一、IP网络QoS模型及实现技术（论文文献综述）
陈诚[1]（2020）在《面向云网环境的广域网QoS测量关键技术研究与实现》文中提出随着互联网和云计算的发展,资源调度的核心由传统路由器转变为数据中心,数据中心已成为数据支撑平台,承载用户请求并对外提供服务。传统运营商的网络测量方法面向的场景是尽力而为的服务,而不关心具体应用在网络上的服务质量,而数据中心之间的网络资源调度是为应用提供服务的,因此数据中心之间需要更精细化的网络测量方法,从而为细粒度的资源调度提供数据支撑和决策依据,数据中心之间的网络测量对当今互联网资源的调度具有重要作用。本文基于云网场景,提出了面向云网环境的数据中心网络传输质量的测量方法。本文的主要工作是,基于开源监控工具OpenFalcon二次开发、部署了面向云网环境的测量系统,实现了测量系统长期稳定运行。而网络测量涉及到资源消耗和准确性的权衡,合理的网络状态抽样和统计方法对数据中心之间网络资源视图的精确刻画具有关键性作用。围绕上述问题,本文具体研究内容包括:（1）网络QoS特征分析方法研究。本文借鉴统计学模型、深度学习模型等,根据QoS测量结果,选择相应的模型对QoS数据进行拟合,以提取面向云网环境的数据中心广域网之间QoS变化特征规律。（2）测量配置优化方法研究。测量是整个网络资源调度的基础,而测量本身也伴随着系统网络资源的开销,本文提出了测量配置优化方法,根据被测链路网络QoS变化特性,分析测量系统长期稳定测量配置,旨在以较小的测量代价获得数据中心之间广域网传输质量视图。（3）网络测量系统网络QoS特征变化检测研究。在测量系统运行过程中,实时检测当前网络QoS特性是否发生变化,用于评估测量长期配置的合理性。
何皓星[2]（2019）在《基于网络状态特征分析与预测的SDWAN路径优化技术研究与实现》文中进行了进一步梳理随着互联网行业的快速发展,各种互联网业务和服务大量出现。而传统IP网络的路径优化技术,无法满足用户日益增长的网络质量需求。SDWAN技术应运而生,这里的SDWAN,即软件定义网络在广域网环境下的应用。产业界现有的SDWAN解决方案,多为在稳定的网络环境中,面向庞大用户群体,提高带宽利用率的解决方案。不能满足面向网络状态无时不刻不在波动的广域网环境,为小范围用户提供精品化与定制化的网络路径优化的需求。基于项目组的原有的项目POCO,本文提出了一种面向SDWAN的路径优化系统POCOMPUTING。POCOMPUTING能够基于网络的QoS测量数据,计算满足业务需求的最优转发路径。本文基于网络状态特征,刻画了整张网络的状态,从而使得将网络状态波动带来的风险控制在可以接受的范围之内。同时,提出了一种基于QoS指标的业务质量的工具化模型。从而提出了广域网环境下,特定用户与业务的精品化、定制化的流量调度解决方案。本文的主要内容如下:（1）IP网络QoS路由技术调研。参照本文的网络场景,基于既有版本的路径优化系统,总结不同方案和差异与其借鉴价值。（2）路径优化技术需求分析。在技术调研的基础上,结合当前网络场景,对系统所需要研究与实现的功能做了完整而详细的分析。（3）路径优化技术原理设计。在需求分析的基础上,设计路径优化系统的总体流程;并对基于QoS指标的业务质量工具化模型,以及网络QoS特征的计算及应用等关键技术,进行详细地分析与设计。（4）路径优化系统设计。详细介绍本文所设计的路径优化系统,即POCOMPUTING的业务流程,并以此为基础,介绍路径优化系统POCOMPUTING的具体实现。（5）路径优化系统测试。针对路径优化系统的业务场景,在实际的生产环境下,验证系统的实际优化效果;并对系统的性能进行测试。验证该系统的有效性与效率。
侯辛[3]（2014）在《分组传送网QoS策略在移动业务中的实施及影响评估模型》文中提出随着移动网络IP化进程不断加快，尤其是移动互联网业务的快速发展推动移动通信网络加速IP化背景下，传统传送网平台无法满足多业务传送需求，PTN（Packet Transport Network）网络逐渐成为传送网的主流。同时，为了更好的满足不同客户个性化的服务质量需求，并充分发挥PTN网络的优势，QoS（Quality of Service）技术在传送网中得以应用。本文在介绍QoS技术在PTN网络中实现方式的基础上，结合上海移动传送网以及其承载业务的现状，提出了一套适合上海移动网络特征的PTN网络QoS部署策略。针对2G基站业务、3G基站业务、LTE（Long Term Evolution）业务、大客户专线业务、WLAN（WirelessLocal Area Networks）无线上网业务的OLT（Optical Line Terminal）业务需求特性进行分析，提出合适的QoS参数设置方案，并根据简单的业务模型，对整体部署方案进行分析。通过中兴PTN设备搭建的实验平台进行相关业务测试，主要包括流分类和队列调度测试，验证了QoS服务策略切实改变业务传送质量性能。进一步构建了基于模糊聚类算法的层次化业务影响评估模型，以了解和把控传输业务的质量。该模型将影响业务质量的指标设为两个层次，通过对一级指标与二级指标设定相应的权重值，经过模糊聚类算法计算可依次得到二级指标评价结果和一级指标评价结果，最终得到业务质量评价的量化值。最后，根据此业务质量影响评估模型，并且结合上海移动PTN网络主要承载业务的情况，对2G基站业务，LTE业务以及WLAN业务进行评估模型的测试分析。通过测试验证，高等级业务如基站业务以及LTE的语音业务质量得到保证与改善，服务等级较低的WLAN业务的业务质量有所下降，QoS策略的部署改变了不同业务的服务等级和传送性能，为不同用户提供了差异化的服务，并且合理分配了网络资源。
张文龙[4]（2013）在《Ad Hoc网络QoS路由协议设计与开发实现》文中认为无线移动Ad Hoc网络是由一组具有无线收发功能的移动节点组成的,无需任何网络基础设施的支持。Ad Hoc网络是一个自组织多跳网络,每个网络节点兼顾着用户终端和路由器的功能,由于Ad Hoc网络组网快捷灵活、分布式工作方式等特点,使得它在军事领域和紧急救援等特殊环境下得到广泛应用。随着移动和手持设备的普及,Ad Hoc网络越来越得到广泛的关注,在Ad Hoc网络中支持QoS已经成为必然。但由于Ad Hoc网络的特殊性,节点带宽限制和网络拓扑结构动态变化,应用于传统网络的路由技术不再适用,在Ad Hoc网络中支持服务质量（QoS）是一个具有挑战性的工作,设计一种支持QoS的路由算法和路由协议成为当前移动Ad Hoc网络技术研究的重点。随着Ad Hoc网络技术的发展,要求能够对网络应用提供QoS支持,本论文提出了一种综合考虑多QoS参数指标的MIAQR自适应路由算法,通过该算法能够衡量各条链路的网络服务性能,筛选出最优通信路径。论文全面介绍了Ad Hoc网络的概念和体系结构特点,对Ad Hoc网络发展历程进行了回顾,深入研究了目前已经提出的典型QoS路由协议,并通过协议对比研究得出按需式逻辑分层是Ad Hoc网络路由协议未来发展的方向。本路由协议的实现通过设计五种报文相互协作来完成,包括节点网络路径的发现与维护,并通过程序设计实现链路参数指标采集,最优路径的判断选择,以及系统路由表的更新操作。在协议的开发实现中,选择了嵌入式Linux作为实现平台,论文分析了无线网卡驱动设计,基于开发平台重新编译了网卡驱动。参照协议的设计原理,论文给出了协议的软件设计架构,根据协议的软件层次模型和线程模型,对协议实现进行了详细设计并对设计中的难点和关键点进行了探讨分析。最后通过搭建测试环境对协议的性能进行了测试,主要测试协议的功能包括：路径发现与维护,多跳路由,最优路径选择,数据转发、传输时延、丢包率以及协议开销。测试结果表明,协议能迅速发现路径并对路径进行有效维护,根据MIAQR自适应路由算法可计算选择出到达目的节点的最优路径,协议支持多跳转发且占用系统资源较小。
王征[5]（2013）在《IP网络的QoS参数预测和优化方案生成方法》文中研究说明随着IP网络技术的不断发展,IP网络从单一传送数据的网络向可传送数据、语音、图像等多媒体的网络转变。与此同时,用户对于网络服务质量（QoS, Quality of Service）的要求也越来越高,为了保证端到端的QoS,满足用户需求,需要提高对QoS的预测与优化水平。当网络中某种业务的QoS没有满足用户需求时,IP网络需要能够根据QoS参数的预测结果和用户需求,采取一定的策略和方法提高网络的QoS。本文主要研究了IP网络的QoS参数预测和优化方案框架以及实现方法,该框架主要包括网络信息采集模块、QoS参数预测模块、用户需求提取模块、数据库模块、案例推理机模块和QoS优化执行模块6个模块。论文对QoS参数预测模块和案例推理机模块进行深入研究。在QoS参数预测模块,鉴于RBF神经网络在预测中具有结构自适应确定、输出与初始权值无关以及学习过程收敛速度快、训练时间短、精度高等优势,提出了一种基于RBF神经网络的QoS参数预测方法,对RBF神经网络进行训练,并利用K-means聚类算法和最小二乘法得到基函数参数和网络权值并最终实现对QoS的预测,仿真实验选取某个业务的一组QoS历史数据来预测其未来时间的QoS,实验结果证明预测结果和实际结果具有较高的拟合度。在案例推理机模块,提出了一种基于案例推理技术（CBR, Case-based reasoning）的IP网络QoS优化方案生成方法。该方法结合QoS参数预测的结果和用户QoS的具体业务需求生成目标案例,然后通过案例检索寻找到最优匹配案例并得到其解决方案,此外还要综合案例修正和案例学习等方法来解决不同情况下的QoS优化问题。最后,仿真实验搭建了一个利用重路由方案对QoS进行优化的场景,验证了该优化方案的可行性。
亓晋[6]（2013）在《基于贝叶斯网络的认知网络QoS自主控制技术研究》文中提出互联网发展至今，已经成为一个庞大的非线性动态多变的复杂系统，随着网络接入技术的日趋多样化和网络承载业务的不断丰富，传统的网络QoS管理和控制方式面临着诸多挑战。由于网络不具备自主性和智能性，网络对自己的状态和行为缺乏全面认知，网络日益复杂使得传统的孤岛式、静态式QoS保证方法表现低效且决策反应被动，网络经常拥塞，QoS性能时常劣化，业务传输与QoS保证不能根据环境的变化动态调整，全网资源利用效率低下，导致用户QoS满意度变差。认知网络是受认知无线电理论和技术的启发而提出的一种具有认知特征的主动网络，认知网络能够感知网络整体状态，据此进行计划和决策，并执行相应的动作，具有推理和学习的能力，被认为是以无线、移动、宽带和全IP化为基本特征的未来通信网络发展的必然趋势。本论文所研究的认知网络QoS自主控制技术，主要是指在认知网络环境下实施QoS决策和控制时所采取的具有自主性和智能性的方法，解决动态多变网络适变性差、全网效能低的问题，有效提高网络资源利用率，保证网络端到端的QoS。针对当前网络“多业务、需求差异、动态时变、资源稀缺”等问题，主要从面向业务的认知网络QoS自主控制框架、认知网络QoS健康度评估、认知网络QoS劣化定位和认知网络QoS自主控制等角度，借助贝叶斯网络的理论与方法，深入研究认知网络环境下面向业务的QoS自主控制机制，实现复杂多变认知网络环境下的全局性可监测、可分析、可控制，提高网络资源利用率，保证网络端到端QoS。主要研究内容概括如下：1.提出了一种面向业务的认知网络QoS自主控制框架。以认知网络业务端到端QoS需求为出发点，结合认知网络QoS自主控制设计目标，在分析现有典型QoS控制框架优点与不足的基础之上，结合OODA的认知过程，提出了一种面向业务的认知网络QoS自主控制框架。2.提出了一种基于模糊动态贝叶斯网络的认知网络QoS健康度评估方法。从认知网络QoS健康度评估宏观角度出发，考虑到网络中尽可能多的网元、业务及链路，重新定义了时延、抖动、丢包率三个QoS参数，并建立了认知网络QoS健康度评估的动态贝叶斯网络模型。利用模糊分类方法，将连续变量模糊分类为DBN能够应用的证据信息进行学习和推理，应用直接推理算法进行推理，从而得到连续时间片上的认知网络QoS健康度概率及其发展趋势，为网络决策和控制提供了具有参考价值的评估结果。3.提出了一种基于贝叶斯网络的认知网络QoS劣化定位方法。考虑到端到端的探测方法存在探测代价高和无法精确定位的局限性，建立一种基于贝叶斯网络的认知网络QoS劣化定位模型，利用LM1丢包率模型通过少量的端到端探测获取路径状态信息，按照贝叶斯估计方法进行链路劣化的先验概率学习。然后根据获得的证据节点状态信息，将无关劣化的部分路径及其该路径覆盖的链路从模型中删除来降低模型复杂度，然后采用局部联合树算法推理，最终实现对QoS劣化链路的精确定位，为业务等级的QoS自主控制提供准确依据。4.提出了一种基于影响图的认知网络QoS自主控制方法。结合传统网络和认知网络领域的相关知识，构建了面向业务的认知网络QoS自主控制的影响图模型，利用贝叶斯网络的簇树推理算法和结点实例化的最优决策方法实现认知网络的自学习和推理，并通过影响图，执行使得效用方程最大化的动作，实现认知网络QoS的自主决策与控制。
常鑫[7]（2012）在《行业IP专用网络QoS策略部署研究》文中研究表明随着IP技术的普及,各行业陆续建立了自己的IP专用网络（如银行、邮局、铁路等IP专网）用于支持行业内部各项工作的高效开展。但是传统的IP网只提供尽力而为的传输服务,无法对信息传输的实时性、可靠性提供保证。QoS（Quality of Service,服务质量）保证技术的出现使在IP网中提供高质量的服务变成了现实。虽然国内外多个组织机构都已开展了QoS技术的相关研究以及相关标准的制定,但是到目前为止,还没有统一的能够适应所有网络的QoS保证技术的标准,需要针对特定的网络来制定相应的整网QOS部署方案。本文在深入分析某行业IP专用网络QoS需求的基础上,论证设计了IP专用网端到端QoS部署方案,分析了在网路各层次的QoS部署策略,并以华为网络设备为实验对象,对QoS具体配置策略给出了模板。在某特定行业IP专网中已按照本文的QoS部署方案和具体策略进行了部署,经实际检验验证,方案合理,策略正确完备。
孟霞[8]（2012）在《异构MPLS通信网络QoS技术研究与应用》文中研究表明论文结合某课题，对异构MPLS网络的端到端IPQoS保障技术进行研究，目的是在保持异构MPLS网各自的QoS支持能力不变的前提下，在全网统一的宏观的策略管理控制下，通过在异构MPLS网间引入自研的用户网关设备，提升异构MPLS网端到端的服务质量，为异构MPLS网之间实现互连提供了可能性。论文首先介绍了项目的研究背景、意义以及相关技术研究现状。然后对IP QoS的基本概念、实现模型进行了研究，并对基于策略的QoS管理的起源、基本概念和管理架构进行了研究。然后，在深入研究课题提出的组网模式的基础上，提出了基于策略的异构MPLS网间端到端IP QoS实现方案，并在此基础上提出了用户网关设备的设计方案,设计实现了基于BCM5645芯片的用户网关设备。最后，在异构MPLS网互连的实验室环境下，对端到端业务的QoS能力进行了测试和验证。
何晶[9]（2012）在《基于业务识别与分类的三级网络QoS控制系统的设计与实现》文中进行了进一步梳理随着网络技术的快速发展，以TCP/IP为主要协议的互联网络已经渗透到社会生活的各个角落。政府、企业、科研教育行业以及军事部门等纷纷建立了大型局域网或超大型局域网，其中许多网络具有典型的三层分级拓扑结构的特点，简称三级网络（Three-layer Network）。在三级网络中，网络用户不断增长，新型网络应用不断涌现，优化网络配置、提高网络性能、保证网络业务的服务质量已成为三级网络亟待解决的问题。本文在研究现有网络业务识别与分类技术、网络服务质量（QualityofService，QoS）的基础上，结合三级网络的特点，设计并实现了一个基于网络业务识别与分类的三级网络QoS控制系统。首先，在分析三级网络特点及业务QoS需求的基础上，针对三级网络业务主要分为关键业务和非关键业务，以及关键业务具有不同服务质量保障等级的特点，提出了基于三级网络业务服务等级的QoS评价指标体系。该评价指标体系能更加全面地反映三级网络业务QoS需求，更加准确地衡量三级网络QoS状态。其次，在对现有网络业务识别与分类技术研究的基础上，将人工神经网络理论运用到网络业务识别与分类技术当中，设计了一种基于自组织映射网络算法和样本匹配算法进行协同训练的双分类器，达到了识别网络业务、区分业务服务等级的目的，提高了系统识别关键业务的准确性。最后，将基于协同训练的双分类器应用到三级网络中，设计并实现了三级网络QoS控制系统，实现了对网络流量在线采集与离线分析、集中式分析网络QoS状态与选择QoS控制策略、分布式感知网络性能与业务QoS需求，提高了三级网络QoS保障能力。实验表明，所设计的系统能较好地评价三级网络QoS，准确识别网络关键业务，及时发现业务QoS需求并提供QoS保障策略。
王再见,董育宁,张晖,孙刚友,杜盼盼[10]（2012）在《泛在异构网络水平QoS映射方案和技术综述》文中进行了进一步梳理不同网络的QoS机制存在差异,各种应用的QoS需求也不同,给泛在异构网络QoS保证带来挑战。为了满足异构网络QoS需求,最大化利用网络资源,最小化操作代价,应建立一种能够保证异构网络QoS的机制。QoS映射是有效的解决方案,它可以完成不同网络QoS之间的自动翻译,有利于降低问题的复杂度,能保证异构网络的QoS需求。因此,本文对现有的异构网络水平QoS映射方案和技术进行综述和比较,重点介绍了AQCM-ASM映射策略和FAbS模型,并给出了今后的研究方向。
二、IP网络QoS模型及实现技术（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、IP网络QoS模型及实现技术（论文提纲范文）
（1）面向云网环境的广域网QoS测量关键技术研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目标与研究思路 |
| 1.3 主要工作 |
| 1.4 文章结构 |
| 第二章 网络测量关键技术研究与分析 |
| 2.1 网络测量概述与研究现状 |
| 2.1.1 网络测量概述 |
| 2.1.2 网络测量研究现状 |
| 2.1.3 网络性能指标 |
| 2.2 开源监控工具调研 |
| 2.2.1 Nagios |
| 2.2.2 Zabbix |
| 2.2.3 OpenFalcon |
| 2.2.4 面向云网环境的广域网QoS测量系统技术选型 |
| 2.3 小结 |
| 第三章 广域网QoS预测模型与特征变化监测方法研究 |
| 3.1 面向云网环境的广域网QoS测量指标 |
| 3.2 面向云网环境的广域网QoS预测模型研究 |
| 3.2.1 ARMA模型 |
| 3.2.2 Facebook Prophet模型 |
| 3.2.3 LSTM模型 |
| 3.2.4 云网测量系统QoS预测模型小结 |
| 3.3 面向云网环境的广域网QoS预测模型评估 |
| 3.3.1 面向云网环境的广域网QoS预测模型评估环境 |
| 3.3.2 面向云网环境的广域网QoS预测模型评估 |
| 3.4 基于噪声评估的广域网QoS预测方法 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 面向云网环境的广域网QoS测量配置研究 |
| 4.1 面向云网环境的广域网QoS测量配置优化研究 |
| 4.2 面向云网环境的广域网QoS特征变化性检测 |
| 4.3 小结 |
| 第五章 面向云网环境广域网QoS测量系统架构设计与实现 |
| 5.1 系统架构设计 |
| 5.2 基础测量模块 |
| 5.2.1 模块简介 |
| 5.2.2 模块设计 |
| 5.2.3 方法介绍 |
| 5.3 数据备份模块 |
| 5.3.1 模块简介 |
| 5.3.2 模块设计 |
| 5.3.3 方法介绍 |
| 5.4 系统告警模块 |
| 5.4.1 模块简介 |
| 5.4.2 模块设计 |
| 5.4.3 方法介绍 |
| 5.5 数据分析模块 |
| 5.5.1 模块简介 |
| 5.5.2 模块设计 |
| 5.5.3 方法介绍 |
| 5.6 自动化配置模块 |
| 5.6.1 模块简介 |
| 5.6.2 模块设计 |
| 5.6.3 方法介绍 |
| 5.7 小结 |
| 第六章 系统测试与性能分析 |
| 6.1 测试设计 |
| 6.1.1 测试内容 |
| 6.1.2 测试环境 |
| 6.1.3 测试指标 |
| 6.2 功能测试 |
| 6.2.1 测量配置优化功能测试 |
| 6.2.2 测量配置优化适应性测试 |
| 6.2.3 网络特征变化检测功能测试 |
| 6.3 性能测试 |
| 6.3.1 测量配置分析耗时测试结果 |
| 6.3.2 网络特征变化检测耗时测试结果 |
| 6.4 小结 |
| 第七章 总结与工作展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间发表的文章及研发成果 |
（2）基于网络状态特征分析与预测的SDWAN路径优化技术研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 主要工作 |
| 1.3 论文创新点 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 IP网络QoS路由关键技术调研 |
| 2.1 POCOMPUTING应用场景与挑战 |
| 2.1.1 应用场景描述 |
| 2.1.2 目标与挑战 |
| 2.2 用户体验质量QoE的研究 |
| 2.2.1 用户体验质量QoE及其量化方法 |
| 2.2.2 基于VoIP的通信质量的NETBEEZ模型 |
| 2.3 流量工程方案研究 |
| 2.3.1 IP网络路由计算与优化技术 |
| 2.3.2 CSPF路径计算算法 |
| 2.3.3 Google公司的B4网络 |
| 2.4 POCO系统介绍 |
| 2.4.1 POCO系统分层介绍 |
| 2.4.2 POCO系统及其部署方式简介 |
| 2.4.3 既有虚拟专线计算方案 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于网络状态特征分析与预测的SDWAN路径优化技术需求分析 |
| 3.1 总体需求分析 |
| 3.1.1 场景分析 |
| 3.1.2 问题定义 |
| 3.1.3 总体需求分析 |
| 3.1.4 需求分析总结 |
| 3.2 详细需求分析 |
| 3.2.1 广域网环境下的网络特性分析 |
| 3.2.2 集中式虚拟专线计算服务 |
| 3.2.3 测量配置的合理选择和优化 |
| 3.2.4 基于QoE的虚拟专线计算优化 |
| 3.2.5 网络长期状态特征的分析和预测 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于网络状态特征分析与预测的SDWAN路径优化技术原理设计 |
| 4.1 面向SDWAN的虚拟专线计算技术 |
| 4.1.1 接收需求信息触发计算 |
| 4.1.2 构造网络拓扑 |
| 4.1.3 计算所有备选虚拟专线 |
| 4.1.4 虚拟专线网络状态特征计算 |
| 4.1.5 根据QoS需求过滤虚拟专线 |
| 4.1.6 根据拓扑需求过滤虚拟专线 |
| 4.1.7 选择指标最优的若干虚拟专线 |
| 4.1.8 计算结果发送给控制器 |
| 4.2 网络QoS指标监控技术 |
| 4.2.1 网络监控系统介绍 |
| 4.2.2 带外测量方案介绍 |
| 4.2.3 QoS指标测量工具介绍 |
| 4.2.4 QoS指标介绍 |
| 4.2.5 测量配置的合理选择和优化 |
| 4.2.6 QoS测量数据ETL |
| 4.3 基于QoE的虚拟专线计算优化 |
| 4.3.1 QoS指标的饱和特性 |
| 4.3.2 基于QoE的虚拟专线计算算法 |
| 4.4 基于最新QoS测量数据的虚拟专线计算 |
| 4.4.1 虚拟专线QoS时间序列数据计算 |
| 4.4.2 虚拟专线当前QoS指标值计算 |
| 4.4.3 虚拟专线QoS指标统计时间周期选取 |
| 4.5 基于QoS测量数据的虚拟专线长期特征分析与计算 |
| 4.5.1 虚拟链路网络状态长期特征分析与计算 |
| 4.5.2 基于网络状态长期特征分析的虚拟链路筛选 |
| 4.5.3 基于网络状态特征分析的虚拟专线不稳定度计算 |
| 4.6 虚拟链路QoS指标基线数据计算 |
| 4.7 虚拟专线计算在POCO系统中的实际应用 |
| 4.7.1 Overlay节点与虚拟专线类型划分 |
| 4.7.2 骨干级虚拟专线计算的具体应用 |
| 4.7.3 用户级虚拟专线计算的具体应用 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 面向SDWAN的路径优化系统概要设计 |
| 5.1 路径计算系统总体架构设计 |
| 5.1.1 系统总体结构设计 |
| 5.1.2 系统模块划分 |
| 5.1.3 系统设计原则 |
| 5.2 VirtualLinkEvaluation应用业务流程 |
| 5.2.1 VirtualLinkEvaluation应用业务流程概述 |
| 5.2.2 虚拟链路特征分析与计算流程 |
| 5.2.3 虚拟链路离线筛选计算流程 |
| 5.2.4 虚拟链路离线不稳定度计算流程 |
| 5.2.5 虚拟链路QoS指标基线计算流程 |
| 5.3 VirtualPathComputation应用业务流程 |
| 5.3.1 VirtualPathComputation业务流程概述 |
| 5.3.2 解析与校验虚拟专线计算需求流程 |
| 5.3.3 构造虚拟专线计算网络拓扑流程 |
| 5.3.4 读取与构造QoS数据集流程 |
| 5.3.5 虚拟专线的QoS指标计算与筛选流程 |
| 5.3.6 虚拟专线的QoE指标计算流程 |
| 5.3.7 虚拟专线的拓扑需求匹配与排序流程 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 面向SDWAN的路径优化系统详细设计与实现 |
| 6.1 总体设计与实现 |
| 6.1.1 开发环境 |
| 6.1.2 第三方依赖与开源工具 |
| 6.1.3 开发设计思想 |
| 6.1.4 总体架构与模块说明 |
| 6.2 通用模块详细设计与实现 |
| 6.2.1 QoS数据处理模块 |
| 6.2.2 配置管理模块 |
| 6.2.3 拓扑处理模块 |
| 6.3 VirtualLinkEvaluation应用详细设计与实现 |
| 6.3.1 应用上下文模块 |
| 6.3.2 配置文件 |
| 6.3.3 特征计算模块 |
| 6.3.4 链路筛选模块 |
| 6.3.5 不稳定度计算模块 |
| 6.3.6 基线计算模块 |
| 6.4 VirtualPathComputation应用详细设计与实现 |
| 6.4.1 通信模块 |
| 6.4.2 应用上下文模块 |
| 6.4.3 配置文件 |
| 6.4.4 特征计算模块 |
| 6.4.5 QoS计算模块 |
| 6.4.6 QoE计算模块 |
| 6.4.7 不稳定度计算模块 |
| 6.4.8 路径计算模块 |
| 6.5 数据库表设计 |
| 6.5.1 节点数据库表设计 |
| 6.5.2 拓扑数据库表设计 |
| 6.5.3 基线数据库表设计 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 面向SDWAN的路径优化系统测试 |
| 7.1 测试设计 |
| 7.1.1 测试环境 |
| 7.1.2 测试内容 |
| 7.1.3 测试指标 |
| 7.1.4 测试方法 |
| 7.2 验证测试 |
| 7.2.1 广域网虚拟专线计算优化效果测试 |
| 7.2.2 VoIP业务虚拟专线计算优化效果测试 |
| 7.2.3 虚拟链路基线计算可靠性测试 |
| 7.3 性能测试 |
| 7.3.1 虚拟链路离线特征计算测试 |
| 7.3.2 虚拟链路离线筛选计算测试 |
| 7.3.3 虚拟链路不稳定度计算测试 |
| 7.3.4 虚拟链路基线计算测试 |
| 7.3.5 骨干级虚拟专线计算测试 |
| 7.3.6 用户级虚拟专线计算测试 |
| 7.4 本章小结 |
| 第八章 总结和工作展望 |
| 8.1 总结 |
| 8.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间发表的文章及研发成果 |
| 附件 |
（3）分组传送网QoS策略在移动业务中的实施及影响评估模型（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 第一章 引言 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 PTN 网络的 QoS 技术现状 |
| 1.4 论文的主要工作及组织结构 |
| 第二章 QOS 在 PTN 网络中的实现方法 |
| 2.1 QoS 技术基本概念 |
| 2.2 QoS 服务类型 |
| 2.3 PTN 网络的 QoS 功能模块 |
| 2.4 PTN 网络的 QoS 功能实现方式 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 上海移动 PTN 网络 QOS 的部署 |
| 3.1 上海移动 PTN 网络 QoS 部署背景 |
| 3.2 PTN 网络的 QoS 部署案例分析 |
| 3.3 部署策略说明与实施 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 PTN 设备的 QOS 性能测试 |
| 4.1 流标记测试 |
| 4.2 队列调度测试 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 业务影响评估模型及应用 |
| 5.1 业务影响评估模型总体概况 |
| 5.2 评估指标的设定 |
| 5.3 评估模型的设计 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 评估模型的测试 |
| 6.1 概述 |
| 6.2 2G 基站业务 |
| 6.3 WLAN 业务 |
| 6.4 LTE 业务 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 进一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 |
（4）Ad Hoc网络QoS路由协议设计与开发实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 Ad Hoc网络概述 |
| 1.2.1 Ad Hoc网络简介 |
| 1.2.2 Ad Hoc网络QoS路由概述 |
| 1.3 Ad Hoc网络QoS路由协议研究现状 |
| 1.4 本论文的主要内容及创新点 |
| 1.5 章节安排 |
| 第二章 AdHoc网络QoS路由协议与嵌入式Linux网络概述 |
| 2.1 Ad Hoc网络QoS路由协议设计要求 |
| 2.1.1 Ad Hoc网络体系结构模型与特点 |
| 2.1.2 Ad Hoc网络QoS服务模型 |
| 2.1.3 Ad Hoc网络QoS路由协议设计要求 |
| 2.2 典型的Ad Hoc网络QoS路由协议及其性能分析 |
| 2.3 嵌入式Linux网络概述 |
| 2.3.1 TCP/IP模型简介 |
| 2.3.2 嵌入式Linux网络内核概述 |
| 2.3.3 嵌入式Linux路由模块简介 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 MIAQR协议工作原理 |
| 3.1 MIAQR协议概述 |
| 3.2 协议报文设计 |
| 3.2.1 协议报文公共首部 |
| 3.2.2 hello报文格式 |
| 3.2.3 response报文格式 |
| 3.2.4 update报文格式 |
| 3.2.5 delete报文格式 |
| 3.2.6 ack报文格式 |
| 3.3 路径发现 |
| 3.3.1 主动路径发现 |
| 3.3.2 被动路径发现过程 |
| 3.4 路径维护 |
| 3.4.1 路由定时更新策略 |
| 3.4.2 路由删除策略 |
| 3.5 协议有限状态机模型 |
| 3.6 选路算法 |
| 3.6.1 路由算法分类与设计要求 |
| 3.6.2 MIAQR路由算法 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 MIAQR协议设计与实现 |
| 4.1 嵌入式开发环境 |
| 4.2 无线网卡驱动设计与移植 |
| 4.2.1 网络设备驱动体系架构 |
| 4.2.2 网络设备驱动功能及主要数据结构 |
| 4.2.3 rt73无线网卡驱动程序设计分析 |
| 4.2.4 无线网卡驱动编译移植 |
| 4.3 协议软件架构 |
| 4.3.1 软件层次模型 |
| 4.3.2 线程模型 |
| 4.3.3 协议数据流 |
| 4.4 关键模块设计及处理流程 |
| 4.4.1 多线程同步 |
| 4.4.2 数据缓冲队列 |
| 4.4.3 数据包的收发 |
| 4.4.4 协议报文处理流程 |
| 4.4.5 协议定时器 |
| 4.4.6 路由算法程序设计 |
| 4.4.7 系统路由表与ARP表操作 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 协议测试 |
| 5.1 协议测试环境搭建 |
| 5.1.1 节点对数据包转发功能的支持设置 |
| 5.1.2 测试节点网络配置 |
| 5.2 协议性能测试 |
| 5.2.1 路径发现测试 |
| 5.2.2 路径维护测试 |
| 5.2.3 多跳路径选择测试 |
| 5.2.4 多跳路径性能测试 |
| 5.2.5 协议开销测试 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 文章总结 |
| 6.2 未来研究工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A (攻读硕士期间发表的软件着作权) |
（5）IP网络的QoS参数预测和优化方案生成方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 论文主要研究内容及创新点 |
| 1.3 研究生期间主要工作 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 QoS参数预测和优化研究综述 |
| 2.1 QoS参数预测和优化研究现状 |
| 2.1.1 QoS参数预测研究现状 |
| 2.1.2 QoS参数优化研究现状 |
| 2.2 神经网络技术 |
| 2.2.1 神经元理论 |
| 2.2.2 神经网络层结构 |
| 2.3 案例推理技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 IP网络的QoS参数预测方法 |
| 3.1 IP网络QoS参数预测和优化方案生成框架 |
| 3.2 QoS参数分析 |
| 3.3 径向基函数(RBF)神经网络 |
| 3.3.1 径向基函数(RBF)神经网络研究现状 |
| 3.3.2 RBF神经网络优点 |
| 3.3.3 RBF神经网络结构 |
| 3.3.4 RBF神经网络学习过程 |
| 3.4 基于RBF神经网络的QoS参数预测方法 |
| 3.5 仿真与实验 |
| 3.5.1 MATLAB神经网络工具箱 |
| 3.5.2 实验环境搭建 |
| 3.5.3 实验结果与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 QoS优化方案生成方法 |
| 4.1 基于案例推理的QoS优化方案框架 |
| 4.2 案例推理技术 |
| 4.3 利用XML表示案例 |
| 4.3.1 问题表示 |
| 4.3.2 解决方案表示 |
| 4.4 案例存储 |
| 4.5 案例检索 |
| 4.5.1 常用案例检索方法 |
| 4.5.2 相似度计算 |
| 4.5.3 合案例检索算法 |
| 4.6 综合案例修正法 |
| 4.7 案例学习 |
| 4.8 案例评估 |
| 4.9 仿真与实验 |
| 4.9.1 实验环境搭建 |
| 4.9.2 实验结果与分析 |
| 4.10 本章总结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 论文研究成果及意义 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（6）基于贝叶斯网络的认知网络QoS自主控制技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略词 |
| 图表目录 |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状及存在问题 |
| 1.2.1 认知网络研究现状 |
| 1.2.2 认知网络 QoS 自主控制研究现状 |
| 1.2.3 存在的问题 |
| 1.3 贝叶斯网络研究现状 |
| 1.3.1 研究现状 |
| 1.3.2 贝叶斯网络的扩展 |
| 1.3.3 贝叶斯网络的认知特性 |
| 1.4 论文主要研究内容 |
| 1.4.1 论文研究目标 |
| 1.4.2 论文整体框架 |
| 1.4.3 论文研究内容 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第二章 面向业务的认知网络 QOS 自主控制框架 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 认知网络 QOS 自主控制 |
| 2.2.1 问题分析 |
| 2.2.2 设计原则 |
| 2.3 面向业务的认知网络 QOS 自主控制框架 |
| 2.3.1 典型认知网络 QoS 控制框架分析 |
| 2.3.2 面向业务的认知网络 QOS 自主控制框架 |
| 2.4 认知网络 QOS 自主控制框架的关键技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于模糊动态贝叶斯网络的认知网络 QOS 健康度评估方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 模糊动态贝叶斯网络 |
| 3.2.1 模糊集合理论 |
| 3.2.2 动态贝叶斯网络 |
| 3.2.3 模糊动态贝叶斯网络 |
| 3.3 认知网络 QOS 健康度评估的动态贝叶斯网络模型 |
| 3.3.1 评估变量选取 |
| 3.3.2 QoS 健康度评估的动态贝叶斯网络模型 |
| 3.4 基于模糊动态贝叶斯网络的认知网络 QOS 健康度评估方法 |
| 3.4.1 数据获取与模糊化 |
| 3.4.2 动态贝叶斯网络参数学习 |
| 3.4.3 QoS 健康度评估的动态贝叶斯网络推理 |
| 3.5 仿真实验及分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于贝叶斯网络的认知网络 QOS 劣化定位方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 认知网络 QOS 劣化定位的贝叶斯网络模型 |
| 4.2.1 网络拓扑描述 |
| 4.2.2 QoS 劣化描述 |
| 4.2.3 QoS 劣化定位的贝叶斯网络模型 |
| 4.3 基于贝叶斯网络模型的认知网络 QOS 劣化定位方法 |
| 4.3.1 路径状态判定模型 |
| 4.3.2 链路劣化先验概率学习 |
| 4.3.3 QoS 劣化定位的的贝叶斯推理 |
| 4.3.4 认知网络 QOS 劣化定位方法描述 |
| 4.4 仿真实验及分析 |
| 4.4.1 仿真实验 |
| 4.4.2 仿真结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于影响图的认知网络 QOS 自主控制方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 影响图 |
| 5.2.1 影响图的基本概念 |
| 5.2.2 影响图的求解和最优决策 |
| 5.3 认知网络 QOS 自主控制的影响图模型 |
| 5.3.1 影响因素分析 |
| 5.3.2 影响图节点确定 |
| 5.3.3 QoS 自主控制的影响图模型 |
| 5.4 基于影响图模型的认知网络 QOS 自主控制方法 |
| 5.4.1 贝叶斯网络推理 |
| 5.4.2 影响图的最优决策算法 |
| 5.4.3 认知网络 QOS 自主控制方法描述 |
| 5.5 仿真实验及分析 |
| 5.5.1 仿真环境 |
| 5.5.2 仿真结果分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士期间撰写的学术论文 |
| 攻读博士期间申请的技术发明专利 |
| 攻读博士期间软件着作权登记 |
| 攻读博士期间参加科研项目 |
（7）行业IP专用网络QoS策略部署研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 QoS发展现状 |
| 1.2.1 国际发展现状 |
| 1.2.2 国内发展现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 第二章 QoS原理与模型分析 |
| 2.1 QoS概述 |
| 2.2 QoS常用模型 |
| 2.3 QoS基本原理 |
| 2.3.1 流量分类与标记 |
| 2.3.2 拥塞管理技术原理 |
| 2.3.3 流量监管原理 |
| 2.3.4 流量整型原理 |
| 2.3.5 物理接口总速率限制原理 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 行业IP专用网络模型想定及QOS需求分析 |
| 3.1 行业IP专用网络模型想定 |
| 3.2 QoS需求分析 |
| 3.2.1 等级分类需求 |
| 3.2.2 网络性能需求 |
| 3.3 QoS保证模型分析 |
| 3.3.1 QoS保证模型选择 |
| 3.3.2 DiffServ模型实现技术 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 QoS部署策略与总体设计 |
| 4.1 QoS部署总体设计 |
| 4.1.1 QoS部署总体思路 |
| 4.1.2 QoS部署总体设计 |
| 4.2 QoS部署策略 |
| 4.2.1 QoS部署方法 |
| 4.2.2 QoS策略配置 |
| 4.3 实验仿真验证 |
| 4.3.1 实验环境 |
| 4.3.2 网络设备单机QoS功能实验 |
| 4.3.3 网络端到端QoS实验 |
| 4.3.4 E1链路多业务流QoS实验 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 研究成果 |
（8）异构MPLS通信网络QoS技术研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外现状 |
| 1.3 异构网间 QoS 研究现状 |
| 1.4 论文的主要工作和章节安排 |
| 第二章 IP QoS 基础知识和异构 MPLS 通信网络研究 |
| 2.1 IP QoS 基础知识 |
| 2.1.1 IP QoS 的概念 |
| 2.1.2 IP QoS 的实现 |
| 2.1.3 IP QoS 模型研究 |
| 2.1.4 IP QoS 控制机制 |
| 2.1.5 基于策略的 QoS 管理 |
| 2.1.6 基于策略的 QoS 管理架构 |
| 2.2 异构 MPLS 网络互连系统分析 |
| 2.2.1 面向服务的体系结构分析 |
| 2.2.2 异构 MPLS 通信网络的异构性分析 |
| 2.2.3 异构 MPLS 通信网络 QoS 关键技术研究 |
| 2.2.4 用户网关设备在异构 MPLS 网络互连系统中的作用 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 用户网关设备 QoS 设计方案 |
| 3.1 芯片选型 |
| 3.2 三层控制交换芯片 BCM5645 简介 |
| 3.2.1 芯片体系结构 |
| 3.2.2 芯片数据处理流程 |
| 3.2.3 快速过滤处理器(FFP)的原理 |
| 3.3 过滤器（FILTER）设计 |
| 3.3.1 FILTER 功能概述 |
| 3.3.2 FILTER 创建步骤及函数设计 |
| 3.3.3 FILTER 实例 |
| 3.4 IP 隧道设计 |
| 3.4.1 IP 隧道技术原理 |
| 3.4.2 IP 隧道设计方案 |
| 3.4.3 IP 隧道实现方法 |
| 3.5 FILTER 类型与异构 MPLS 网络 QoS 关键技术的对应关系 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 用户网关设备具体实现 |
| 4.1 用户网关设备系统设计框架 |
| 4.2 开发环境 |
| 4.3 用户网关软件模块组成与接口设计 |
| 4.3.1 模块组成 |
| 4.3.2 外部接口设计 |
| 4.3.3 内部接口设计 |
| 4.4 业务流程 |
| 4.4.1 用户通过维护终端管理用户网关的业务流程 |
| 4.4.2 用户通过传送控制服务进行网关策略配置的业务流程 |
| 4.4.3 IP 业务处理流程 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 测试与验证 |
| 5.1 验证环境 |
| 5.2 验证内容及步骤 |
| 5.2.1 用户网关包过滤功能验证 |
| 5.2.2 用户网关基于流的流量控制功能验证 |
| 5.2.3 用户网关优先级调度功能验证 |
| 5.2.4 端到端跨网抗毁自愈功能验证 |
| 5.3 验证结论 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（9）基于业务识别与分类的三级网络QoS控制系统的设计与实现（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 网络 QoS 的研究现状 |
| 1.2.2 网络业务识别与分类技术研究现状 |
| 1.3 主要研究内容及论文结构 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 论文结构 |
| 第二章 网络业务识别与分类及 QoS 相关技术研究 |
| 2.1 网络业务识别与分类技术 |
| 2.1.1 基于端口号映射的识别技术 |
| 2.1.2 基于有效载荷分析的识别技术 |
| 2.1.3 基于机器学习的识别技术 |
| 2.1.4 基于人工神经网络的识别技术 |
| 2.2 网络 QoS 相关技术 |
| 2.2.1 尽力而为服务体系 |
| 2.2.2 综合服务体系 |
| 2.2.3 区分服务体系 |
| 2.2.4 多协议标签交换 |
| 2.3 小结 |
| 第三章 三级网 QoS 控制系统的设计 |
| 3.1 三级网络特点分析 |
| 3.2 三级网络 QoS 分层模型 |
| 3.3 基于控制环的体系结构设计 |
| 3.4 系统功能模块设计 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 网络业务识别与控制及 QoS 评价指标关键技术研究 |
| 4.1 基于协同训练的双分类器模型 |
| 4.1.1 流量属性及样本归一化 |
| 4.1.2 自组织映射网络算法 |
| 4.1.3 基于协同训练的双分类器 |
| 4.2 三级网络 QoS 评价指标体系研究 |
| 4.2.1 ITU-T 定义的网络应用性能指标 |
| 4.2.2 基于网络业务服务等级的 QoS 评价指标 |
| 4.3 小结 |
| 第五章 三级网络 QoS 控制系统的实现 |
| 5.1 系统开发环境概述 |
| 5.2 感知平面的实现 |
| 5.2.1 流量采集与分析模块的实现 |
| 5.2.2 网络节点性能分析模块的实现 |
| 5.2.3 网络测量模块的实现 |
| 5.3 分析平面的实现 |
| 5.3.1 网络业务分析模块的实现 |
| 5.3.2 网络性能分析与异常报警模块的实现 |
| 5.4 策略平面的实现 |
| 5.5 执行平面与反馈平面的实现 |
| 5.6 系统测试 |
| 5.6.1 测试环境 |
| 5.6.2 测试目的 |
| 5.6.3 测试结果及分析 |
| 5.7 小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（10）泛在异构网络水平QoS映射方案和技术综述（论文提纲范文）
| 0 引 言 |
| 1 典型QoS模型与框架 |
| 1.1 IETF相关QoS模型 |
| 1.2 IEEE 802.16和802.11中QoS机制 |
| 1.3 ITU-T QoS模型 |
| 1.4 IST-EuQoS框架 |
| 1.5 AQCM-ASM模型 |
| 1.6 FSA QoS模型 |
| 1.7 3G相关QoS模型 |
| 1.8 LTE QoS模型 |
| 1.9 4G QoS模型 |
| 1.10 基于聚集流的QoS映射FAbS |
| 1.11 其他QoS模型 |
| 2 QoS分类方法 |
| 3 方法讨论与对比 |
| 4 结束语 |
四、IP网络QoS模型及实现技术（论文参考文献）
- [1]面向云网环境的广域网QoS测量关键技术研究与实现[D]. 陈诚. 北京邮电大学, 2020(05)
- [2]基于网络状态特征分析与预测的SDWAN路径优化技术研究与实现[D]. 何皓星. 北京邮电大学, 2019(08)
- [3]分组传送网QoS策略在移动业务中的实施及影响评估模型[D]. 侯辛. 上海交通大学, 2014(07)
- [4]Ad Hoc网络QoS路由协议设计与开发实现[D]. 张文龙. 昆明理工大学, 2013(02)
- [5]IP网络的QoS参数预测和优化方案生成方法[D]. 王征. 北京邮电大学, 2013(11)
- [6]基于贝叶斯网络的认知网络QoS自主控制技术研究[D]. 亓晋. 南京邮电大学, 2013(06)
- [7]行业IP专用网络QoS策略部署研究[D]. 常鑫. 西安电子科技大学, 2012(05)
- [8]异构MPLS通信网络QoS技术研究与应用[D]. 孟霞. 西安电子科技大学, 2012(03)
- [9]基于业务识别与分类的三级网络QoS控制系统的设计与实现[D]. 何晶. 国防科学技术大学, 2012(04)
- [10]泛在异构网络水平QoS映射方案和技术综述[J]. 王再见,董育宁,张晖,孙刚友,杜盼盼. 南京邮电大学学报(自然科学版), 2012(02)