一、ATM混合业务流的带宽动态分配（论文文献综述）
李倩[1]（2021）在《基于机器学习的卫星网络路由优化》文中认为卫星网络因其广覆盖、低延时、宽带化的特点成为现在通信网络的主力军,而路由问题是卫星网络中的重要一环。因卫星网络自身存在的拓扑动态变化、星上载荷资源受限的特点,现有分布式路由解决方案存在不能实时感知网络状态变化,继而造成网络负载不均衡、易拥塞等问题。软件定义网络技术的发展为路由优化问题提供了新的解决思路。数控分离的架构使得网络具备更高的灵活性。在路由优化问题中,网络测量和路由优化策略是两个关键组成部分。有效的实时网络测量为路由优化策略的生成提供了基础,这使网络可以感知拥塞。现有的带外网络遥测技术会传输额外的探针以测量网络状态,这种测量方式不可避免的会引发“观察者”效应,从而带来测量信息不准确的问题。此外,复杂的网络状态和路由优化策略之间的关系很难用精确的数学模型来描述。因此,本文结合软件定义网络的设计思想,提出了一种新型的卫星网络路由优化方法。该方法中数据平面由低轨卫星群组成,通过数据平面编程语言自定义每个卫星节点上的数据包处理过程的方式实现报文快速转发和低成本、高精度的网络测量。控制平面集中部署在计算和存储资源充足的地面控制中心,利用具备自学习、自优化的机器学习技术解决复杂的网络测量信息与路由优化策略之间难以建模的问题,实现智能化路由决策,从而达到最大程度地减少网络最大链路利用率的优化目标。论文的主要研究内容及创新工作总结如下:·设计了一种基于数据平面变成语言P4的数据包处理逻辑,并将带内网络测量与数据包转发机制相融合,实现低开销、高精度的网络实时测量。·提出一种将机器学习算法整合进控制平面的路由策略生成方案,利用机器学习的自学习、自收敛特性实现卫星网络的自优化。·设计并搭建了基于机器学习的卫星网络路由优化系统原型,并从网络最大链路利用率、流完成时间、数据包延时三个方面将本文方案与现有几种常见的卫星网络路由方案作了性能对比分析。
耿海军,王威,王浩,罗舒婷,尹霞[2]（2021）在《互联网域内流量工程综述》文中提出随着互联网的迅速发展、移动通信的广泛普及,互联网在人们的社会生活中发挥着越来越重要的作用.然而网络用户的大量增加,却给互联网服务提供商ISP带来了新的问题.ISP必须升级网络架构,平衡用户流量,提升网络的服务质量,这样才能满足不断增长的用户需求,才能在越来越激烈的竞争中脱颖而出.对于ISP来说,流量工程技术便是达成这一目标的一件利器.文中总结和分析了目前已有的一些流量工程方案,并根据适用网络种类的不同将这些方案主要分为传统IP网络、新型SDN网络和混合SDN网络3大类;文中介绍了一些国内外的科研成果,阐述了各方案的优缺点,总结分析了这些方案的主要贡献及不足,并探讨了进一步的研究方向.
周政治[3]（2021）在《面向超宽粒度的服务功能链部署》文中指出随着新的网络服务类型不断涌现,以及在线视频等业务的大量推广,使得网络流量井喷式增长。而传统通信网络依赖专用、封闭硬件设备的特点,让网络扩容以及新业务的开发和部署都困难重重。网络功能虚拟化（Network Function Virtualization,NFV）通过软硬件解耦的方式,实现了使用虚拟化软件和廉价通用计算设备来提供各种网络功能。网络服务一般可以被分解为多个网络功能的组合,业务流按照顺序依次流经各个网络功能中间件来获得对应的网络服务。这组网络功能序列就被称为服务功能链（Service Function Chain,SFC）。服务功能链如何部署到底层物理网络是NFV技术的重点研究内容。面对带宽需求范围跨度较大的业务时,包交换网络可以为小带宽需求业务灵活地提供传输服务,但是难以单独承载大带宽需求业务。光交换网络可以用来承载带宽密集型业务,但是在细粒度带宽服务的提供和实时建立连接等方面存在明显不足。所以本文将引入光电混合网络,协调底层网络对于业务的带宽供给,使得业务可以获得预计的服务,从而提高网络承载业务的能力。光电混合网络结合了包交换网络的灵活性以及光交换网络的大带宽的优点,为超宽粒度的业务需求提供更灵活、高效的底层交换网络。本文就如何优化光电混合网络中SFC的映射部署方案,通过资源调配来实现客户与运营商互惠共赢的问题做了深入研究。本文首先在静态离线场景下,研究了光电混合网络中服务功能链映射和路由的联合优化问题,建立了整数线性规划（Integer Linear Programming,ILP）模型。在此基础上,本文分析了如何应用随机舍入算法来快速求解该问题,同时给出了该算法明确的性能分析。紧接着本文针对随机舍入算法可行性方面的不足,设计了改进后的启发式算法。仿真结果显示,在保证了映射方案可行性的情况下,改进算法的结果十分接近最优解。紧接着本文又研究了在光电混合网络中,SFC不断到达和离去的动态在线场景。本文基于SFC的带宽和计算需求,针对单条SFC在底层网络中的映射方案求解问题,创建了对应的ILP模型。并且设计了基于重构辅助图的近似求解算法,用于提升网络的接收率以及降低映射开销,最后完成了对于该近似算法的仿真实验分析。
殷星[4]（2021）在《基于PTN的网络优化算法研究》文中提出随着网络技术的蓬勃发展,用户数量与日俱增,导致现如今分组传送网（PTN）面临发展瓶颈,一系列突出问题涌现出来,层层堆叠的解决方案已经加重了网络的复杂性。为了解决网络优化问题,本文首先引入软件定义网络的三层架构到PTN网络中,优化PTN网络架构复杂臃肿等问题,使得由原来分布式管控变成集中式管控。其次,基于这一创新架构,制定出PTN网络优化规则和策略。然后,针对控制器内的四大功能模块进行算法研究,包括拓扑发现算法、最优路径算法、流量预测算法和负载均衡算法。为提升控制器发现网络拓扑能力,在拓扑发现模块中设计出一种改进的拓扑发现算法来优化控制器发包数量,进而减少网络开销。针对逻辑同路由问题,构建出多约束最优路径的数学模型,并提出了一种改进的蚁群算法,来提升算法在网络中搜寻最优路径的效率和正确率。流量预测模块为了提高模型的预测精度,一开始需要对流量数据进行预处理操作后再进行聚类分析,根据聚类分析结果按照不同的类簇进行模型训练。负载均衡算法是依据流量预测的结果获知链路的负载状况,继而构建出迁移成本和均衡度这一多目标函数,利用多目标负载均衡算法,求出最优解作为负载均衡调度方案。最后,使用Mininet软件搭建出适合于PTN网络的实验拓扑,并对控制器内设计的算法进行实验测试。测试结果表明:改进的拓扑发现算法增强了网络拓扑发现能力;蚁群算法通过寻优规则改进显着提升了搜索效率和正确率;聚类算法分析后的预测模型精度满足要求且均在89%以上;多目标负载均衡算法降低了迁移成本并有效提高了网络整体负载均衡度。
张不方[5]（2020）在《5G多连接场景下的资源分配策略研究》文中指出随着移动通信技术的发展,第五代移动通信（the Fifth Generation Mobile Communication,5G）系统已经进入商用进程。5G网络被划分为三大场景,即增强移动宽带（Enhanced Mobility Broadband,eMBB）、海量机器通信（massive Machine Type Cormmunication,mMTC）、超可靠低时延（Ultra-Reliable and Low Latency Communications,URLLC）。这三大业务场景涵盖了高清视频、车联网、虚拟现实等新型网络应用,对网络的传输速率、时延、吞吐量、可靠性等方面的网络性能有了更高的要求。多连接技术作为5G组网的一项关键技术,可以用来保障5G多样化和差异化的业务场景及其业务需求。在5G多连接场景下,用户能够同时利用多个小区上的资源进行服务,从而降低业务时延,提高业务传输速率和网络吞吐量。此外,通过多连接技术多路传输的特性可以实现分集,提高用户的传输可靠性。因此,本文开展了 5G多连接场景下的资源分配策略的研究,主要对采用多连接在提升网络性能、保障多业务服务质量（Quality of Service,QoS）开展深入研究,并针对不同的业务场景和QoS指标要求开展资源调配策略的设计及优化。本文的主要研究内容如下:首先,针对5G采用多连接技术在提高用户传输速率和网络吞吐量方面的应用,本文开展了多连接场景下最优化网络吞吐量的业务分流策略的研究,主要包括多连接场景业务分流问题的建模,以及业务分流优化问题。本文主要采用M/D/1排队论来对多连接业务分流问题进行建模,并采用有效吞吐量作为优化指标来衡量业务分流策略的性能。基于此,本文提出了多连接场景下的业务分流优化问题,采用凸优化理论来对该问题进行了求解,并给出了多连接场景下最优化网络吞吐量的业务分流策略。仿真表明本文提出的业务分流策略能够动态的匹配业务流量,实现业务流量与网络服务能力的匹配,从而最大化网络吞吐量。其次,针对多连接技术可以提升5G业务传输可靠性方面,本文开展了多连接场景下基于URLLC业务QoS保障的资源分配策略的研究。本文提出了针对URLLC业务的多连接动态包复制传输机制,该机制不仅能够提高URLLC用户的传输可靠性,还能减少保障URLLC业务QoS所需要的无线资源,提高网络资源利用率。考虑到URLLC场景小数据传输的特性,本文采用有效带宽和有限块长编码信道容量来对URLLC业务及其QoS进行分析和建模。在此基础上,本文提出了多连接包复制传输机制下基于URLLC业务QoS保障的资源分配优化问题,并将其划分为频率和功率资源优化子问题以及包复制传输策略优化子问题来进行迭代求解。仿真结果表明本文提出的多连接动态包复制机制下基于URLLC业务QoS保障的资源分配策略能够在保障URLLC业务QoS的基础上,最优化网络所需要的带宽资源,提高带宽资源利用率。最后,本文开展了多连接场景下跨eMBB和URLLC的混合业务资源调配策略的研究。本文针对eMBB和URLLC业务采取了不同维度的调度时隙和业务优先级设置。此外,为了保障URLLC业务的高可靠性要求,本文延续了上一研究中的多连接动态包复制传输机制来提高其传输可靠性。为了降低URLLC业务对eMBB业务的影响,本文采取多连接来提高eMBB业务的传输速率。仿真表明本文中提出的多连接场景下跨eMBB和URLLC的混合业务资源调配策略能够在保障URLLC业务可靠性和时延的基础上,最大化eMBB业务的传输速率。
高钱[6]（2020）在《基于SDN的运营商级网络流量控制策略》文中进行了进一步梳理为了确保高峰时段用户流量的传输质量,运营商通常会购买高端路由设备并使用超额配置的带宽,这导致大量网络资源在非高峰时段处于空闲状态。如何通过流量工程提高网络资源利用率成为了运营商们关注的焦点。软件定义网络（Software Defined Networking,SDN）技术的出现为运营商进行流量工程提供了新的思路。谷歌的B4网络是SDN流量工程的成功实践,对运营商解决自身网络资源利用率低的问题有很大的借鉴意义,但是运营商网络不具备B4成功的一些关键因素,比如网络结构简单、设备种类单一和能够清晰划分流量等级等特点。因此,如何结合运营商网络现状和业务特点,基于SDN技术,为运营商提供一个能够适应多区域管理网络场景的分布式流量控制策略就成为了本文研究的主要内容。本文以多区域管理的运营商网络为研究对象,以设计合适的分布式流量控制策略为研究目标开展了多方面的研究工作,主要作出了以下三个方面的贡献:第一,通过反向构建 VNE（Virtual Network Embedding,虚拟网络映射算法）问题建立多域网络流量控制模型。这个新问题可以抽象为一个计算用户访问带宽（VNE问题中的用户请求）的问题,该问题受到检测到的剩余带宽、区域出入流总量限制、优化目标和确定的从源到目的地的拓扑等约束。从网络运营商的角度来看,该问题研究了在多域管理的网络场景中,如何在不影响现有用户流量的情况下通过合理接入运营商的非实时后台流量来提高网络利用率。第二,针对运营商网络的双域管控场景设计了分布式流量控制策略。该策略基于优化分解理论的原始分解方法,适用于层次式的SDN网络控制架构。仿真结果表明,分布式策略能够将平均网络链路利用率提高约40%,且收敛时间优于集中式策略。在双域场景下借助优化分解理论设计分布式流量控制策略的研究为扩展到多域场景进行研究提供了研究思路和实践。第三,研究了运营商网络多域管理场景下的分布式流量控制策略设计。在多域网络场景下,使用对偶分解方法来研究效用最大化问题的可分解性。由于数学方案比较复杂,在研究过程中首先选择了环形拓扑进行研究,在此基础上进一步研究了随机网络拓扑下多域管理的情形,设计了分布式流量控制策略。仿真结果表明,本文提出的分布式流量控制策略不仅能有效提高运营商网络的平均链路利用率,还能灵活适应不同域数和域规模的运营商网络。在时间性能方面优于集中式策略,一定程度提高了网络可扩展性。本文提出的分布式流量控制策略是运营商进行SDN流量工程的可行方案,能够有效解决当前运营商网络资源利用率低的问题,从而降低网络建设成本和运营成本。也为运营商未来解决多区域管理场景下的流量控制问题提供了研究基础和解决思路。
刘姜旺[7]（2020）在《低轨卫星网络高效路由关键技术研究》文中研究表明为实现万物互联的时代发展需求,传统地面网络仅能实现全球表面30%的面积覆盖,已经无法满足需求;然而,随着航天与卫星技术的进步,卫星系统有望实现全球通信无缝覆盖。中、高轨卫星系统由于存在长时延、高误码等特征无法满足低延时等服务质量需求,而低轨卫星系统有望解决这些问题。如今,低轨卫星系统正成为全球太空“互联网”的竞争场地,受到民众与资本市场的关注日益增加,且有望上升成为重要的国家战略。为了实现广覆盖、低时延、高可靠的空间信息传输,确保通信质量与连接的持续、稳定性,本文针对基于低轨卫星系统的高动态拓扑表达的设计及路由方案进行深入研究,其具体内容如下:首先,为满足多样化业务提供差异化服务需求,提出了低轨卫星网络场景下面向服务的微服务池化路由架构。针对当前低轨卫星网络动态拓扑表达的不精准与信息交互冗余等问题,提出了新的拓扑存储数据结构与拓扑变化校准机制。该数据结构与机制下,拓扑变化信息的存储与交互的网络开销明显降低。其次,针对低轨卫星网络中服务度量模型的不精准与度量方法的不合理,提出了服务颗粒化（微服务）思想。依据“结构决定功能”的物理法则,重新设计了基于线程缓存的分类加权公平队列模型,并重新定义现有路由度量模型与算法。该路由度量模型将传统服务度量指标（如:时延、带宽等）转化为可查表的微服务颗粒（如:链路传播延时、排队延时、可伸缩带宽、剩余带宽等）。微服务颗粒可分为周期性与非周期性颗粒,其中针对非周期性服务颗粒采用深度学习、概念漂移等技术进行表格化处理。最后,针对提出的微服务度量模型,需要适当调整路由策略。根据微服务颗粒与服务需求优化路径的目标函数、负载均衡策略、重路由策略。在以铱星系统为参照的星座模型下,完成针对基于低时延实时业务路由算法的对比仿真（对比算法包括:ASMR、UMR、DRA等）,其结果表明新路由架构具有更好的性能,以及更具挖掘网络服务的能力。
罗龙[8]（2020）在《软件定义网络中的数据传输和配置更新研究》文中进行了进一步梳理在当今的数字化社会中,各行各业在云计算、大数据和人工智能等技术快速发展的推动下加速自动化和智能化进程,对网络这一基础设施的性能提出了更高和更多样化的要求。然而,互联网广泛采用的传统IP网络基础设施却由于越来越复杂而正变得难以管理和跟上产业发展的步伐。在传统IP网络中,网络的控制平面和数据平面捆绑在分布式的设备中,使得网络管理和创新都非常困难。针对当前网络面临的困境,软件定义网络（Software-Defined Networking,SDN）技术通过将网络的控制逻辑从底层网络路由和交换设备中剥离出来,促进集中式灵活控制和全局优化,引入网络可编程能力,简化了网络管理,助力互联网持续创新和满足各种新兴应用场景的要求。由于SDN的上述优势,数据中心和园区网等很多网络都转向SDN技术来彻底改变网络设计和运营,网络向SDN演进已经成为一种发展趋势。虽然SDN为网络管理带来了巨大的便利,网络目前在应用SDN时还存在不足。本文关注目前SDN在网络流量管理方面面临的挑战,主要以一致性无拥塞网络更新和结合应用特点的跨数据中心大规模数据传输两类关键基础问题为中心展开具体研究,研究内容和主要贡献点如下:1.研究一致性无拥塞网络更新问题。针对数据平面执行更新指令异步性导致的路由不一致问题,本文设计了一种一致性更新机制,确保每流在更新过程中的路由一致性。该机制通过让网络中已有旧路由扮演积木,策略性地让数据包依次经过可拼接出新路由的多个积木,促使网络流快速应用新路由和减少网络在更新过程中的流表开销。针对多流路由更新中由于不同流迁移到新路由顺序混乱而导致的链路暂时拥塞问题,本文研究了避免拥塞的更新调度问题,并设计了一种最小化调度轮数的无拥塞流更新调度算法。针对管理程序由于需要应对具有多样化需求的不同更新而日益复杂化的问题,本文设计了一个更新管理工具来帮助控制器编排满足不同需求的更新方案,简化对不同网络更新的管理。实验仿真表明,本文的设计均优于现有同类领先方案。2.研究感知应用性能需求的跨数据中心大规模数据传输问题。当今网络服务和应用普遍分布式部署在全球各地数据中心,运行过程中在多地数据中心之间产生大规模数据传输需求。及时完成应用的跨数据中心域数据传输是保证服务时效性和可靠性的重要环节。针对目前广域网流量管理方法由于对传输完成期限考虑不足而导致系统传输收益低的问题,本文设计了一种感知完成期限的跨数据中心大规模数据传输机制。基于不同传输请求可能要求严格或者宽松完成期限的情况,本文提出了一种考虑混合完成期限的传输收益模型,在此模型上对最大化系统收益的传输速率分配问题形式化为线性规划问题,并设计了基于对偶理论的在线算法。理论分析结果和仿真结果显示,所提出的在线算法能够实现可和离线最优算法竞争的性能。仿真结果还表明,本文算法在请求接纳率和网络带宽利用率方面均显着优于同类方法。3.研究感知通信模式的跨数据中心大规模数据传输问题。面对当前数据中心应用广泛产生一对多通信的跨域流量,目前广域网流量工程方法由于缺乏考虑传输通信特点而存在带宽有效利用率低和对一点到多点传输完成期限无保证的问题。针对该问题,本文提出在使用多个单播的基础上,借鉴对等网络技术思想,可控地让接收端扮演数据传输过程中的数据源来加速完成数据传输和满足更多请求的传输完成期限要求。为了避免集中式控制系统的计算性能瓶颈,本文针对两类典型场景下复杂性高的数据传输问题,分别根据这些场景下问题的瓶颈特点设计了计算高效的算法。仿真结果表明,所提出算法较目前领先的同类方法显着提高了系统中满足完成期限的一对多传输请求数目和带宽有效利用率。4.研究网络技术驱动的跨数据中心大规模数据传输问题。针对目前数据中心广域网流量工程方法局限在静态网络层拓扑下优化数据传输的情况,受当今可重构网络技术的启发,本文探讨了在同一个系统中同时优化网络层拓扑和数据传输的可能性,继而提出通过跨网络层和物理层优化网络资源分配来提高跨数据中心大规模传输的完成期限满足性。为此,本文设计了一种感知负载的多播路由树计算方法,并在此基础上提出了一种基于线性规划松弛技术和确定性舍入技术的波长和传输速率分配算法。仿真结果表明,本文提出方法的性能显着优于目前同样使用多播路由和针对可重构网络的领先方法。
代良全[9]（2020）在《支持流式业务的自组织网络MAC协议研发》文中进行了进一步梳理移动自组织网络是由地位平等的移动节点组成的一种分布式网络,它具有快速部署,拓扑变化适应性强的特点,在灾后恢复、搜索救援、军事行动等方面的应用越来越受到人们的关注。在移动自组织网络中,分布式MAC（Multiple Access Control）协议一直是研究的重点和难点。TDMA（Time Division Multiple Access）协议是一种分配型MAC协议,通过给不同用户分配互不干扰的时隙来保证多用户在共享信道上的无冲突传输。目前多数的TDMA协议从链路的角度进行设计,而多跳流式业务的端到端服务质量对TDMA协议设计提出了更高的要求。因此,如何在路径上结合时隙的共享性、竞争性和空间复用性,实现路径带宽最大化成为一个关键问题。针对流式业务的端到端时隙分配的需求,本文提出了一种路径级动态时隙分配算法NSRA。NSRA算法将路径上的节点划分成多个连续的节点集,按照节点集的局部带宽进行排序,利用贪心的思想从局部带宽最小的节点集开始遍历节点集,并为节点集中的节点进行时隙分配。NSRA算法将整个路径上多个节点计算路径最大化问题转化成按轮次局部最优化分配问题,降低了实现的复杂度并能够获得较好的次优解。然后基于NSRA算法设计了一个分布式TDMA协议,该协议将路径发现与动态时隙分配结合在一起,路径发现的同时捎带路径上每个节点的可用时隙信息,减少了网络中控制信息的开销,同时在路径发现过程中计算当前路径的局部路径带宽并根据局部的路径带宽与业务流的最小带宽要求对比,尽力发现一条能够满足业务流带宽要求的路径。在硬件开发平台上实现了NSRA算法的分布式协议,并通过软件仿真将NSRA算法、Zhu’s的前向迭代算法和MIP算法进行对比测试,其中包括10跳路径的平均路径带宽对比测试、20跳路径的平均路径带宽对比测试、算法执行时间对比测试。通过测试结果表明NSRA算法比Zhu’s的前向迭代算法能够获得更高的路径带宽,并且更加接近MIP算法计算的最优解,验证了NSRA算法的可行性与有效性。
樊思涵[10]（2020）在《面向时分双工的多小区F-OFDM动态资源分配技术研究》文中研究表明5G凭借快速、高质量的资源分配和系统的高度灵活性,使其可以通过自适应的调整自身性能来面对外界的变化和发展趋势。为了实现对频谱资源的快速和高质量分配,同时考虑降低信道预留资源计算过程中的复杂度,通过信道拟合建立信道预留资源和等效容量之间的理论关系,可以使得系统所提供的服务满足用户业务的时延服务质量（Quality of Service,Qo S）约束。为了进一步提升系统资源分配的灵活度,考虑到不同小区内不同的用户业务类型和用户不平衡的上下行业务需求,可以凭借时分双工下的基于滤波器组的正交频分复用（Filtered-Orthogonal Frequency Division Multiplexing,F-OFDM）技术,使得每个小区能够通过获得不同参数的资源块以适配不同类型的业务,并且小区内部能够通过动态调整上下行子帧配置因子以达到用户上下行业务接入率的适配,从而使得整体系统在资源分配时具有高度灵活性。依据以上系统优化思路,本文以提升多小区多用户多输入多输出（Multiple Input Multiple Output,MIMO）系统的频谱利用率和业务接入率为目的,针对不同小区内不同的用户业务类型和不平衡的上下行业务需求,研究了面向时分双工的多小区F-OFDM动态资源分配技术,具体工作如下:首先,利用有限状态马尔科夫模型,进行信道状态预测,具体包括利用有限状态马尔科夫模型预测MIMO空间信道状态矩阵和利用有限状态马尔科夫信道模型计算一个调度时隙内的信道预留资源。考虑到有限状态马尔科夫信道模型状态数过多的问题,提出了该模型的状态压缩方法,压缩和合并信道状态数,重建信道模型,因而,在求解具体用户和资源块间信道预留资源时,相关计算的复杂度得到下降。然后,针对分析在业务时延Qo S约束下的资源分配问题,采用混合高斯函数拟合的方法实现对信道容量概率分布的逼近,搭建物理层中的信道预留资源与MAC层中基于业务时延Qo S指数的等效容量之间的关系,使得系统所提供的服务可以满足用户业务的时延Qo S约束,为后续研究系统资源分配提供理论支撑。最后,研究了在多小区多用户MIMO系统中如何利用时分双工技术联合上行链路和下行链路,动态的实现系统预留资源与每个小区内用户业务需求的适配,小区内部完成物理层和MAC层的资源跨层迭代过程,即各小区灵活的设置各自的子带参数和上下行子帧配置因子,利用虚拟MIMO技术、F-OFDM技术和时分双工技术,以均衡用户上行和下行业务接入率为目标,对小区内用户上行和下行业务需求进行资源适配,各小区基站间通过非合作博弈竞争系统预留资源,并针对所提出的资源分配模型进行了相应的算法求解。本文通过仿真验证了压缩后的马尔科夫信道模型的优越性和利用混合高斯拟合函数表征信道预留资源的可行性,之后也验证了所提出资源分配模型在保证计算速度和服务质量的前提下,其频谱效率、业务接入率、计算复杂度和上下行业务接入率适配等方面的优越性和稳定性。
二、ATM混合业务流的带宽动态分配（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、ATM混合业务流的带宽动态分配（论文提纲范文）
（1）基于机器学习的卫星网络路由优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 卫星通信网络研究现状 |
| 1.2.2 SDN研究现状 |
| 1.2.3 机器学习技术在网络中的应用 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 文章组织结构 |
| 第二章 软件定义网络及路由优化 |
| 2.1 软件定义网络概述 |
| 2.2 P4语言简介 |
| 2.2.1 P4的特性 |
| 2.2.2 P4程序工作流程 |
| 2.3 网络测量概述 |
| 2.3.1 网络测量的特点 |
| 2.3.2 网络测量的分类 |
| 2.3.3 基于P4的带内网络测量 |
| 2.4 基于软件定义网络的路由优化问题研究现状 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于机器学习的卫星网络路由优化架构设计 |
| 3.1 软件定义智能卫星网络架构 |
| 3.1.1 集中式架构设计 |
| 3.1.2 数据平面编程语言选择 |
| 3.1.3 机器学习技术 |
| 3.2 基于带内网络测量的转发面设计 |
| 3.2.1 自定义数据包封装格式 |
| 3.2.2 自定义带内网络遥测封装头格式 |
| 3.2.3 状态采集流程 |
| 3.3 基于机器学习技术的控制面设计 |
| 3.3.1 机器学习模型设计 |
| 3.3.2 路由方式介绍 |
| 3.3.3 更新决策生成方式 |
| 3.3.4 流表一致性更新设计 |
| 3.4 突发故障恢复策略 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于机器学习的卫星网络路由优化机制实现 |
| 4.1 系统整体技术架构 |
| 4.2 数据面数据包处理逻辑实现 |
| 4.2.1 自定义数据结构和元数据 |
| 4.2.2 解析模块(Parser) |
| 4.2.3 控制模块(Control) |
| 4.3 控制面路由更新策略实现 |
| 4.3.1 控制面整体架构 |
| 4.3.2 拓扑结构管理 |
| 4.3.3 数据采集管理 |
| 4.3.4 路径转发管理 |
| 4.3.5 路由策略更新 |
| 4.3.6 多线程流表更新机制设计与实现 |
| 4.4 可视化用户交互界面实现 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 路由优化机制的性能评估 |
| 5.1 仿真环境介绍 |
| 5.1.1 拓扑设计 |
| 5.1.2 仿真平台搭建 |
| 5.1.3 性能指标及对比方案介绍 |
| 5.2 路由优化机制的功能验证与性能分析 |
| 5.2.1 功能测试与分析 |
| 5.2.2 带内网络遥测对性能影响分析 |
| 5.2.3 性能测试与分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 下一步工作 |
| 参考文献 |
| 附录 缩略语表 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（2）互联网域内流量工程综述（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 传统IP网络中的流量工程问题 |
| 2.1 早期的流量工程方法 |
| 2.1.1 ARPANET中的自适应路由 |
| 2.1.2 基于To S的路由 |
| 2.1.3 覆盖网络 |
| 2.2 多路径路由 |
| 2.2.1 多路径路由概述 |
| 2.2.2 静态多路径路由方案 |
| 2.2.3 动态多路径路由方案 |
| 2.3 MPLS-TE |
| 2.3.1 M PLS简介 |
| 2.3.2 基于流量工程扩展的资源预留协议 |
| 2.3.3 基于路由受限标签分发协议 |
| 3 新型SDN网络中的流量工程问题 |
| 4 混合SDN网络中的节能问题 |
| 5 互联网域内流量工程比较 |
| 6 下一步研究方向 |
| 6.2 混合SDN网络中的流量工程 |
| 6.3 合理利用新技术 |
| 7 结束语 |
（3）面向超宽粒度的服务功能链部署（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 网络功能虚拟化研究现状 |
| 1.2.2 服务功能链映射研究现状 |
| 1.2.3 光电混合网络研究现状 |
| 1.3 本文主要贡献和创新 |
| 1.4 本论文的结构安排 |
| 第二章 相关技术介绍 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 网络功能虚拟化介绍 |
| 2.3 服务功能链介绍 |
| 2.4 光电混合网络介绍 |
| 2.4.1 光交换网络特性 |
| 2.4.2 光电混合数据中心网络架构 |
| 2.4.3 基于Open Flow的光电混合网络架构 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于随机舍入方法的静态SFC映射研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.3 问题建模 |
| 3.3.1 模型使用符号说明 |
| 3.3.2 优化目标函数 |
| 3.3.3 约束条件 |
| 3.4 基于随机舍入方法的SFC映射算法设计 |
| 3.4.1 构建辅助图算法 |
| 3.4.2 备选路径生成算法 |
| 3.4.3 随机舍入方法及算法性能分析 |
| 3.4.4 获取可行解的补充版启发式算法 |
| 3.5 算法仿真及结果分析 |
| 3.5.1 仿真流程及参数设置 |
| 3.5.2 仿真结果与分析 |
| 3.6 本章总结 |
| 第四章 基于重构辅助图方法的动态SFC映射研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题背景描述 |
| 4.3 问题建模 |
| 4.3.1 模型使用符号说明 |
| 4.3.2 优化目标函数 |
| 4.3.3 约束条件 |
| 4.4 基于重构辅助图的SFC动态映射启发式算法 |
| 4.4.1 单需求启发式映射算法 |
| 4.4.2 映射辅助图构建算法 |
| 4.5 算法仿真及结果分析 |
| 4.5.1 仿真参数与流程设置 |
| 4.5.2 仿真结果与分析 |
| 4.6 本章总结 |
| 第五章 全文总结和展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（4）基于PTN的网络优化算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 |
| 1.3 研究内容及主要创新点 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 2 PTN原理及关键技术 |
| 2.1 PTN原理 |
| 2.1.1 PTN产生的背景 |
| 2.1.2 PTN基本概念及特点 |
| 2.1.3 PTN分层结构及功能平面 |
| 2.2 关键技术 |
| 2.2.1 MPLS-TP技术 |
| 2.2.2 端到端伪线仿真PWE3 |
| 2.2.3 服务质量QoS |
| 2.2.4 操作维护管理OAM |
| 2.2.5 保护技术 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 基于SDN架构的PTN网络优化策略 |
| 3.1 SDN三层架构的引入 |
| 3.2 PTN网络优化策略 |
| 3.2.1 PTN网络优化的原则 |
| 3.2.2 LSP逻辑同路由的优化机制 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 PTN网络优化算法研究与设计 |
| 4.1 基于改进的LLDP拓扑发现算法 |
| 4.1.1 拓扑发现机制 |
| 4.1.2 LLDP改进的方法及算法设计 |
| 4.2 多约束条件的最优路径算法 |
| 4.2.1 最优路径算法研究 |
| 4.2.2 数学模型构建 |
| 4.2.3 最优路径算法设计 |
| 4.3 基于流量预测的负载均衡算法 |
| 4.3.1 流量预测及负载均衡相关研究 |
| 4.3.2 流量预测模型构建 |
| 4.3.3 负载均衡多目标模型及算法设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 仿真平台搭建与功能模块测试 |
| 5.1 仿真平台搭建 |
| 5.2 功能模块测试 |
| 5.2.1 拓扑发现模块 |
| 5.2.2 路由决策模块 |
| 5.2.3 流量预测模块 |
| 5.2.4 负载均衡模块 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录1 攻读硕士学位期间参与的项目和发表的论文 |
| 附录2 主要英文缩写语对照表 |
（5）5G多连接场景下的资源分配策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 课题背景与选题意义 |
| 1.1.2 课题来源 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 5G多连接技术 |
| 1.2.2 5G多业务场景资源调配策略 |
| 1.3 研究内容及创新点 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 多连接场景下面向网络吞吐量优化的业务分流策略研究 |
| 2.1 多连接业务分流技术研究现状 |
| 2.2 系统模型 |
| 2.2.1 网络模型 |
| 2.2.2 基于M/D/1的业务分流模型 |
| 2.2.3 有效吞吐量 |
| 2.3 多连接场景下面向网络吞吐量优化的业务分流策略 |
| 2.3.1 优化模型 |
| 2.3.2 问题求解 |
| 2.4 仿真结果及性能评估 |
| 2.4.1 仿真场景及参数 |
| 2.4.2 仿真对比策略 |
| 2.4.3 仿真结果与分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 多连接场景下面向URLLC业务QoS保障的资源分配策略研究 |
| 3.1 研究背景 |
| 3.1.1 5G多连接包复制传输研究现状 |
| 3.1.2 针对URLLC业务的研究现状 |
| 3.2 系统模型 |
| 3.2.1 信道模型 |
| 3.2.2 有限块长容量模型 |
| 3.2.3 有效带宽模型 |
| 3.3 多连接场景下URLLC业务动态包复制传输机制 |
| 3.4 多连接包复制传输机制下的URLLC业务QoS分析与建模 |
| 3.4.1 URLLC业务的时延分析与建模 |
| 3.4.2 URLLC业务的可靠性分析与建模 |
| 3.5 多连接动态包复制传输机制下面向URLLC业务QoS保障的资源分配策略 |
| 3.5.1 优化模型 |
| 3.5.2 问题求解 |
| 3.6 仿真结果及性能评估 |
| 3.6.1 仿真场景及参数 |
| 3.6.2 仿真对比策略 |
| 3.6.3 仿真结果与分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 多连接场景下跨eMBB和URLLC的混合业务资源调配策略研究 |
| 4.1 研究背景 |
| 4.1.1 跨eMBB和URLLC的混合业务资源调配策略研究现状 |
| 4.2 系统模型 |
| 4.2.1 网络模型 |
| 4.2.2 eMBB与URLLC业务复用机制 |
| 4.3 多连接场景下跨eMBB和URLLC的混合业务资源调配策略 |
| 4.3.1 多连接场景下具有QoS保障的eMBB资源分配 |
| 4.3.2 多连接场景下具有QoS保障的URLLC资源分配 |
| 4.3.3 多连接场景下跨eMBB和URLLC资源调度 |
| 4.3.4 多连接场景下跨eMBB和URLLC的混合业务资源调配策略 |
| 4.4 仿真结果及性能评估 |
| 4.4.1 仿真场景及参数 |
| 4.4.2 仿真对比策略 |
| 4.4.3 仿真结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 本文研究工作总结 |
| 5.2 未来研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间成果目录 |
（6）基于SDN的运营商级网络流量控制策略（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 SDN分布式控制架构 |
| 1.2.2 SDN流量工程的解决方案 |
| 1.3 研究内容与主要创新点 |
| 1.4 论文组织架构 |
| 第二章 SDN网络流量控制的相关技术与理论方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 SDN网络流量控制的相关技术 |
| 2.2.1 SDN网络流量工程 |
| 2.2.2 SD-WAN技术 |
| 2.2.3 虚拟网络映射算法 |
| 2.3 优化分解理论 |
| 2.3.1 优化分解理论的发展和应用 |
| 2.3.2 原始分解方法 |
| 2.3.3 对偶分解方法 |
| 2.4 凸优化问题中的次梯度方法 |
| 2.5 本章总结 |
| 第三章 基于反向VNE的网络建模 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.3 运营商多区域管理网络的数学描述 |
| 3.4 网络效用最大化问题 |
| 3.5 优化问题的集中式求解方法 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于原始分解的双域分布式流量控制策略 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于原始分解的双域网络控制架构 |
| 4.3 基于原始分解方法的优化问题分解 |
| 4.4 基于原始分解的双域流量控制策略 |
| 4.5 策略仿真与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于对偶分解的多域分布式流量控制策略 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 运营商多域管理的分布式流量控制架构 |
| 5.3 环形拓扑的分布式流量控制策略 |
| 5.3.1 环形拓扑下的网络控制模型 |
| 5.3.2 环形拓扑下的优化问题分解 |
| 5.3.3 基于对偶分解的分布式控制算法 |
| 5.3.4 策略仿真与分析 |
| 5.4 随机拓扑的分布式流量控制策略 |
| 5.4.1 随机拓扑下优化问题的分解 |
| 5.4.2 基于对偶分解的分布式控制算法 |
| 5.4.3 策略仿真与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究工作总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
（7）低轨卫星网络高效路由关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状及挑战 |
| 1.2.1 国内外研究现状 |
| 1.2.2 面临的挑战 |
| 1.3 论文研究内容与结构 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 论文结构 |
| 第二章 低轨卫星网络路由概述 |
| 2.1 低轨卫星网络结构概述 |
| 2.1.1 典型低轨卫星系统网络结构 |
| 2.1.2 典型低轨卫星网络拓扑结构分类 |
| 2.1.3 典型低轨卫星系统星座参数 |
| 2.2 低轨卫星网络路由算法概述 |
| 2.2.1 面向业务类型的路由算法 |
| 2.2.2 面向服务需求的路由算法 |
| 2.2.3 面向网络能力的负载均衡路由算法 |
| 2.3 现行路由算法缺陷与关键问题 |
| 2.4 本章总结 |
| 第三章 微服务池化路由架构与新动态拓扑表达 |
| 3.1 低轨卫星网络路由架构 |
| 3.1.1 路由总体架构概述 |
| 3.1.2 路由架构分析 |
| 3.1.3 架构性能分析 |
| 3.2 新动态拓扑表达 |
| 3.2.1 低轨卫星网络路由拓扑概述 |
| 3.2.2 基于链路通断的拓扑存储优化数据结构 |
| 3.2.3 拓扑变化校准机制 |
| 3.3 仿真与性能评估 |
| 3.3.1 访问时间/存储空间复杂度对比分析 |
| 3.3.2 仿真对比评估 |
| 3.4 本章总结 |
| 第四章 卫星节点服务度量模型颗粒化方法 |
| 4.1 节点服务度量/队列模型总体概述 |
| 4.2 队列模型分析 |
| 4.2.1 传统队列模型概述 |
| 4.2.2 基于线程缓存的分类加权公平队列 |
| 4.2.3 队列模型管控力仿真与分析 |
| 4.3 服务度量低耦合颗粒化 |
| 4.3.1 微服务颗粒模型 |
| 4.3.2 流量预测模型选择 |
| 4.3.3 概念漂移 |
| 4.4 本章总结 |
| 第五章 基于微服务颗粒的路由策略调整 |
| 5.1 基于微服务颗粒的目标度量函数 |
| 5.2 路径建立过程 |
| 5.3 负载均衡策略调整 |
| 5.4 重路由策略调整 |
| 5.5 仿真与性能评估 |
| 5.5.1 路由算法流程 |
| 5.5.2 用户数对时延的影响 |
| 5.5.3 重路由频率对比分析 |
| 5.5.4 端到端时延对比分析 |
| 5.6 本章总结 |
| 第六章 工作总结与研究展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（8）软件定义网络中的数据传输和配置更新研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 主要缩略词表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 软件定义网络概述 |
| 1.2 数据中心和数据中心广域网概述 |
| 1.3 相关挑战 |
| 1.3.1 数据平面路由更新问题 |
| 1.3.2 跨数据中心大规模数据传输问题 |
| 1.4 本文的结构安排和主要工作 |
| 第二章 一致性无拥塞路由更新 |
| 2.1 保证一致性的快速路由更新 |
| 2.1.1 路由不一致问题 |
| 2.1.2 相关工作 |
| 2.1.3 协同更新机制 |
| 2.1.4 实验和性能评估 |
| 2.2 无拥塞多流路由更新 |
| 2.2.1 暂时拥塞问题 |
| 2.2.2 相关工作 |
| 2.2.3 无拥塞流更新调度 |
| 2.2.4 实验和性能评估 |
| 2.3 简化更新管理 |
| 2.3.1 研究动机和相关工作 |
| 2.3.2 方案设计 |
| 2.3.3 流更新调度问题的描述及形式化 |
| 2.3.4 计算流更新调度顺序 |
| 2.3.5 实验和性能评估 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 感知完成期限的跨数据中心大规模数据传输 |
| 3.1 研究背景 |
| 3.2 研究动机 |
| 3.3 感知完成期限的数据传输机制 |
| 3.3.1 SDN集中管控 |
| 3.3.2 接纳控制 |
| 3.4 最大化传输收益的流量分配问题 |
| 3.4.1 模型基础 |
| 3.4.2 问题形式化 |
| 3.5 在线算法设计 |
| 3.5.1 竞争分析方法 |
| 3.5.2 算法设计 |
| 3.5.3 算法性能分析 |
| 3.6 实验与性能评估 |
| 3.6.1 参数设定和实验设计 |
| 3.6.2 实验结果与性能分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 针对一点到多点通信的跨数据中心大规模数据传输 |
| 4.1 相关工作和研究动机 |
| 4.2 面向一点对多点通信的大规模数据传输机制 |
| 4.2.1 在线接纳控制策略 |
| 4.2.2 网络模型和传输请求模型 |
| 4.2.3 满足一点到多点传输完成期限的流量分配问题 |
| 4.2.4 问题复杂性分析 |
| 4.3 快速流量分配算法 |
| 4.3.1 基准算法设计 |
| 4.3.2 加速算法设计 |
| 4.4 实验与性能评估 |
| 4.4.1 参数设定和实验设计 |
| 4.4.2 实验结果和性能分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 面向可重构网络的跨数据中心大规模数据传输 |
| 5.1 研究背景和相关工作 |
| 5.2 动机分析 |
| 5.3 面向可重构网络的大规模数据传输机制 |
| 5.3.1 在线接纳控制策略 |
| 5.3.2 网络模型 |
| 5.3.3 最大化完成期限满足性的跨层资源优化问题 |
| 5.4 算法设计 |
| 5.4.1 负载感知多播路由 |
| 5.4.2 波长和速率分配 |
| 5.5 变种算法设计 |
| 5.5.1 优化不等权重的请求 |
| 5.5.2 联合优化新旧请求 |
| 5.6 实验与性能评估 |
| 5.6.1 参数设定和实验设计 |
| 5.6.2 实验结果和性能分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 未来研究工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（9）支持流式业务的自组织网络MAC协议研发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 1.4 本文的组织结构 |
| 第二章 移动自组网高性能TDMA研究与介绍 |
| 2.1 TDMA关键技术介绍 |
| 2.1.1 时隙的空间复用 |
| 2.1.2 时隙分配算法 |
| 2.2 TDMA时隙分配算法分类 |
| 2.3 链路级时隙分配研究与分析 |
| 2.3.1 多跳场景下链路级时隙分配过程 |
| 2.3.2 链路级时隙分配对端到端吞吐量的影响 |
| 2.3.3 链路级时隙分配对时延的影响 |
| 2.4 路径带宽对TDMA的要求 |
| 2.5 实现路径带宽最大化的时隙分配算法 |
| 2.5.1 Zhu’s算法 |
| 2.5.2 SAGO算法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 NSRA算法的设计与分析 |
| 3.1 目标问题模型 |
| 3.2 NSRA算法 |
| 3.2.1 NSRA算法原理 |
| 3.2.2 节点集的划分 |
| 3.2.3 节点集的带宽计算方法 |
| 3.2.4 节点集内的时隙分配方法 |
| 3.2.5 节点集带宽计算实施例 |
| 3.3 NSRA算法的分布式协议设计 |
| 3.3.1 时帧结构设计 |
| 3.3.2 控制帧格式设计 |
| 3.3.3 时隙预约的触发 |
| 3.3.4 时隙预约处理过程 |
| 3.3.5 算法复杂度与协议开销分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 算法仿真与开发平台实测 |
| 4.1 仿真测试与结果分析 |
| 4.1.1 仿真场景与仿真实现 |
| 4.1.2 平均路径带宽对比仿真结果与分析 |
| 4.1.3 算法运行时间对比仿真结果与分析 |
| 4.2 自组织网络软硬件平台介绍与测试 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 研究总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）面向时分双工的多小区F-OFDM动态资源分配技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源及研究意义 |
| 1.2 国内外发展动态及研究现状 |
| 1.3 主要研究内容及贡献 |
| 1.4 章节安排 |
| 第二章 多小区多用户MIMO时分双工系统研究 |
| 2.1 滤波器多载波传播技术研究 |
| 2.1.1 多载波传播技术简介 |
| 2.1.2 滤波器OFDM技术简介 |
| 2.2 多小区多用户MIMO时分双工系统研究 |
| 2.2.1 时分双工技术研究 |
| 2.2.2 多小区多用户MIMO时分双工系统模型 |
| 2.3 虚拟MIMO技术研究 |
| 2.3.1 虚拟MIMO系统模型 |
| 2.3.2 上行接收端信号检测算法 |
| 2.3.3 下行发射端信号预编码算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 无线信道状态信息预测及容量分析 |
| 3.1 基于马尔科夫模型的信道状态信息预测 |
| 3.1.1 马尔科夫信道模型简介 |
| 3.1.2 空间信道状态矩阵预测 |
| 3.2 马尔科夫信道状态信息的压缩与重建 |
| 3.2.1 基于马尔科夫信道状态信息的系统容量分析 |
| 3.2.2 信道容量状态信息压缩 |
| 3.3 信道容量的混合高斯拟合分析 |
| 3.3.1 等效带宽与等效容量 |
| 3.3.2 信道容量的混合高斯拟合 |
| 3.3.3 基于混合高斯拟合的等效容量分析 |
| 3.4 仿真参数设计与结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 多小区联合上下行动态资源分配技术 |
| 4.1 多小区联合上下行动态资源分配模型 |
| 4.1.1 动态资源分配模型 |
| 4.1.2 上下行业务适配模型 |
| 4.2 基于博弈论的多小区联合资源分配 |
| 4.2.1 博弈论基础 |
| 4.2.2 多小区资源博弈建模 |
| 4.3 算法设计与实现 |
| 4.3.1 多小区纳什均衡算法分析 |
| 4.3.2 跨层交互求解算法分析 |
| 4.3.3 物理层算法分析 |
| 4.3.4 MAC算法分析 |
| 4.4 仿真参数设置与结果分析 |
| 4.4.1 仿真参数设置 |
| 4.4.2 仿真结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
四、ATM混合业务流的带宽动态分配（论文参考文献）
- [1]基于机器学习的卫星网络路由优化[D]. 李倩. 北京邮电大学, 2021(01)
- [2]互联网域内流量工程综述[J]. 耿海军,王威,王浩,罗舒婷,尹霞. 小型微型计算机系统, 2021(09)
- [3]面向超宽粒度的服务功能链部署[D]. 周政治. 电子科技大学, 2021(01)
- [4]基于PTN的网络优化算法研究[D]. 殷星. 武汉邮电科学研究院, 2021(01)
- [5]5G多连接场景下的资源分配策略研究[D]. 张不方. 北京邮电大学, 2020
- [6]基于SDN的运营商级网络流量控制策略[D]. 高钱. 北京邮电大学, 2020(05)
- [7]低轨卫星网络高效路由关键技术研究[D]. 刘姜旺. 北京邮电大学, 2020(05)
- [8]软件定义网络中的数据传输和配置更新研究[D]. 罗龙. 电子科技大学, 2020
- [9]支持流式业务的自组织网络MAC协议研发[D]. 代良全. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [10]面向时分双工的多小区F-OFDM动态资源分配技术研究[D]. 樊思涵. 西安电子科技大学, 2020(05)