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基于突发业务预测且公平的EPON动态带宽分配策略研究

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基于突发业务预测且公平的EPON动态带宽分配策略研究
论文目录
 
摘要第1-7 页
ABSTRACT第7-9 页
目录第9-11 页
缩略语第11-12 页
第一章 绪论第12-16 页
  · 选题背景及意义第12-13 页
  · 研究现状第13-14 页
  · 研究内容第14-15 页
  · 本文组织结构第15-16 页
第二章 EPON带宽分配原理第16-34 页
  · EPON数据传输原理第16-20 页
    · EPON体系结构第16-17 页
    · EPON下行数据传输第17-18 页
    · EPON上行数据传输第18 页
    · EPON帧结构第18-20 页
  · EPON动态带宽分配协议第20-25 页
    · EPON协议栈第20 页
    · 多点控制协议第20-21 页
    · MPCP控制帧第21-23 页
    · GATE/REPORT机制第23-24 页
    · ONU自动发现及注册第24-25 页
  · EPON经典DBA算法第25-33 页
    · IPACT机制第25-27 页
    · 基于交织轮询的DBA算法第27-29 页
    · 支持QoS的DBA算法第29-32 页
    · PFEBA带宽分配算法第32-33 页
  · 本章小结第33-34 页
第三章 基于改进PSO优化的神经网络EPON业务预测算法设计第34-51 页
  · EPON业务预测建模第34-38 页
    · EPON新增业务预测分析第34-35 页
    · 基于流量的EPON业务预测建模第35-37 页
    · EPON业务预测算法的选择第37-38 页
  · 神经网络EPON业务预测原理与结构设计第38-42 页
    · 神经网络用于EPON业务预测理论依据第38-40 页
    · BP神经网络预测结构设计第40-42 页
  · 神经网络学习算法及改进第42-48 页
    · BP与标准PSO学习算法第42-43 页
    · PSO算法的改进第43-45 页
    · 改进PSO训练神经网络建模第45-47 页
    · 改进PSO算法训练神经网络过程第47-48 页
  · 基于改进PSO优化的神经网络EPON业务预测算法第48-50 页
    · EPON多业务预测设计第48-49 页
    · EPON业务预测算法的建立第49 页
    · EPON业务自适应预测第49-50 页
  · 本章小结第50-51 页
第四章 突发排序轮询及公平的动态带宽分配第51-61 页
  · EPON带宽分配算法设计原则第51-53 页
    · 高宽利用率第51 页
    · QoS保障第51-52 页
    · 公平性第52 页
    · 可扩展性与鲁棒性第52-53 页
  · ONU突发排序轮询机制设计第53-56 页
    · ONU突发排序轮询原理第53-54 页
    · 统计ONU业务流量突发性第54 页
    · 根据突发强弱调整ONU轮询次序第54-55 页
    · 滞后发送Report消息第55 页
    · 提前分配带宽和授权第55-56 页
  · 基于业务预测且公平的带宽分配第56-60 页
    · ONU带宽需求的修正第56-57 页
    · ONU保障带宽的分配第57 页
    · 基于保障带宽比例的剩余带宽分配第57-58 页
    · 基于保障带宽比例的ONU内部带宽分配第58 页
    · BTP-DBA带宽分配流程第58-60 页
  · 本章小结第60-61 页
第五章 BTP-DBA带宽分配算法的仿真第61-76 页
  · 基于OPNET的EPON仿真平台设计第61-67 页
    · EPON仿真拓扑结构第61-62 页
    · OLT节点设计第62-65 页
    · ONU节点设计第65-67 页
    · POS节点设计第67 页
  · 仿真参数设置第67-69 页
    · 预测参数设置第67-68 页
    · EPON网络参数设置第68-69 页
  · 仿真结果分析第69-75 页
    · 业务预测精度第69-71 页
    · 带宽利用率第71-72 页
    · 平均包时延第72-75 页
  · 本章小结第75-76 页
第六章 总结与展望第76-78 页
  · 结论第76-77 页
  · 展望第77-78 页
致谢第78-79 页
参考文献第79-82 页
在读期间所发表的论文第82-83 页
攻读硕士学位期间参与的科研项目第83 页

本篇论文共83页,点击这进入下载页面
 
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