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网络拓扑结构层析成像的改进算法研究

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

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