近些年來,隨著移動(dòng)智能設(shè)備(筆記本電腦,手機(jī)平板,可穿戴智能設(shè)備)的普及與移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,無線網(wǎng)絡(luò)有取代有線網(wǎng)絡(luò)并成為主流的趨勢(shì)。人們?cè)谌粘９ぷ魃钪惺褂弥悄茉O(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)與以前相比更快更多且更加分散,尤其是視頻,音樂,圖片等容量很大的網(wǎng)絡(luò)文件。同時(shí),全球移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展迅猛,每年的互聯(lián)網(wǎng)流量中,移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)已占到13%,典型互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)移動(dòng)化趨勢(shì)尤為明顯,Twitter有50%的流量來自智能設(shè)備,Facebook移動(dòng)流量比例也已超過30%。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展超出想象,網(wǎng)絡(luò)整體流量再以每年100%-200%的速度增長(zhǎng)。在未來,僅依靠移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)自身的發(fā)展將無法滿足移動(dòng)智能設(shè)備對(duì)網(wǎng)絡(luò)持續(xù)不斷增長(zhǎng)的流量需求,而作為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)一個(gè)補(bǔ)充,WLAN將會(huì)在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代扮演機(jī)極其重要的角色。但是WLAN網(wǎng)絡(luò)同樣面臨移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的高移動(dòng)性挑戰(zhàn),同時(shí)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備隨著人群的快速聚集和分散也會(huì)給WLAN網(wǎng)絡(luò)帶來前所未有的流量壓力以及智能適應(yīng)性挑戰(zhàn)。無線智能設(shè)備數(shù)據(jù)量的爆炸性增長(zhǎng)給WLAN網(wǎng)絡(luò)帶來了巨大的沖擊和挑戰(zhàn),除了更大大規(guī)模WLAN設(shè)備的部署,還需要更有效的解決流量壓力的方案。研究人員已經(jīng)證明在傳統(tǒng)有線網(wǎng)...

【文章頁(yè)數(shù)】：78 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
主要符號(hào)對(duì)照表
第一章 緒論
    1.1 無線局域網(wǎng)絡(luò)
    1.2 冗余消除技術(shù)
    1.3 研究意義
    1.4 課題來源
    1.5 論文安排
第二章 相關(guān)研究及技術(shù)介紹
    2.1 冗余消除技術(shù)
        2.1.1 對(duì)象級(jí)冗余消除技術(shù)
        2.1.2 包級(jí)冗余消除技術(shù)
    2.2 緩存結(jié)構(gòu)
        2.2.1 塊匹配緩存結(jié)構(gòu)
        2.2.2 最大匹配緩存結(jié)構(gòu)
    2.3 共享式緩存體系結(jié)構(gòu)
    2.4 本章小結(jié)
第三章 大規(guī)模WLAN數(shù)據(jù)集介紹與處理
    3.1 數(shù)據(jù)集介紹
    3.2 數(shù)據(jù)格式- CAPWAP
    3.3 用戶數(shù)據(jù)分離
    3.4 信息補(bǔ)全
    3.5 本章總結(jié)
第四章 數(shù)據(jù)冗余度分析
    4.1 指紋計(jì)算
        4.1.1 指紋獲取
        4.1.2 Rabin Karp算法
        4.1.3 Rabin Karp算法的應(yīng)用
        4.1.4 指紋計(jì)算
    4.2 指紋采樣
        4.2.1 MODP采樣算法
        4.2.2 Winnowing采樣算法
        4.2.3 SAMPLEBYTE采樣算法
    4.3 冗余識(shí)別
        4.3.1 布隆過濾器
        4.3.2 基本概念
        4.3.3 優(yōu)缺點(diǎn)
        4.3.4 誤識(shí)別率和參數(shù)推導(dǎo)
        4.3.5 布隆過濾器的實(shí)現(xiàn)
    4.4 并行處理
        4.4.1 用戶數(shù)據(jù)分離
        4.4.2 冗余度計(jì)算
    4.5 本章總結(jié)
第五章 模型與方法描述
    5.1 面向用戶的冗余消除機(jī)制系統(tǒng)架構(gòu)
    5.2 計(jì)算用戶合適緩存大小
    5.3 獨(dú)立緩存體系結(jié)構(gòu)算法實(shí)現(xiàn)
        5.3.1 背包問題
        5.3.2 基本概念
        5.3.3 背包問題的一般解法
        5.3.4 緩存替換算法的動(dòng)態(tài)規(guī)劃解法
    5.4 本章總結(jié)
第六章 性能評(píng)估
    6.1 參數(shù)選取
    6.2 數(shù)據(jù)集特征
    6.3 用戶合適緩存大小
    6.4 獨(dú)立緩存體系結(jié)構(gòu)的流量節(jié)省
    6.5 本章總結(jié)
第七章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄



本文編號(hào)：3965628