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全光网络安全态势感知与故障修复方法研究

摘要第5-7页
Abstract第7-9页
第1章 绪论第16-32页
    1.1 论文的研究背景和意义第16-17页
    1.2 国内外研究现状及分析第17-28页
        1.2.1 全光网络的产生与发展第17-18页
        1.2.2 全光网络研究目前所处的阶段第18-20页
        1.2.3 全光网络脆弱性分析的研究现状第20-23页
        1.2.4 全光网络故障检测与定位的研究现状第23-24页
        1.2.5 全光网络安全态势评估的研究现状第24-25页
        1.2.6 全光网络故障修复方法的研究现状第25-28页
    1.3 已有研究中存在的问题第28-29页
    1.4 本文的研究内容与组织结构第29-32页
第2章 基于Bio-PEPA的全光网络脆弱性扩散形式化建模与分析第32-68页
    2.1 引言第32页
    2.2 全光网络脆弱性分析第32-33页
    2.3 全光网络脆弱性扩散形式化模型第33-51页
        2.3.1 Bio-PEPA第34-35页
        2.3.2 脆弱性状态描述第35页
        2.3.3 簇内脆弱性扩散建模第35-43页
        2.3.4 簇间脆弱性扩散建模第43-48页
        2.3.5 全光网络脆弱性扩散建模第48-51页
    2.4 仿真试验与分析第51-66页
        2.4.1 簇内脆弱性扩散分析第51-56页
        2.4.2 相邻簇间脆弱性扩散分析第56-60页
        2.4.3 多簇间脆弱性扩散分析第60-66页
    2.5 抑制脆弱性扩散的安全策略第66页
    2.6 模型复杂度分析第66-67页
    2.7 本章小结第67-68页
第3章 基于多源感知的全光网络故障检测与定位第68-90页
    3.1 引言第68页
    3.2 故障检测与定位关系结构第68-69页
    3.3 全光网络故障检测第69-75页
        3.3.1 故障类型及影响第69-70页
        3.3.2 面向不同故障类型的检测方法第70-73页
        3.3.3 多源信息融合的全光网络故障检测第73-75页
    3.4 全光网络故障定位第75-88页
        3.4.1 故障定位描述第75-76页
        3.4.2 基于互信息的故障定位模型第76-78页
        3.4.3 基于Multi-Agent协同进化的模型优化求解算法第78-83页
        3.4.4 仿真试验与分析第83-88页
    3.5 本章小结第88-90页
第4章 基于证据推理的全光网络安全态势评估第90-108页
    4.1 引言第90页
    4.2 ER规则及置信度推理过程第90-92页
    4.3 基于ER的全光网络安全态势评估第92-98页
    4.4 仿真试验与分析第98-107页
        4.4.1 初始评估测试第99-104页
        4.4.2 改进脆弱性评估测试第104-107页
    4.5 本章小结第107-108页
第5章 基于SDN的全光网络故障修复方法第108-134页
    5.1 引言第108-109页
    5.2 SDN与全光网络融合第109-117页
        5.2.1 SDN概述第109-111页
        5.2.2 SDN/NFV结构第111-112页
        5.2.3 网络融合第112-114页
        5.2.4 光网络与SDN融合的关键技术第114-117页
    5.3 基于SDN的全光网络多目标RWA调度模型第117-120页
        5.3.1 多目标分析第117-119页
        5.3.2 模型定义第119-120页
        5.3.3 SO-MO-RWA调度流程第120页
    5.4 SO-MO-RWA求解算法第120-129页
        5.4.1 二进制粒子群算法描述第121-123页
        5.4.2 二进制混合拓扑粒子群算法第123-126页
        5.4.3 参数优化选择第126-128页
        5.4.4 复杂度分析第128-129页
    5.5 仿真试验与分析第129-133页
    5.6 本章小结第133-134页
结论第134-136页
参考文献第136-148页
攻读博士期间发表的论文第148-149页
致谢第149页

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