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能削弱自相似性影响的主动队列管理策略

中文摘要第1-3页
ABSTRACT第3-6页
第一章 绪论第6-17页
   ·自相似现象研究的历史以及目前研究成果第6-9页
   ·AQM 主动队列管理系统研究成果第9-16页
     ·综述第9-10页
     ·随机早期检测算法第10-12页
     ·随机公平BLUE第12-13页
     ·Stabilized RED第13-14页
     ·Flow RED第14页
     ·Adaptive RED第14-15页
     ·总结第15-16页
   ·论文的组织第16-17页
第二章 自相似性业务的数学模型及特性第17-29页
   ·自相似过程的定义第17-19页
   ·自相似过程的性质第19-20页
     ·自相似过程是长相关的第19页
     ·Hurst 效应第19-20页
     ·缓慢衰减的方差第20页
     ·幂指数特性的谱密度第20页
   ·自相似性业务源的数学模型及特征第20-29页
     ·高可变的业务源第20-21页
     ·业务源自相似性模型的数学描述第21-23页
     ·本文使用的自相似业务模型第23页
     ·以{Xt} 为输入的队列系统分析第23-24页
     ·自相似业务的特性第24-29页
第三章 支持多队列RED 算法的自相似业务处理策略第29-36页
   ·现有的RED 算法第29-31页
   ·基于RED算法的共享缓存管理策略简介第31-32页
   ·可减弱自相似性的负面影响的多队列RED算法策略第32-33页
   ·可减弱自相似性的负面影响的多队列RED 算法具体实现第33-36页
第四章 仿真结果第36-45页
   ·建立模拟自相似性的模型第36-41页
     ·模拟长程相关和自相似过程的数学模型第37-39页
     ·ns 中自相似业务模型的实现第39-40页
     ·自相似性仿真实例第40-41页
   ·用仿真器验证新算法第41-45页
第五章 结束语第45-46页
参考文献第46-48页
发表论文和参加科研情况说明第48-49页
附录第49-60页
 附录A第49-52页
 附录B第52-60页
致谢第60页

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