| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 网络流量自相似特性的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 网络流量建模与网络性能评价研究现状 | 第13页 |
| 1.2.3 现有研究工作存在的问题及不足 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的研究工作及论文内容安排 | 第14-15页 |
| 第2章 网络业务自相似特性 | 第15-27页 |
| 2.1 传统的网络流量模型 | 第15-17页 |
| 2.1.1 马尔科夫模型 | 第15-16页 |
| 2.1.2 泊松模型 | 第16页 |
| 2.1.3 传统模型缺陷 | 第16-17页 |
| 2.2 网络流量自相似特性 | 第17-20页 |
| 2.2.1 自相似过程的定义 | 第17-18页 |
| 2.2.2 自相似过程的性质 | 第18页 |
| 2.2.3 网络业务自相似的原因 | 第18-20页 |
| 2.3 自相似流量生成模型 | 第20-22页 |
| 2.3.1 ON/OFF 模型 | 第20-21页 |
| 2.3.2 FBM 和 FGN 模型 | 第21页 |
| 2.3.3 FARIMA 模型 | 第21-22页 |
| 2.4 自相似过程的度量和 Hurst 参数估计 | 第22-25页 |
| 2.4.1 赫斯特(Hurst)效应 | 第22-23页 |
| 2.4.2 Hurst 参数估计方法 | 第23-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 基于 NS2 的自相似流量生成及网络性能研究 | 第27-43页 |
| 3.1 NS2 仿真工具介绍 | 第27-28页 |
| 3.1.1 NS 仿真原理 | 第27页 |
| 3.1.2 NS2 仿真方法 | 第27-28页 |
| 3.2 NS2 中生成自相似流量 | 第28-33页 |
| 3.2.1 Pareto ON/OFF 模型流量产生原理 | 第28页 |
| 3.2.2 Pareto ON/OFF 模型在 NS2 下的实现 | 第28-29页 |
| 3.2.3 方差时间图法分析 Hurst 参数 | 第29-30页 |
| 3.2.4 自相似流量生成结果 | 第30-33页 |
| 3.3 网络协议对自相似性影响 | 第33-34页 |
| 3.3.1 不同协议下的网络自相似性 | 第33-34页 |
| 3.3.2 不同 TCP 负载下网络自相似性 | 第34页 |
| 3.4 自相似性对网络性能影响 | 第34-41页 |
| 3.4.1 网络性能评价指标 | 第35-36页 |
| 3.4.2 不同负载条件下 Hurst 指数对丢包率的影响 | 第36-37页 |
| 3.4.3 不同负载条件下 Hurst 指数对时延的影响 | 第37-38页 |
| 3.4.4 小缓存条件下 Hurst 指数对丢包率及时延的影响 | 第38-40页 |
| 3.4.5 大缓存条件下 Hurst 指数对丢包率及时延的影响 | 第40-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 基于实际网络的自相似流量研究 | 第43-55页 |
| 4.1 网络试验平台设计 | 第43-45页 |
| 4.1.1 平台硬件设计 | 第43-44页 |
| 4.1.2 平台软件设计 | 第44-45页 |
| 4.2 网络流量采集 | 第45-48页 |
| 4.2.1 网络流量生成方案 | 第46-47页 |
| 4.2.2 网络流量采集方法设计 | 第47-48页 |
| 4.3 网络流量数据处理 | 第48-49页 |
| 4.3.1 数据处理方法 | 第48页 |
| 4.3.2 数据处理结果 | 第48-49页 |
| 4.4 流量采集结果分析 | 第49-54页 |
| 4.4.1 不同时间尺度下自相似程度分析 | 第49-51页 |
| 4.4.2 不同网络状态下自相似程度分析 | 第51-53页 |
| 4.4.3 不同网络拥塞控制算法下自相似程度分析 | 第53-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 全文总结 | 第55页 |
| 5.2 未来展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 作者简介及在学期间科研成果 | 第61-63页 |
| 作者简介 | 第61页 |
| 科研成果 | 第61-63页 |
| 后记及致谢 | 第63页 |
