城域骨干网链路层分类包网络流量自相似性研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 插图索引 | 第11-12页 |
| 附表索引 | 第12-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-18页 |
| ·研究背景和意义 | 第13-15页 |
| ·本文工作 | 第15-16页 |
| ·本文结构 | 第16-18页 |
| 第2章 网络流量自相似性相关知识 | 第18-27页 |
| ·自相似性过程的定义 | 第18-22页 |
| ·自相似性的发现 | 第18-19页 |
| ·连续时间自相似过程的数学描述 | 第19页 |
| ·离散时间自相似过程的数学描述 | 第19-20页 |
| ·自相似过程的物理描述 | 第20-21页 |
| ·自相似过程的性质 | 第21-22页 |
| ·Hurst指数的估计算法 | 第22-24页 |
| ·聚类方差法 | 第22页 |
| ·留数法 | 第22页 |
| ·R/S(rescaled range)法 | 第22-23页 |
| ·周期图法 | 第23页 |
| ·Whittle法 | 第23-24页 |
| ·小波法 | 第24页 |
| ·时间复杂度 | 第24页 |
| ·网络流量自相似性举例 | 第24-26页 |
| ·以太网传输 | 第24-25页 |
| ·WWW传输 | 第25页 |
| ·TCP、FTP以及TELNET的传输 | 第25页 |
| ·可变位速率(VBR)视频 | 第25-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第3章 城域骨干网网络流量自相似性研究 | 第27-34页 |
| ·相关准备工作 | 第27-29页 |
| ·Net Turbo系统简介 | 第27-28页 |
| ·Hurst指数的估计算法 | 第28-29页 |
| ·研究内容 | 第29-33页 |
| ·实验数据集与Matlab实验平台 | 第29-31页 |
| ·按时间尺度分析 | 第31-32页 |
| ·按时间范围分析 | 第32-33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 第4章 链路层分类包网络流量自相似性研究 | 第34-49页 |
| ·最佳网络流量序列长度 | 第34-38页 |
| ·实验数据 | 第34页 |
| ·分析过程 | 第34-35页 |
| ·实验过程 | 第35-37页 |
| ·对累积Hurst指数原理的改进 | 第37-38页 |
| ·结论 | 第38页 |
| ·分类包网络流量的自相似性 | 第38-44页 |
| ·网络流量的分类 | 第38-39页 |
| ·理论分析过程 | 第39-40页 |
| ·实验过程 | 第40-42页 |
| ·分类包流量对网络自相似性的影响 | 第42-44页 |
| ·分类包流量自相似性的分析 | 第44-47页 |
| ·动态趋势法和方差分析法 | 第44-46页 |
| ·实验分析 | 第46-47页 |
| ·总结 | 第47页 |
| ·研究意义 | 第47-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 第5章 应用举例 | 第49-56页 |
| ·网络协议性能分析 | 第49-53页 |
| ·NS2 平台生成自相似业务流 | 第49-51页 |
| ·分析过程 | 第51-52页 |
| ·结论 | 第52-53页 |
| ·实时在线计算Hurst指数算法 | 第53-55页 |
| ·实验数据 | 第53页 |
| ·算法基础 | 第53页 |
| ·算法实现 | 第53-55页 |
| ·性能分析 | 第55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 附录A (部分源代码) | 第63-69页 |
| 附录B (攻读学位期间所发表的学术论文目录) | 第69-70页 |
| 附录C (攻读硕士学位期间所参与的科研活动) | 第70页 |
