| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·网络流量特征的研究意义 | 第10-12页 |
| ·网络流量特征的研究背景 | 第12-13页 |
| ·本文主要工作概述 | 第13-15页 |
| ·论文的章节安排 | 第15-17页 |
| 第二章 网络流量自相似特性研究概述 | 第17-36页 |
| ·自相似特性的定义 | 第18-23页 |
| ·流量中的尺度行为 | 第18页 |
| ·自相似特性 | 第18-21页 |
| ·长程相关 | 第21-22页 |
| ·重尾分布 | 第22-23页 |
| ·自相似特性的分析方法 | 第23-27页 |
| ·方差时间图 | 第23-24页 |
| ·R/S统计分析 | 第24-25页 |
| ·周期图法 | 第25页 |
| ·Whittle估值器 | 第25-27页 |
| ·小波变换分析 | 第27页 |
| ·实际网络流量的自相似特性 | 第27-30页 |
| ·以太网流量 | 第27-29页 |
| ·广域网流量 | 第29页 |
| ·VBR视频流量 | 第29页 |
| ·WWW流量 | 第29-30页 |
| ·自相似流量的成因分析 | 第30-32页 |
| ·用户行为 | 第31页 |
| ·数据的产生、组织和存取 | 第31页 |
| ·流量聚合 | 第31-32页 |
| ·网络控制 | 第32页 |
| ·网络演变 | 第32页 |
| ·自相似特性对网络排队和拥塞控制的影响 | 第32-35页 |
| ·排队及丢包率 | 第33-34页 |
| ·拥塞控制 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 自相似流量建模及重尾影响自相似特性的分析 | 第36-46页 |
| ·自相似流量建模方法 | 第36-41页 |
| ·基于分形布朗运动的自相似模型 | 第36-38页 |
| ·多分形的自相似模型 | 第38-39页 |
| ·神经网络模型 | 第39-40页 |
| ·TES(Transform-Expand-Sample)模型 | 第40-41页 |
| ·自相似流量的其它模型 | 第41页 |
| ·重尾影响自相似特性形成的分析 | 第41-45页 |
| ·ON/OFF模型和N-Burst独立源模型 | 第41-43页 |
| ·实验数据分析 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于NS2的自相似流量仿真分析 | 第46-70页 |
| ·网络仿真技术 | 第46-47页 |
| ·网络系统仿真软件NS2 | 第47-52页 |
| ·NS2仿真软件简介 | 第47-48页 |
| ·NS2的控件结构及基础构件 | 第48-51页 |
| ·NS2的仿真层次结构和一般过程 | 第51-52页 |
| ·Weibull分布的ON/OFF源模型自相似性的仿真分析 | 第52-58页 |
| ·NS2下单个Weibull分布的ON/OFF信源流量的仿真 | 第52-57页 |
| ·NS2下Weibull分布的自相似流量的生成实现 | 第57-58页 |
| ·自相似流量的合并特性分析 | 第58-62页 |
| ·复用自相似流量的Hurst系数的近似估算 | 第59-60页 |
| ·复用流量的H与各流量均值的关系 | 第60页 |
| ·方差对复用自相似流量特性的影响 | 第60-62页 |
| ·自相似流量的预测 | 第62-66页 |
| ·NS2下自相似流量的预测探讨 | 第62-63页 |
| ·流量预测的仿真实验 | 第63-66页 |
| ·Weibull分布的自相似流量对排队性能影响的仿真分析 | 第66-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第五章 结束语 | 第70-72页 |
| ·论文的主要贡献和创新 | 第70-71页 |
| ·未来工作的展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第79页 |
