文摘
英文文摘
声明
第一章绪论
1.1研究背景和意义
1.2本领域研究现状
1.3现有研究的不足
1.4本文的研究内容
1.5论文组织结构
第二章流量矩阵及其层析成像理论
2.1 网络结构的一些基本概念
2.1.1网络的基本定义
2.1.2逻辑多播生成树的描述
2.2流量矩阵的重要性
2.3流量矩阵的直接测量方法
2.4网络流量层析成像理论
2.4.1网络层析成像研究意义
2.4.2网络层析成像的数学模型
2.4.3网络层析成像的应用
第三章流量矩阵估算的方法
3.1流量矩阵估算基础
3.1.1流量矩阵的定义
3.1.2流量矩阵估算算法
3.1.3流量矩阵估算协议选择
3.2流量矩阵估算统计推断方法
3.2.1流量矩阵的统计假设
3.2.2流量矩阵的贝叶斯推断方法
3.2.3流量矩阵的极大似然估计方法
3.3流量矩阵估算的附加信息方法
3.3.1简单重力模型
3.3.2通用重力模型
3.4流量矩阵估算的第三代方法
3.4.1主成份分析方法
3.4.2卡尔曼过滤方法
3.4.3线性规划方法
3.5目前的研究结论和前景
3.5.1简单的拓扑和复杂的拓扑
3.5.2直接测量流量矩阵的某些行值
3.5.3某些源、目的节点对很难估算
3.5.4提高业务流量矩阵估算技术的设想
第四章基于高斯混合模型的流量矩阵估算方法
4.1高斯混合模型的基本概念
4.1.1网络流量中高斯混合模型的含义
4.1.2高斯概率密度函数及其参数估计
4.1.3高斯混合模型的描述
4.1.4高斯混合模型的训练
4.2 EM算法
4.2.1 EM算法的含义
4.2.2 EM算法的原理
4.2.3 EM算法在网络流量矩阵中的应用
4.2.4 EM算法估算GMM的参数
4.3仿真实验分析
4.3.1仿真网络及所用数据
4.3.2仿真结果及分析
第五章极大熵在网络流量矩阵估算中的应用
5.1极大熵原理
5.2网络流量矩阵估算的极大熵模型
5.2.1网络流量中极大熵模犁的建立
5.2.2模型的化简与求解
5.3实例分析
第六章总结与工作展望
6.1总结
6.2工作展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表的学术论文
致谢