自相似网络流量仿真与性能分析 |
论文目录 | | | 致谢 | 第1-6
页 | | 中文摘要 | 第6-7
页 | | ABSTRACT | 第7-9
页 | | 序 | 第9-12
页 | | 1 引言 | 第12-17
页 | | · 课题研究背景 | 第12-13
页 | | · 课题研究意义 | 第13-14
页 | | · 国内外研究现状 | 第14-15
页 | | · 主要研究工作及论文组织结构 | 第15-17
页 | | 2 网络流量的自相似性 | 第17-26
页 | | · 分形与自相似现象 | 第17-18
页 | | · 自相似过程 | 第18-22
页 | | · 自相似过程的定义 | 第18-20
页 | | · 长相关性和短相关性 | 第20-21
页 | | · 慢衰减方差 | 第21-22
页 | | · 重尾分布 | 第22-23
页 | | · 重尾和重尾分布 | 第22-23
页 | | · Pareto分布 | 第23
页 | | · 自相似网络流量 | 第23-26
页 | | · 标度现象 | 第23-24
页 | | · 自相似网络流量产生的原因 | 第24-26
页 | | 3 自相似网络流量模型与流量生成 | 第26-37
页 | | · 自相似网络流量模型 | 第26-31
页 | | · 基于分形布朗运动和分形高斯噪声模型 | 第26-28
页 | | · FARIMA(p,d,q)过程模型 | 第28-30
页 | | · M/G/∞排队模型 | 第30-31
页 | | · ON/OFF模型 | 第31-34
页 | | · ON/OFF数据源叠加模型 | 第31-33
页 | | · ON/OFF模型的关键参数 | 第33-34
页 | | · 基于 ON/OFF模型的自相似流量生成 | 第34-37
页 | | 4 自相似网络流量仿真与性能分析 | 第37-68
页 | | · 网络仿真技术与工具 | 第37-40
页 | | · 网络仿真技术 | 第37-38
页 | | · 网络仿真工具 | 第38-40
页 | | · 基于 ON/OFF模型的自相似流量仿真 | 第40-47
页 | | · 进程模型 | 第41-45
页 | | · 节点模型 | 第45-46
页 | | · 网络模型 | 第46-47
页 | | · 网络流量采集及其数据预处理 | 第47-52
页 | | · 网络流量数据的采集 | 第47-51
页 | | · 原始数据的预处理 | 第51-52
页 | | · 网络流量的 Hurst指数估计 | 第52-64
页 | | · 时域法 | 第53-57
页 | | · 频域法 | 第57-59
页 | | · Hurst指数估值结果 | 第59-64
页 | | · 自相似网络性能分析 | 第64-68
页 | | · 网络性能评价指标 | 第64-66
页 | | · Hurst指数对自相似网络性能的影响 | 第66-68
页 | | 5 结论 | 第68-70
页 | | 参考文献 | 第70-73
页 | | 附录A | 第73-74
页 | | 缩写词索引 | 第74-75
页 | | 作者简历 | 第75-77
页 | | 学位论文数据集 | 第77页 |
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