近些年來,隨著網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用數(shù)量的增加,大量音頻視頻信息在網(wǎng)絡(luò)中傳輸,流量的自相似特性越來越顯著。前人研究表明,產(chǎn)生自相似流量的原因包括:數(shù)據(jù)包的大小呈現(xiàn)重尾分布、流量受擁塞控制算法調(diào)控、網(wǎng)絡(luò)中ON/OFF數(shù)據(jù)源的增加、網(wǎng)絡(luò)硬件的處理能力有限和網(wǎng)絡(luò)用戶的各種操作習(xí)慣等。自相似流量的劇增造成了網(wǎng)絡(luò)擁塞和數(shù)據(jù)丟失等現(xiàn)象頻發(fā),網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的平穩(wěn)性下降。針對自相似流量特性配置網(wǎng)絡(luò)硬件和設(shè)計網(wǎng)絡(luò)服務(wù)協(xié)議以保證網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量的需求與日俱增。由于自相似流量不適合采用傳統(tǒng)的隊列分析方法和仿真工具分析和模擬,自相似流量隊列分析及其仿真工具設(shè)計成為了亟待解決的研究課題。為了研究和分析網(wǎng)絡(luò)自相似流量,量化自相似流量數(shù)據(jù)傳輸?shù)谋憩F(xiàn)以及為設(shè)計網(wǎng)絡(luò)和網(wǎng)絡(luò)協(xié)議算法提供理論依據(jù),本文進(jìn)行了自相似流量下網(wǎng)絡(luò)節(jié)點緩沖器隊列分析,自相似流量數(shù)據(jù)流完成時間分布分析和自相似流量基于對數(shù)正態(tài)分布的快速仿真工具與近似函數(shù)設(shè)計。本文的研究內(nèi)容與創(chuàng)新點總結(jié)如下:（1）自相似流量下數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)節(jié)點緩沖器隊列分析為了從單個節(jié)點層面建模、研究和理解自相似流量的傳輸表現(xiàn),本文對自相似流量下數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)節(jié)點緩沖器中的數(shù)據(jù)隊列進(jìn)行了建模和分析。本文將數(shù)據(jù)中心... 

【文章頁數(shù)】：105 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景
        1.1.1 自相似流量的特點,形成原因和危害
        1.1.2 自相似流量隊列分析面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)
    1.2 國內(nèi)外相關(guān)研究現(xiàn)狀
        1.2.1 自相似流量網(wǎng)絡(luò)節(jié)點緩沖器隊列分析的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 自相似流量數(shù)據(jù)流完成時間分布分析的研究現(xiàn)狀
        1.2.3 自相似流量基于對數(shù)正態(tài)分布的仿真技術(shù)的研究現(xiàn)狀
    1.3 論文的研究內(nèi)容,組織結(jié)構(gòu)及貢獻(xiàn)
        1.3.1 研究內(nèi)容與組織結(jié)構(gòu)
        1.3.2 研究貢獻(xiàn)
第二章 自相似流量下數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)節(jié)點緩沖器隊列分析
    2.1 引言
    2.2 自相似流量下數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)節(jié)點緩沖器模型
    2.3 自相似流量下數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸模型
    2.4 數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)節(jié)點緩沖器的停時定義
    2.5 數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)節(jié)點緩沖器隊列行為分析
    2.6 數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)節(jié)點緩沖器隊列行為分析仿真結(jié)果
    2.7 本章小結(jié)
第三章 自相似流量數(shù)據(jù)流完成時間分布分析
    3.1 引言
    3.2 TCP擁塞窗口大小分布分析
        3.2.1 擁塞窗口大小分布建模與分析
        3.2.2 擁塞窗口大小分布仿真結(jié)果
    3.3 TCP數(shù)據(jù)包端到端傳輸時延分布分析
        3.3.1 數(shù)據(jù)包傳輸時延分布建模與分析
        3.3.2 數(shù)據(jù)包傳輸時延分布仿真結(jié)果
    3.4 TCP數(shù)據(jù)流完成時間分布分析
        3.4.1 數(shù)據(jù)流傳輸建模
        3.4.2 數(shù)據(jù)流完成時間分布分析
        3.4.3 數(shù)據(jù)流完成時間分布仿真結(jié)果
        3.4.4 數(shù)據(jù)流完成時間分布分析可擴展性探討
    3.5 自相似流量數(shù)據(jù)流完成時間分布計算
    3.6 本章小結(jié)
第四章 自相似流量基于對數(shù)正態(tài)分布的快速仿真工具設(shè)計
    4.1 引言
    4.2 自相似流量基于對數(shù)正態(tài)分布的超空間復(fù)制快速仿真技術(shù)
        4.2.1 二維空間中對數(shù)正態(tài)分布隨機變量和分布的仿真
        4.2.2 N維空間中對數(shù)正態(tài)分布隨機變量和分布左尾的仿真
        4.2.3 N維空間中對數(shù)正態(tài)分布隨機變量和分布右尾的仿真
        4.2.4 超空間復(fù)制技術(shù)與重要性采樣技術(shù)級聯(lián)使用的仿真增益分析
    4.3 對數(shù)正態(tài)分布隨機變量和分布左尾的Marcum Q函數(shù)近似
        4.3.1 對數(shù)正態(tài)分布隨機變量和分布左尾與Marcum Q函數(shù)幾何關(guān)系
        4.3.2 對數(shù)正態(tài)分布隨機變量和分布左尾的Marcum Q函數(shù)近似
        4.3.3 對數(shù)正態(tài)分布隨機變量和分布左尾與其近似的仿真結(jié)果
    4.4 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 論文的主要工作及創(chuàng)新
    5.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀博士學(xué)位期間取得的研究成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]背景流量生成模型綜述[J]. 方熙,曾劍平,吳承榮.  計算機應(yīng)用. 2019(S1)
[2]自相似流量的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型研究[J]. 于雅芮,劉立士.  科技資訊. 2019(16)
[3]自相似網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型的研究[J]. 耿傳鑫,劉立士.  科技創(chuàng)新導(dǎo)報. 2018(13)
[4]Pareto分布模擬自相似流量的仿真研究[J]. 付鈺,田野,劉立士,池云.  科技資訊. 2017(22)
[5]自相似混合業(yè)務(wù)流的網(wǎng)絡(luò)性能研究[J]. 徐志強,陳劍,陸俊.  通信技術(shù). 2012(06)

碩士論文
[1]指數(shù)分布與幾何分布的若干重要結(jié)論[D]. 何朝兵.山東大學(xué) 2010



本文編號：3712949