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下一代互联网的报文标识与查找技术的研究

摘要第1-7页
Abstract第7-10页
目录第10-15页
第一章 绪论第15-30页
   ·研究背景及意义第15-21页
     ·互联网发展概述第15-17页
     ·下一代互联网的发展第17-18页
     ·下一代互联网报文标识与查找第18-21页
   ·问题描述第21-25页
     ·连接层面的报文标识与查找问题描述第21-22页
     ·流层面的报文标识与查找问题描述第22-24页
     ·路由查找和包分类关系第24页
     ·评价指标第24-25页
   ·研究内容与创新第25-27页
   ·论文内容安排第27-28页
 参考文献第28-30页
第二章 报文标识及查找技术的研究现状第30-55页
   ·连接层面标识与查找第30-42页
     ·IP标识第30-32页
     ·路由查找算法综述第32-42页
       ·基于Trie树的算法第32-36页
       ·基于前缀范围树的算法第36-37页
       ·基于哈希的算法第37-39页
       ·基于TCAM的算法第39-40页
       ·针对IPv6的算法讨论第40-41页
       ·算法比较及总结第41-42页
   ·流层面标识与查找第42-49页
     ·多维数据流标识第42-43页
     ·包分类算法综述第43-49页
       ·基于决策树的算法第44-45页
       ·基于分解的算法第45-47页
       ·基于元组的算法第47-48页
       ·基于TCAM的匹配算法第48页
       ·针对IPv6的算法讨论第48-49页
       ·算法比较及总结第49页
 参考文献第49-55页
第三章 通用报文查找模型分析及规则集特征研究第55-81页
   ·通用报文查找模型分析第55-64页
     ·前缀类型分析第55-57页
     ·范围类型分析第57-62页
     ·查找模型分析第62-64页
   ·路由表的特征分析及预测第64-67页
     ·路由表特征分析第64-67页
     ·路由表的预测第67页
   ·规则集的特征分析及预测第67-78页
     ·规则集特征分析第68-73页
       ·规则集中地址特征分析第69-73页
       ·规则集中端口及协议特征分析第73页
     ·IPv6规则集的预测第73-78页
       ·地址特征预测第74-76页
       ·其他字段特征预测第76页
       ·ClassBenchv6设计与实现第76-78页
   ·本章小结第78-79页
 参考文献第79-81页
第四章 面向IPv6的高效路由查找算法第81-107页
   ·LPFS-OHT:最长前缀优先查找的折叠哈希树第81-88页
     ·已有算法的前缀匹配顺序第81-82页
     ·LPFS-OHT算法的主要思想第82-83页
     ·基本算法数据结构第83-84页
     ·参数选择原则第84-85页
     ·算法的构建过程第85-86页
     ·算法的查找过程第86页
     ·算法的更新过程第86-87页
     ·试验测试第87-88页
     ·算法讨论第88页
   ·基于叶子节点集划分框架的算法第88-105页
     ·已有算法的精确匹配第88-89页
     ·叶子节点集划分第89-91页
     ·叶子节点集特征分析第91-92页
     ·叶子节点集划分框架第92页
     ·BTLPT算法第92-99页
       ·数据结构第92-94页
       ·BTLPT的查找第94页
       ·BTLPT的增加第94-95页
       ·BTLPT的删除第95-96页
       ·实验测试第96-98页
       ·BTLPT相关讨论第98-99页
     ·DBH算法第99-105页
       ·算法思想第99-100页
       ·数据结构第100-102页
       ·DBH的查找第102页
       ·DBH的增加第102-103页
       ·DBH的删除第103-104页
       ·实验测试第104-105页
       ·DBH相关讨论第105页
   ·本章小结第105页
 参考文献第105-107页
第五章 面向IPv6的高效包分类算法第107-138页
   ·ODS-BT算法第107-118页
     ·算法思想第107-109页
     ·相关定义第109-110页
     ·ODS-BT算法的构建过程第110-113页
       ·划分不相交覆盖集第110-113页
       ·建立最大覆盖集组的数据结构第113页
     ·ODS-BT的查找第113-114页
     ·ODS-BT的增加第114-115页
     ·ODS-BT的删除第115页
     ·测试结果第115-117页
     ·ODS-BT算法总结第117-118页
   ·H-LCFST算法第118-136页
     ·算法思想第118页
     ·相关定义第118-121页
     ·规则集的特征分析第121-123页
     ·规则集划分思想第123-126页
     ·基本数据结构第126-127页
     ·LCFST:Lowest Cost First Search Tree第127-130页
     ·串行H-LCFST实施方案第130-131页
     ·并行H-LCFST实施方案第131页
     ·启发式选择第131-132页
     ·实验测试第132-135页
     ·总结第135-136页
   ·本章小结第136页
 参考文献第136-138页
第六章 基于流标签的数据流标识技术第138-158页
   ·流标识的作用与目的第138-139页
   ·流标签的发展现状第139-141页
   ·流标签的设计第141-145页
     ·流标识的设计动因第141-143页
     ·流标识的定义第143-144页
     ·流标签的格式第144-145页
   ·基于流标签的服务质量映射第145-149页
     ·现有QoS映射机制第145-146页
     ·FL-QCM(Flow Label based QoS Class Mapping)第146-147页
     ·QoS参数的选择第147-148页
     ·基于流标签的异构网QoS架构第148-149页
   ·流标签的实现与验证第149-151页
     ·IPv6流标识的系统实现第149-150页
     ·基于流标签的实现结果第150-151页
   ·流标签的仿真验证第151-156页
     ·多域网络异构的仿真验证第152-154页
     ·多域规则异构的仿真验证第154-156页
   ·本章小结第156页
 参考文献第156-158页
第七章 下一代互联网面向数据流的体系结构第158-170页
   ·下一代互联网架构的研究第158-159页
   ·下一代互联网整体目标实现思路第159-160页
   ·下一代互联网商业模型第160-162页
     ·单域的商业模型第160-161页
     ·多域的商业模型第161-162页
   ·面向数据流的体系结构FIA(Flow Identity-based Architecture)第162-167页
     ·实现目标第162-163页
     ·FIA数据流属性第163页
     ·FIA架构第163-165页
     ·FIA实施第165-167页
   ·基于FIA的下一代互联网第167-168页
   ·本章小结第168页
 参考文献第168-170页
第八章 结束语第170-173页
   ·全文总结第170-171页
   ·研究展望第171-173页
缩略语第173-176页
致谢第176-177页
攻读学位期间发表的学术著作第177-179页
攻读学位期间参与的科研工作第179页

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