| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外相关领域研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文的主要工作及章节安排 | 第14-17页 |
| 第2章 智能光网络及其拥塞控制技术 | 第17-25页 |
| 2.1 智能光网络 | 第17-20页 |
| 2.1.1 ION的发展及体系结构 | 第17-19页 |
| 2.1.2 ION的集中式控制与分布式控制 | 第19-20页 |
| 2.2 分布式智能光网络的拥塞控制技术 | 第20-24页 |
| 2.2.1 IP网络拥塞控制技术 | 第20-21页 |
| 2.2.2 分布式ION拥塞控制技术 | 第21-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 智能光网络的拥塞控制研究 | 第25-31页 |
| 3.1 智能光网络中支持多业务的拥塞控制 | 第25-27页 |
| 3.1.1 ION中支持多业务的拥塞控制技术 | 第25-26页 |
| 3.1.2 分布式ION中密集型业务对阻塞率的影响 | 第26-27页 |
| 3.2 智能光网络中密集型业务的拥塞控制中存在的问题 | 第27-30页 |
| 3.2.1 分布式ION中密集型业务的资源冲突 | 第27-28页 |
| 3.2.2 传统的路由波长分配对密集型业务的局限 | 第28-29页 |
| 3.2.3 密集型业务的空间分布不均衡性 | 第29-30页 |
| 3.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 基于波长轮换的链路预测软抢占算法设计 | 第31-53页 |
| 4.1 基于波长轮换的链路预测软抢占算法数学模型 | 第31-33页 |
| 4.1.1 算法变量定义 | 第31-32页 |
| 4.1.2 密集型业务请求描述 | 第32-33页 |
| 4.2 支持密集型业务的拥塞控制算法 | 第33-37页 |
| 4.2.1 波长轮换策略 | 第33-35页 |
| 4.2.2 D_WA算法的设计思想 | 第35-36页 |
| 4.2.3 D_WA算法的基本流程 | 第36-37页 |
| 4.3 基于波长轮换的链路预测算法设计 | 第37-43页 |
| 4.3.1 密集型业务网络中关键链路的判别 | 第37-40页 |
| 4.3.2 LP_WA算法的设计思想 | 第40-41页 |
| 4.3.3 LP_WA算法的设计流程 | 第41-43页 |
| 4.4 基于波长轮换的链路预测软抢占算法设计 | 第43-49页 |
| 4.4.1 软抢占策略设计 | 第43-44页 |
| 4.4.2 LPSP_WA算法设计思想 | 第44页 |
| 4.4.3 LPSP_WA算法的关键技术 | 第44-48页 |
| 4.4.4 LPSP_WA算法的设计流程 | 第48-49页 |
| 4.5 D_WA算法、LP_WA算法和LPSP_WA算法分析 | 第49-51页 |
| 4.6 本章小结 | 第51-53页 |
| 第5章 仿真实现与性能分析 | 第53-73页 |
| 5.1 仿真总体框架 | 第53页 |
| 5.2 仿真模型 | 第53-55页 |
| 5.2.1 网络模型 | 第53-55页 |
| 5.2.2 业务模型 | 第55页 |
| 5.3 仿真方案设计与实现 | 第55-59页 |
| 5.3.1 D_WA算法的仿真设计与实现 | 第55-56页 |
| 5.3.2 LP_WA算法的仿真设计与实现 | 第56-58页 |
| 5.3.3 LPSP_WA算法的仿真设计与实现 | 第58-59页 |
| 5.4 仿真性能指标 | 第59-61页 |
| 5.5 仿真性能分析 | 第61-71页 |
| 5.5.1 D_WA算法性能分析 | 第61-64页 |
| 5.5.2 LP_ WA算法性能分析 | 第64-67页 |
| 5.5.3 LPSP_WA算法性能分析 | 第67-71页 |
| 5.6 本章小结 | 第71-73页 |
| 第6章 结束语 | 第73-77页 |
| 6.1 工作总结 | 第73-74页 |
| 6.2 研究展望 | 第74-77页 |
| 参考文献 | 第77-85页 |
| 致谢 | 第85-87页 |
| 研究生期间发表论文情况 | 第87页 |
