摘要 | 第1-6页 |
ABSTRACT | 第6-12页 |
第一章 绪论 | 第12-18页 |
·研究背景及意义 | 第12-13页 |
·国内外研究现状 | 第13-15页 |
·本文的主要工作和贡献 | 第15-16页 |
·本文的组织结构 | 第16-18页 |
第二章 网络拓扑识别方法 | 第18-25页 |
·传统网络拓扑识别 | 第18-19页 |
·基于网络层析成像的拓扑识别 | 第19-22页 |
·网络层析成像概述 | 第19-20页 |
·多播网络拓扑识别 | 第20-21页 |
·单播网络拓扑识别 | 第21-22页 |
·三明治包探测模型 | 第22-25页 |
第三章 改进的基于最大似然的快速拓扑识别方法 | 第25-45页 |
·网络模型和估计问题 | 第25-32页 |
·网络模型 | 第25-29页 |
·估计问题——最大似然方程 | 第29-30页 |
·最大似然估计结构的特性 | 第30-32页 |
·原基于最大似然的拓扑估计方法(MTI) | 第32-37页 |
·马尔科夫链蒙特卡洛拓扑搜索方法 | 第32-35页 |
·引入惩罚参数的最大似然估计 | 第35-36页 |
·拓扑估计算法 | 第36-37页 |
·改进的基于最大似然的快速拓扑估计算法(IMTI) | 第37-40页 |
·拓扑估计似然函数单峰性的证明 | 第37-39页 |
·改进的基于最大似然的快速拓扑估计算法 | 第39-40页 |
·仿真实验 | 第40-44页 |
·模型仿真实验 | 第41-42页 |
·网络仿真实验 | 第42-44页 |
·本章小节 | 第44-45页 |
第四章 基于端到端测量的快速网络拓扑识别方法 | 第45-58页 |
·基于端到端测量的快速网络拓扑识别方法 | 第45-50页 |
·网络内部节点的协作方式 | 第45-47页 |
·利用协作信息构建约束条件 | 第47-49页 |
·FIT 算法描述 | 第49-50页 |
·将 FIT 算法和改进的 IMTI 算法结合 | 第50-51页 |
·仿真实验 | 第51-56页 |
·模型仿真实验 | 第51-53页 |
·网络仿真实验 | 第53-56页 |
·本章小结 | 第56-58页 |
第五章 门限分等级的邻居节点加入树拓扑识别方法 | 第58-70页 |
·网络模型 | 第58-59页 |
·估计问题 | 第59-61页 |
·邻居节点加入树拓扑识别算法 | 第61-65页 |
·原邻居节点加入树拓扑识别算法(NJT) | 第61-63页 |
·门限分等级的邻居节点加入树拓扑识别算法(TLNJ) | 第63-65页 |
·仿真实验 | 第65-69页 |
·模型仿真实验 | 第65-68页 |
·网络仿真实验 | 第68-69页 |
·本章小结 | 第69-70页 |
第六章 论文总结及研究展望 | 第70-72页 |
致谢 | 第72-73页 |
参考文献 | 第73-76页 |
个人简历 | 第76-77页 |
硕士研究生期间研究成果 | 第77-78页 |