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第一章绪论
1.1课题研究的背景与意义
1.1.1 NGN的主要研究领域与现状
1.1.2 QoS在NGN研究中的关键地位
1.2 NGN及其QoS研究综述
1.2.1 NGN QoS研究现状
1.2.2 NGN流量特征与建模研究现状
1.2.3动态IP QoS研究现状
1.3本文的研究思路与内容
1.3.1 NGN流量特征与预测模型研究
1.3.2 NGN动态QoS控制模型研究
1.3.3 NGN动态QoS实现方案研究
第二章网络流量模型与特征分析
2.1概述
2.2传统流量模型与应用
2.2.1泊松过程模型
2.2.2马氏过程模型
2.2.3回归过程模型
2.3网络流量自相似与混沌动力学模型
2.2.1网络流量自相似模型
2.3.2网络流量混沌动力学模型
2.4网络流量统计特性
2.4.1 NGN流量数据采集
2.4.2网络流量周期性分析
2.4.3网络流量自相似分析
2.2.4网络流量混沌特性分析
2.5本章小结
第三章基于小波神经网络的流量预测
3.1概述
3.2信号的小波分解
3.2.1 NGN流量的多尺度特性
3.2.2信号的多分辨率分析
3.2.4流量信号的小波分解
3.3基于小波神经网络的预测模型
3.3.1神经网络与信号预测
3.3.2基于集成神经网络的建模
3.3.3基于小波神经网络的预测模型
3.4基于小波神经网络的预测分析
3.4.1基于小波神经网络的预测结果分析
3.4.2基于小波神经网络的预测与传统流量预测比较
3.4.3流量信号的小波压缩与预测模型改进
3.5本章小结
第四章基于混沌的短期流量预测
4.1流量时间序列混沌特性
4.1.1流量时间序列的相空间重构
4.1.2流量时问序列的结构
4.1.3时间序列最大Lyapunov指数
4.2流量时间序列混沌预测
4.2.1重构相空间
4.2.2最大Lyapunov指数计算算法
4.2.3基于最大Lyapunov指数的流量预测
4.3混沌预测分析
4.3.1预测结果与分析
4.3.2混沌预测时效分析
4.3.3基于Lyapunov指数预测特点
4.4本章小结
第五章基于流量预测的动态QoS模型
5.1概述
5.2 IP QoS机制仿真与分析
5.2.1集成服务模型与性能仿真分析
5.2.2业务区分与排队性能仿真分析
5.2.3 DiffServ+MPLS方案仿真分析
5.3 NGN综合QoS模型
5.3.1 NGN综合QoS实现原则
5.3.2综合QoS网络模型
5.3.3基于预测QoS动态控制机制
5.4动态QoS仿真模型与分析
5.4.1动态QoS网络模型设计
5.4.2仿真结点模型设计
5.4.3仿真方案设计
5.4.4仿真结果分析
5.5本章小结
第六章动态QoS控制实现方案研究
6.1动态QoS控制实现关健因素与方案
6.1.1动态QoS控制实现关键
6.1.2动态QoS控制的两种方案
6.2基于SNMP的动态QoS控制
6.2.1基于SNMP的管理模型
6.2.2基于SNMP的消息格式与MIB库机制
6.2.3动态QoS控制系统层次结构
6.3基于移动代理的动态QoS控制
6.3.1基于移动代理的动态QoS控制方案的优点
6.3.2基于移动代理的动态QoS控制方案
6.3.3基于移动代理的动态QoS控制过程
6.4两种实现方案的性能分析与比较
6.5本章小结
第七章结论与进一步研究展望
7.1本文工作总结
7.2进一步研究展望
致谢
参考文献
缩略语表
攻读博士期间发表和完成的论文
攻读博士期间参加与完成的科研项目
