理及框架第42-45页
        4.1.3 带宽预测与管理第45-47页
    4.2 DASH自适应码率选择算法对比分析第47-48页
    4.3 DASH自适应码率选择算法设计第48-53页
        4.3.1 QoE评估指标第48-49页
        4.3.2 目标函数及约束条件第49-51页
        4.3.3 算法设计第51-53页
    4.4 实验仿真与结果分析第53-57页
        4.4.1 实验环境第53页
        4.4.2 实验参数设定第53-54页
        4.4.3 实验结果及分析第54-57页
    4.5 本章小结第57-58页
第五章 总结与展望第58-60页
参考文献第60-63页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文第63-64页
致谢第64页

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