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异构融合网络环境下切换技术研究

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第一章 绪论第9-15页
   ·选题背景及意义第9-13页
     ·全IP异构融合网络第9-11页
     ·移动性管理技术第11-12页
     ·移动IP及其扩展技术第12-13页
   ·论文完成工作第13-14页
   ·本文组织结构第14-15页
第二章 移动IP技术第15-30页
   ·移动IP概述第15页
   ·基本移动IP技术第15-22页
     ·移动IPv4技术第16-19页
     ·移动IPv6技术第19-22页
   ·移动IPv6扩展技术第22-29页
     ·HMIPv6技术第22-25页
     ·FMIPv6技术第25-27页
     ·FHMIPv6技术简介第27-29页
   ·本章小结第29-30页
第三章 基于利润的垂直切换判决机制研究第30-41页
   ·异构网络的切换及分类第30-33页
     ·切换分类第30-31页
     ·切换操作的过程分析第31-33页
     ·切换性能评价第33页
   ·研究现状及存在问题第33-37页
     ·基于信号强度的单属性切换算法第34-35页
     ·基于简单加权的多属性判决算法第35页
     ·基于模糊推理的多属性判决算法第35页
     ·基于策略的多属性切换判决算法第35-36页
     ·基于层次分析法的多属性切换判决算法第36-37页
   ·基于利润的垂直切换机制研究第37-40页
     ·系统模型第37页
     ·系统描述第37-38页
     ·利润分析第38-40页
     ·切换决策第40页
   ·本章小结第40-41页
第四章 基于HMIPv6自适应切换机制研究及原型系统验证第41-57页
   ·研究现状第41-44页
     ·MIPv4实验床第41-43页
     ·MIPv6实验床第43-44页
   ·基于信号强度的自适应切换第44-46页
   ·基于HMIPv6的自适应切换平台构建第46-52页
     ·试验床拓扑结构第46页
     ·节点配置第46-47页
     ·搭建流程第47-50页
     ·自适应过程的构建第50-52页
   ·结果分析及验证第52-56页
     ·场景设置第52-53页
     ·性能及分析第53-56页
   ·本章小结第56-57页
第五章 基于动态模糊神经网络的切换决策方法第57-75页
   ·研究现状第57-60页
     ·动态模糊神经网络简介第57-58页
     ·基于模糊逻辑、神经网络的切换方案第58-60页
   ·基于动态模糊神经网络的切换算法研究第60-70页
     ·系统流程第61页
     ·DFNN-NS算法描述第61-64页
     ·学习算法第64-70页
   ·结果及分析第70-74页
     ·场景设置第70-71页
     ·性能及分析第71-74页
   ·本章小结第74-75页
第六章 总结与展望第75-77页
参考文献第77-80页
附录:脚本代码第80-82页
致谢第82-83页
攻读学位期间发表的学术论文第83页

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