一、IP QoS标准进展（论文文献综述）
赵政权[1]（2021）在《面向服务的端到端QoS路由策略研究》文中研究表明目前,随着互联网和移动通信的快速发展,产生了许多新型业务,同时网络数据流量也在经历着爆发式的增长。在有限的带宽资源下,如何为各种新型业务提供服务质量（Quality of Service,QoS）保障仍然是需要解决的问题。传统的网络架构由于功能耦合而无法满足不同服务对QoS的需求。软件定义网络（Software Defined Network,SDN）技术是一种新型网络架构,能够将设备的控制平面转发平面实现分离,在控制平面能够快速收集网络信息,做出路由决策下发给转发平面。近几年,机器学习技术的快速发展也在路由优化上引起了广泛的研究。利用机器学习能够发现到网络流量特征和路由策略之间的关系,可以让机器学习代替路由表来根据网络的变化进行快速的路由转发。本文主要在SDN架构和机器学习的方法下,以降低端到端时延为核心,来进行路由优化,保障业务的QoS。相比传统网络的控制转发耦合,SDN将网络设备的控制层和转发层分离,控制层集中实现,解决了传统网络架构的不足。本文在现有算法的基础上提出了一种基于SDN的具有最小时延约束条件的路由算法。该算法将端到端的平均时延作为路由的评价标准,通过SDN收集网络中所有链路的状态信息,匹配每条业务流,为每条业务流计算出最短时延路径,满足业务流的QoS需求。与现有的路由算法相比,该算法基于业务流进行路由,能够匹配SDN技术中的OpenFlow流表,选择平均时延作为选路标准,保障每条业务流的端到端平均时延最小并满足每条业务流对QoS的要求。本文为了验证上述QoS路由算法的端到端时延性能,提出了一种基于拓扑发现的端到端时延主动测量方法。本文利用Internet控制报文协议（Internet Control Message Protocol,ICMP）包探测原理,发现数据包通过的节点,将数据包每次经过的节点时间记录在时间戳中,用于计算每个链路上的时延。然后本文构建网络拓扑和路由矩阵,依据路由矩阵和计算出的各链路时延,推导出端到端时延矩阵,验证端到端的时延性能。最后,本文在SDN和机器学习的基础上,设计了端到端QoS保障系统,将机器学习模型和时延测量方法整合到系统中。首先我们通过QoS路由算法产生所需的训练数据,使用监督学习来训练机器学习模型,机器学习模型训练完后可以直接用于路由转发。然后在SDN的基础上获取网络中的链路状态信息和业务流量特征,用于机器学习模型的输入来进行路由优化。最后,用文中提出的端到端时延测量方法能够验证端到端时延的性能。
陈诚[2]（2020）在《面向云网环境的广域网QoS测量关键技术研究与实现》文中进行了进一步梳理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。
师玉龙[3]（2020）在《面向SDN的物联网服务中间件关键技术研究》文中研究指明物联网服务是指在物联网场景中为用户提供无处不在的、实时的、安全的和智能化的服务。近几年来,随着智能设备的普及和传感技术的进步,物联网设备和服务爆炸性增长。面对海量数据、异构网络和多样化的服务需求,如何设计和实现物联网服务变成了一个亟待解决的问题。发布/订阅中间件常被用来构建物联网服务的通信基础设施,旨在建立一个物联网平台对下层网络统一消息格式、互联异构网络,对上层应用提供统一的抽象,并为物联网服务高效地交付事件。新兴的软件定义网络因其逻辑上中心化的控制器和控制与转发分离等特性为网络带来了良好的可编程性和灵活性。SDN可用于解决物联网服务中从发布者到订阅者间交付事件的服务质量保证难题。发布/订阅中间件与SDN结合,形成了面向SDN的发布/订阅中间件,更进一步地推动了物联网时代的到来。本文的研究工作和创新点如下:（1）针对如何利用SDN和发布/订阅中间件提供物联网服务的问题,提出了似SDN的发布/订阅中间件架构和实现框架,并详细阐述了如何使用该架构去实现似SDN的面向主题的发布/订阅中间件原型作为物联网的通信基础设施。本文还描述了如何利用SDN网络的可编程性通过SDN控制器编码事件主题优先级和授权策略到SDN交换机流表项的匹配字段去实现区分化的物联网服务和用户访问控制,提高了物联网事件交付的效率和安全性。（2）针对物联网服务中QoS的保证难题,设计了支持跨层QoS的控制框架去提高物联网服务中似SDN的发布/订阅中间件交付事件的QoS。跨层意味着在不同的管理层面控制QoS。一层在控制层,利用SDN集中化控制的特性从局部角度提高SDN控制器自治域内的QoS,另一层在全局管理层,从管理员的角度提高全局网络的QoS。并用区分化服务和访问控制两个应用场景验证了跨层QoS控制框架设计的合理性。（3）针对物联网服务中海量时延敏感数据实时交付的问题,设计了一个改进最短路的面向主题的Steiner树多播路由算法,去为多个主题构建发布/订阅覆盖网络,最大程度地减少了事件传输的总链路时延并减少了 SDN交换机中的流表项数,提高了事件交付的效率,形成了快速多播路由。还设计了一个面向主题的基于桶的多播转发算法去提高事件转发的效率,并考虑了主题间的订阅覆盖关系去减少交换机的流表项数,提高了交换机的匹配能力。这两个算法和似SDN的设计一起构成了物联网中似SDN的面向主题基于桶的快速多播路由。（4）针对物联网服务中用户需求多样化定制化的特点,提出了如何使用似SDN的发布/订阅中间件架构和在SDN交换机的出端口上配置优先级队列来提供区分化的物联网服务。本文从两个角度设计了基于用户需求的两层队列管理机制去保证区分化服务的可靠性:一个是SDN控制器中关于单个交换机的本地队列带宽调整算法。另一个是管理员中关于从发布者到订阅者路径上所有交换机的全局QoS控制策略。这样,利用SDN集中化的控制去获得全网拓扑,从系统角度动态配置交换机的时延约束,更合理地分配队列带宽,保证了物联网区分化服务的可靠性。
李振军[4]（2010）在《电信宽带IP业务QoE研究》文中研究指明宽带IP网络是现今电信运营商广泛采用的一种网络接入,是人们接入Internet的主要手段之一。对于运营商而言,有效地整合固网与移动网业务、制定合理的价格策略,才能在激烈的竞争中占得先机。要做到这些,不仅需要在技术上提升网络性能,更重要的是通过提升服务来挖掘宽带业务的潜力。最直接反映宽带网络性能的指标就是服务质量（QoS）,电信级IP运营网络的QoS测量是一个庞大而复杂的研究课题,很多领域仍有待挖掘。QoS的研究是通过测量手段取得网络的性能和参数,对网络的一阶和二阶流量统计、端到端的QoS指标分析及性能估计等,为电信运营商提供实时或者阶段性的性能监控工具。为运营商进行网络诊断,如发现网络瓶颈节点或链路等,有效配置资源;为网络规划、改造升级、及时解决性能问题提供参考和依据。QoS固然重要,但人们逐渐发现最终衡量电信宽带IP网络和业务品质的标准在于用户的体验质量（Quality of Experience ,QoE）。QoE本质上就是更加关注用户使用业务的感受,目的是实现以用户为中心的管理。相比之下,QoS仅关注于网络性能层面,以实现性能为中心的管理作为目的。从QoS上升到QoE说明管理中心的一个飞跃。简而言之,QoS的关键在于如何从网络性能的角度上来评价业务,QoE则强调如何从用户服务的角度上来分析业务,将业务看作一个整体并考虑影响业务性能的各个方面,QoS在这个意义上是QoE的一个子集。因此对QoE的深入研究使得用户获得期望中的体验质量是确保电信盈利的关键,也是下一代互联网业务发展中需要的研究课题。在本论文中,将在探讨如何测量、发现、评价电信宽带IP业务的QoS的基础上,通过AHP算法、用户满意度线性方程模型等数学、统计学方法寻求量化宽带IP业务用户QoE的途径,并提出一种基于宽带IP业务QoE的运营商计费策略模式。本论文的主要内容和创新成果如下:（1）在深入分析网络性能和QoS测量技术的基础上,对端到端QoS测量的关键技术、网络拓扑结构发现、网络时延分布推测等进行研究。提出了一种通过对测量数据无量纲化的方法,对多个QoS评价参数进行综合分析。实验结果表明,该方法可以有效地评估目标路径与网络的运行状况。（2）定义了一种电信宽带IP业务QoE指标评价模式,建立QoE参数与QoS参数之间的映射关系,形成宽带IP业务QoE等级评价三层模型,通过AHP算法与线性加权法,提出了一种对QoE等级进行量化的方法。通过对VoIP业务QoE指标计算实例描述,该方法能够有效地反映用户体验质量,并能够估算当前网络的性能可否承载某种宽带IP业务。（3）以用户满意度指数模型为基础量化宽带IP用户的QoE,并将反映网络性能的QoS参数纳入用户QoE评价体系,是重点要讨论的问题与创新之处。在分析用户满意度评价模型的基础上,使用线性结构方程搭建宽带用户QoE评价模型。然后设计算法,使用SAS软件分析各参数值并验证模型的拟合性,通过电信用户最为常用的ADSL业务QoE的计算实例,证明评价模型能够真实反映用户的感受。（4）最后提出了基于QoE的宽带IP业务计费策略模型与算法,以用户的感受好坏为计费依据。基于QoE的计费策略优越于传统以使用资源用量、时间为基础的计费策略,主要表现在使用户获得平均最大化利益的同时,运营商也获得了比传统计费策略模式更多的收益;同时通过对价格的控制,使得网络资源更为合理的分配,运行质量得到了可靠保证。
何智星[5]（2008）在《IP网络的QOS测量和QOE测量》文中认为随着Internet技术和网络业务的快速发展,网络的规模和复杂性不断增加,新型的网络应用不断涌现,例如VoIP,VOD、网络视频会议等,而这些新型的网络应用的一个共同的需求就是对网络提出质量要求。服务提供商（Internet ServiceProvider）和网络用户都想了解自己提供或正在使用的网络的性能,他们希望得到准确的数字指标来保证网络的性能。如何得到准确、可靠的测量数据以及如何在这些测量数据基础上,对网络的运行状态做一个恰当的评估,从而发现问题,进而提高网络的性能,这是亟待解决的问题。IP网络QoS/QoE测量通过测量获取网络的性能参数,并据此确定网络的问题所在,进一步解决问题使性能得到优化,从而达到人们对网络性能的要求。本文主要是对IP网络的QoS/QoE测量进行了研究。首先,对IP网络的QoS/QoE测量的发展背景和目前网络存在的一些问题以及如何解决这些问题进行了分析;然后详细而系统地讲解了现有的IP网络QoS/QoE测量的参数体系和测量方法。接下来对IP QoS测量中的若干关键技术进行了研究,对IP QoS的重要测量参数如网络时延、丢包率、带宽的测量作了侧重的讲解,并提出了对这些参数测量结果的分析模型。另外,本文的课题是面向性能管理过程中的突出问题,在三大基本网络性能指标（时延、丢包率和带宽）的基础上,探索和研究了能够直接表达网络运行QoS的指标体系。为了尽量准确表达网络运行的健康程度,本文提出了一种新的指标体系,这种指标体系有别与传统的若干平行指标,是一种层次化的立体结构,包括从网络层面到应用层面的不同指标。并针对所提出的指标体系,提出相应的被动测量方法,通过监听和分析骨干网络关键路径中的流量,来分析IP网络各种端到端会话的分组序列、传输质量,从而进一步得出IP子网与子网之间的各项QoS指标。与现有测量方式相比,本文提出的方法能够更加准确快速地对IP网络的QoS/QoE质量进行测量。
陈晓峰[6]（2006）在《IP网络QoS技术研究》文中提出互联网能迅速发展到现在的规模,很大程度上要归功于其TCP/IP协议簇“尽力而为”（Best-Effort）的设计思想,大大降低了网络核心的复杂度和负担,使其能够迅速扩展,同时这一做法也使得网络缺乏对服务质量（QoS）的保证。随着网络规模的不断增大,各种各样的网络服务争相涌现,互联网已逐步向传输数据、语音、图像等多媒体信息的综合传输网演化,与此同时,传统电信业务的承载平台也正在向基于IP技术的分组交换系统转化,IP网络缺乏QoS保证的缺点正日益突出。在这种背景下,IP QoS已经成为未来IP网络发展的关键技术。 本文回顾了TCP/IP网络的原理,给出了IP网络QoS的定义以及实现思路和手段,在相关研究工作和进展的基础上,做出了如下创新工作: 1、针对下一代互联网研究计划Internet2提出的Scavenger Service（SS）的特点,提出了一种实现SS的对数自适应队列调度算法LAWRRQ。该算法用滑动时间窗口算法统计活跃流数量,并据此以对数的规律自适应地调整带宽在SS流和Best-Effort（BE）流之间的分配。算法利用对数函数的特性,在流数量统计精度和开销之间找到了平衡;利用流数量和总轮转片数对照表的方式克服了计算复杂性;针对SS数据包在缓冲区中堆积的现象加入了对BE队列的保护算法。实验结果表明,该算法在很好地保护BE流的同时,为SS流提供了更可靠的最小带宽保证,同Internet2推荐的现有队列调度算法相比,具有更好的调度性能和鲁棒性。 2、通过对SS聚合流内部公平性的研究,指出了SS不适用于非适应流的问题。随后研究了用于平衡带宽的FRED队列管理算法在SS下的性能,发现了对适应流存在较多误判的问题,并对其做出了改进,提出了MFRED算法,在算法中增加了一种误判纠正机制。实验结果表明,MFRED能有效平衡带宽在SS流之间的分配,明显减少了对适应流的误判,使得SS的适用范围从TCP等适应流扩展到UDP等非适应流。通过对MFRED中nactive参数值和实际SS流数量的关系的研究,提出了一种用nactive值近似估计活跃SS流数量并据此调节最低带宽保证的方法,并在实验中得到验证。 3、提出了一种确保服务中实现聚合流带宽按协议承诺信息速率比例公平分配的IEAM标记算法,将TCP中的AIMD控制思想引入到聚合流标记速率的调整上面。在该算法中,核心路由器通过检测IN包平均队列长度,标记反方向转发的数据包,进行直接拥塞信息反馈;边界入口路由器根据拥塞反馈信息采用一种AIMD的方式进行标记速率的调整。该算法和已有方案相比,具有简捷、自适应性和可扩展的特点。模拟实验表明,IEAM标记算法在不同网络条件下,
史立[7]（2006）在《空间数据通信与组网技术研究》文中认为空间探索和开发利用的进展使空间任务复杂性不断增加,原有的点到点通信方式已经不能适应现有和未来的空间任务,空间通信正在向更高水准的网络化方向发展。然而空间任务的需求与成本的矛盾突出,迫切需要提供有效的而且是比较经济的通信手段。因特网和商业卫星通信技术的发展为空间通信提供了新途径,如何将在因特网和商用卫星通信系统中所取得的革新技术用于基于空间卫星的数据通信,进而构建天地一体化的网络环境是当前的一个研究热点。本文分析空间通信的需求和特点,研究在空间通信中采用IP技术的可行性,探索适合空间环境的通信模型、网络基础设施和空间任务信息传输的服务质量保证技术。论文的主要成果和创新点如下:（1）提出空间任务与通信分离、以IP技术为基础提供空间信息传输服务的通信方式,并给出了采用因特网和IP网络技术的空间通信模型。在详细分析空间通信标准、IP基础理念和技术以及空间无线和光通信技术发展趋势的基础上,指出空间通信迫切需要成熟的网络协议来支持不断增长的空间任务通信需求,IP可以适应空间通信的需求,可以把IP协议融入空间通信标准中,未来的空间通信应从空间任务中独立出来,由因特网服务提供商提供,走商业化的道路。（2）详细分析了IP的QoS控制机制和体系架构,提出了采用因特网提供空间任务信息传输的服务质量保证模型,并在此基础上,研究空间链路特性,利用经典的控制论方法,提出了适应带宽变化的地空链路共享和基于管理域的带宽重分配算法。该算法根据输出缓存的动态参数判定链路因抗干扰技术带来的链路带宽变化,通知调度器调整调度时机;能够根据用户需求,对变化带宽基于管理域进行重新分配,既能为共享链路的各个用户提供QoS支持,又能保持较高的链路利用率。理论分析和仿真实验表明了该控制算法的有效性。（3）研究了美国宇航局（NASA）现有的空间网络、商业卫星群空间网络原理以及商用系统为空间任务提供通信服务过程中存在的问题,分析了空间通信特点,提出了基于环状的层次空间通信模型。该模型面向空间任务,采用轨内星间链路连接相同轨道卫星构成卫星环,以卫星环的方式为与其轨道倾角在一定范围内同向转动的航天器提供接入服务,高轨道卫星环通过环间星间链路和地空链路为低轨道卫星环提供互联服务和接地服务,这样可以减小因航天器和通信卫星间相对移动造成的频繁切换和较大的相对速率变化所带来的不利影响,从而提升通信系统为用户提供服务的能力。构建了空间模拟环境,用以分析所提出的模型的合理性,也为进一步的研究提供了基础的仿真试验平台。
袁捷,张同须[8]（2005）在《IP网络及其QoS技术发展研究》文中研究指明目前IP QoS已成为业界广泛关注的热点,本文系统地论述了IP QoS的有关问题,并试图从不同角度分析其体系结构、业务需求和保障机制,进而给出了对IP QoS发展的一些观点,同时也对电信网络的发展提出了相应的看法。
朱晓敏[9]（2004）在《基于IP服务质量（QoS）的研究》文中指出随着网络和多媒体技术的不断发展，IP网络已经从原来单一的数据网络发展成一个名副其实的综合业务网。目前，实时音频、视频等多媒体应用已经进入IP网络，但是还有许多问题没有得到良好的解决，其中一个关键的问题就是多媒体的服务质量（QoS）问题。如何在IP网络中为多媒体应用提供服务质量已经成为网络发展得一个重要方向。本文共分六章。第一章提出了在IP网络中使用QoS的必要性并描述了QoS的定义。第二章对IP QoS的控制技术进行了比较全面的阐述。第三章对IETF工作组提出的综合服务模型、区分服务模型、综合服务＋区分服务模型进行了分析和比较，讨论了它们的优缺点。第四章提出了在网络中采用自适应IP QoS机制来提高网络的性能。第五章对IP QoS算法进行了仿真研究。第六章总结全文。
赵慧玲,杨明川[10]（2003）在《IP QoS标准进展》文中指出由于电信级IPQoS是实现多业务网络的关键技术,文章分别介绍了国际上主要标准组织IETF、Internet2、ETSI、ITU-T在IPQoS标准化方面的进展,给出了中国IPQoS的研究现状,阐明了IPQoS的研究前景。
二、IP QoS标准进展（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 QoS标准进展（论文提纲范文）
（1）面向服务的端到端QoS路由策略研究（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 国内外研究现状 |
| 1.2.1 路由策略 |
| 1.2.2 SDN技术 |
| 1.2.3 机器学习在路由中的应用 |
| 1.3 论文的主要研究工作及创新点 |
| 1.3.1 基于SDN的端到端QoS路由策略 |
| 1.3.2 基于拓扑发现的端到端时延测量方法 |
| 1.3.3 基于SDN和机器学习的端到端QoS保障系统 |
| 1.4 论文内容及体系结构 |
| 第二章 论文相关技术概述 |
| 2.1 QoS路由 |
| 2.1.1 基本概念 |
| 2.1.2 性能参数 |
| 2.2 SDN技术概述 |
| 2.2.1 SDN架构分析 |
| 2.2.2 OpenFlow交换机 |
| 2.3 机器学习技术 |
| 2.3.1 机器学习算法 |
| 2.3.2 机器学习在路由中的应用 |
| 2.4 拓扑发现技术 |
| 2.4.1 网络拓扑生成 |
| 2.4.2 网络检测点选取策略 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于SDN的端到端QoS路由策略 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于SDN的QoS路由策略设计 |
| 3.2.1 算法实现过程 |
| 3.2.2 收集链路信息 |
| 3.2.3 计算最优路径 |
| 3.3 算法仿真与分析 |
| 3.3.1 时延仿真结果与分析 |
| 3.3.2 吞吐量仿真结果与分析 |
| 3.3.3 丢包率仿真结果与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于拓扑发现的端到端时延测量方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 拓扑发现 |
| 4.3 端到端时延测量方法 |
| 4.4 具体实施方式 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于SDN和机器学习的端到端QoS保障系统 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 QoS保障系统的总体架构 |
| 5.3 QoS保障系统的路由学习 |
| 5.3.1 LightGBM机器学习模型 |
| 5.3.2 网络流量特征收集 |
| 5.3.3 LightGBM模型训练 |
| 5.4 QoS保障系统的性能分析 |
| 5.4.1 时延仿真结果与分析 |
| 5.4.2 吞吐量仿真结果与分析 |
| 5.4.3 丢包率仿真结果与分析 |
| 5.4.4 算法收敛时间对比 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间成果目录 |
（2）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 |
（3）面向SDN的物联网服务中间件关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 主要研究内容及创新点 |
| 1.3 本文的组织结构 |
| 参考文献 |
| 第二章 相关研究综述 |
| 2.1 本章引言 |
| 2.2 软件定义网络SDN |
| 2.2.1 SDN的起源和定义 |
| 2.2.2 SDN分层架构 |
| 2.2.3 SDN开放接口 |
| 2.2.4 SDN控制器 |
| 2.2.5 SDN开发工具 |
| 2.2.6 SDN的机遇与挑战 |
| 2.3 SDN中的QoS研究 |
| 2.3.1 SDN中的QoS研究概述 |
| 2.3.2 SDN中的QoS研究实例 |
| 2.4 发布/订阅中间件 |
| 2.4.1 发布/订阅交互机制 |
| 2.4.2 发布/订阅系统架构 |
| 2.4.3 发布/订阅类型 |
| 2.4.4 发布/订阅路由 |
| 2.4.5 发布/订阅实现挑战 |
| 2.5 发布/订阅原型 |
| 2.5.1 VCube-PS |
| 2.5.2 RTDDS |
| 2.5.3 Lamps |
| 2.5.4 Bayeux |
| 2.5.5 PADRES |
| 2.5.6 Hermes |
| 2.6 面向SDN的发布/订阅设计 |
| 2.6.1 PLEROMA |
| 2.6.2 SDN-Like |
| 2.6.3 Ride |
| 2.7 面向SDN的发布/订阅QoS研究 |
| 2.7.1 跨层QoS支持 |
| 2.7.2 多播路由研究 |
| 2.7.3 队列管理机制 |
| 2.8 面向物联网的数据分发服务 |
| 2.9 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第三章 面向SDN的支持跨层QoS的物联网发布/订阅通信基础设施 |
| 3.1 本章引言 |
| 3.2 相关工作 |
| 3.3 物联网及服务 |
| 3.3.1 物联网与物联网服务 |
| 3.3.2 服务计算架构SOA与EDSOA |
| 3.3.3 面向SDN的新型物联网架构 |
| 3.3.4 物联网面临的挑战 |
| 3.4 面向SDN的物联网发布/订阅中间件架构设计 |
| 3.4.1 面向SDN的发布/订阅中间件架构 |
| 3.4.2 跨层QoS控制框架 |
| 3.5 面向SDN的基于主题的发布/订阅系统原型设计 |
| 3.5.1 总体设计 |
| 3.5.2 主题设计 |
| 3.5.3 拓扑维护 |
| 3.5.4 事件路由 |
| 3.5.5 策略管理 |
| 3.6 面向SDN的基于主题的发布/订阅系统应用实例 |
| 3.6.1 跨层区分化服务 |
| 3.6.2 跨层访问控制 |
| 3.7 实验评价 |
| 3.7.1 区分化服务实验 |
| 3.7.2 访问控制实验 |
| 3.8 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第四章 面向SDN的发布/订阅多播路由机制研究 |
| 4.1 本章引言 |
| 4.2 相关工作 |
| 4.3 面向SDN的基于主题的发布/订阅实现框架 |
| 4.4 面向SDN的基于主题的斯坦纳树多播路由 |
| 4.4.1 问题描述 |
| 4.4.2 解决MCMN-TC-SDN |
| 4.5 面向SDN的主题式基于Bucket的多播转发 |
| 4.5.1 OpenFlow组表 |
| 4.5.2 基于Bucket的多播 |
| 4.5.3 面向主题的基于Bucket的多播转发算法 |
| 4.6 实验评价 |
| 4.6.1 发布/订阅拓扑构造 |
| 4.6.2 斯坦纳树构造时间开销 |
| 4.6.3 多播树代价比较 |
| 4.6.4 多播树构造时间比较 |
| 4.6.5 端到端时延 |
| 4.6.6 流表大小 |
| 4.7 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第五章 面向SDN的可靠的区分化服务提供机制研究 |
| 5.1 本章引言 |
| 5.2 相关工作 |
| 5.3 模型方法 |
| 5.3.1 XGBoost模型 |
| 5.3.2 ARIMA模型 |
| 5.3.3 RED方法 |
| 5.3.4 增量差法 |
| 5.4 排队时延预测 |
| 5.4.1 数据预处理 |
| 5.4.2 特征选择 |
| 5.4.3 模型训练与参数调整 |
| 5.5 可靠的区分化服务提供机制 |
| 5.5.1 似SDN的发布/订阅系统架构 |
| 5.5.2 主题编码 |
| 5.5.3 优先级队列 |
| 5.5.4 可靠的区分化服务提供框架 |
| 5.6 可靠的区分化服务保证机制 |
| 5.6.1 本地队列带宽调整算法 |
| 5.6.2 全局QoS控制策略 |
| 5.7 实验评价 |
| 5.7.1 实验环境 |
| 5.7.2 排队时延预测方法比较 |
| 5.7.3 本地队列带宽调整算法验证 |
| 5.7.4 本地队列带宽调整算法整体测试 |
| 5.7.5 全局QoS控制策略验证 |
| 5.7.6 恒定比特率流量实验 |
| 5.7.7 可变比特率流量实验 |
| 5.7.8 实验讨论 |
| 5.8 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第六章 结束语 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 进一步工作 |
| 附录 缩略语表 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
| 博士在读期间完成和参与的项目 |
（4）电信宽带IP业务QoE研究（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 电信宽带IP 业务种类及特点 |
| 1.3 宽带业务QoS 研究的现状及意义 |
| 1.3.1 宽带IP QoS 的相关概念 |
| 1.3.2 宽带IP QoS 研究现状 |
| 1.3.3 宽带业务QoS 研究的意义 |
| 1.4 宽带业务 QoE 研究的现状及意义 |
| 1.4.1 QoE 与QoS 的关系 |
| 1.4.2 宽带IP 业务QoE 的研究现状 |
| 1.5 论文创新点及其内容安排 |
| 第二章 宽带IP 业务 QoS 测量研究 |
| 2.1 IP QoS 的参数 |
| 2.1.1 IETF 定义的QoS 参数 |
| 2.1.2 电信宽带IP 业务的QoS 参数 |
| 2.2 网络拓扑结构发现研究 |
| 2.2.1 基于内部节点协作的拓扑发现 |
| 2.2.2 基于端到端测量的拓扑发现 |
| 2.3 端到端网络时延研究 |
| 2.3.1 网络模型及需求分析 |
| 2.3.2 程序结构分析 |
| 2.3.3 数据包格式及发送流程 |
| 2.3.4 协议字段及描述 |
| 2.3.5 时延分析算法 |
| 2.3.6 计算及实例分析 |
| 2.4 一种基于无量纲化的IP 网络QoS 评价方法 |
| 2.4.1 指标无量纲化方法分析 |
| 2.4.2 参与测量的指标定义 |
| 2.4.3 测量方法分析 |
| 2.4.4 试验测试及结果分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 宽带IP 业务QoE 评价方法研究 |
| 3.1 宽带业务QoE 指标与参数定义 |
| 3.1.1 电信宽带IP 业务的QoE 等级与参数 |
| 3.1.2 QoE 参数与QoS 参数的映射关系 |
| 3.2 QoE 评价算法介绍 |
| 3.2.1 AHP 算法介绍 |
| 3.2.2 QoE 参数权重分析 |
| 3.2.3 宽带业务QoE 计算方法 |
| 3.3 VoIP 业务QoE 计算实例 |
| 3.3.1 VoIP 业务简介 |
| 3.3.2 VoIP 业务QoE/QoS 参数定义 |
| 3.3.3 VoIP 业务QoE 计算 |
| 3.3.4 宽带QoE 层次体系与映射关系的应用 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 一种基于用户满意度指数的QoE 评价模型 |
| 4.1 用户满意度模型概述 |
| 4.1.1 用户满意度模型基本指标定义及关系 |
| 4.1.2 线性结构方程模型简介 |
| 4.2 宽带业务下基于QoS 的用户QoE 评价体系 |
| 4.2.1 面向电信运营商的QoE 评价考虑因素 |
| 4.2.2 宽带业务下用户的QoE 评价体系建模与数学化 |
| 4.3 宽带业务QoE 模型参数估计算法 |
| 4.3.1 SAS 统计分析软件简介 |
| 4.3.2 算法实现 |
| 4.4 QoE 模型参数计算及检验 |
| 4.5 单个ADSL 用户QoE 估算 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 宽带IP 业务基于QoE 的计费研究 |
| 5.1 网络计费模式现状 |
| 5.1.1 基于时间的计费 |
| 5.1.2 基于流量的计费 |
| 5.1.3 基于QoS 计费模式 |
| 5.2 基于QoE 的宽带IP 业务的计费策略研究 |
| 5.2.1 基于QoE 的计费模式 |
| 5.2.2 基于QoE 的计费策略 |
| 5.3 基于服务体验的多QoE 参数联合计费策略研究 |
| 5.3.1 不同宽带业务QoE 参数的可替代性 |
| 5.3.2 多个QoE 参数下联合最优价格算法描述 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 1 全文总结 |
| 2 进一步研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 英文缩略词 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（5）IP网络的QOS测量和QOE测量（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 IP Qos研究背景 |
| 1.2.1 目前IP网络的特点 |
| 1.2.2 网络高速度与服务质量的需要 |
| 1.3 IP QoS国内外研究现状及意义 |
| 1.3.1 IP QoS相关概念 |
| 1.3.2 IP QoS测量技术现状 |
| 1.3.3 研究意义 |
| 1.4 IP网络QoE的研究 |
| 1.4.1 IP QoE研究意义 |
| 1.4.2 QoE概述 |
| 1.4.3 QoE和QoS的关系 |
| 1.4.4 IP QoE的研究现状及预测 |
| 1.4.4.1 相关标准化组织进展 |
| 1.4.4.2 面临的问题 |
| 1.4.4.3 QoE研究发展趋势 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第二章 IP QOS测量研究现状 |
| 2.1 IP QoS测量技术概述 |
| 2.2 测量的参数体系 |
| 2.2.1 IETF定义的IP QoS参数 |
| 2.2.2 ITU-T定义的IP QoS参数 |
| 2.3 IP QoS测量方法 |
| 2.3.1 主动测量 |
| 2.3.2 被动测量 |
| 2.3.3 基于路由的测量 |
| 2.3.4 路由协作的测量 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 IP QOS测量中的若干关键技术研究 |
| 3.1 时延测量研究 |
| 3.1.1 时延的分类 |
| 3.1.2 被动模式的RTT测量 |
| 3.1.2.1 测量对象定义 |
| 3.1.2.2 相关测量研究 |
| 3.2 丢包率测量研究 |
| 3.2.1 丢包概念 |
| 3.2.2 影响测量的包行为 |
| 3.2.3 丢包测量方法 |
| 3.3 带宽测量研究 |
| 3.3.1 瓶颈带宽测量 |
| 3.3.2 可用带宽测量 |
| 3.3.3 TCP连接吞吐量 |
| 3.4 测量结果的分析模型 |
| 3.4.1 基本原理 |
| 3.4.2 最大似然估计和EM算法 |
| 3.5 时钟同步问题 |
| 3.5.1 时钟同步研究进展 |
| 3.5.2 基于NTP的时间同步 |
| 3.5.2.1 NTP协议概述 |
| 3.5.2.2 NTP的工作原理 |
| 3.5.2.3 NTP的工作模式 |
| 3.5.2.4 NTP系统体系结构 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 被动模式的QOS/QOE测量系统设计 |
| 4.1 系统框架 |
| 4.1.1 指标体系设计 |
| 4.1.1.1 基本QoS指标 |
| 4.1.1.2 应用QoS指标 |
| 4.1.2 网络QoS/QoE指标测量方法 |
| 4.1.2.1 基本测量原理 |
| 4.1.2.2 测量方法与架构 |
| 4.2 基于NDIS的高速流量捕获 |
| 4.2.1 报文捕获驱动程序 |
| 4.2.2 WinPcap系统介绍 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 实验平台设计与测试 |
| 5.1 平台设计 |
| 5.2 实验结论 |
| 5.2.1 测量子网之间的往返时延IDTD |
| 5.2.2 测量子网之间的路径带宽IDPB |
| 5.2.3 测量子网之间的子网间音频流媒体QoE评分IDAR |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者攻硕期间研究成果及学术论文 |
（6）IP网络QoS技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 主要研究工作 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.4 本文的组织 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 TCP/IP网络及其QOS概述 |
| 2.1 分组交换网络及其拥塞现象 |
| 2.1.1 电路交换和分组交换 |
| 2.1.2 拥塞产生的原因及其控制 |
| 2.2 Internet和TCP/IP协议 |
| 2.2.1 Internet简介 |
| 2.2.2 TCP/IP协议的层次模型 |
| 2.2.3 网际层协议——IP |
| 2.2.4 运输层协议——TCP/UDP |
| 2.3 IP QoS的定义和实现 |
| 2.3.1 IP QoS的定义 |
| 2.3.2 IP QoS的实现 |
| 2.4 IP QoS主要模型和机制概述 |
| 2.4.1 Intsery/ RSVP模型 |
| 2.4.2 DiffServ模型 |
| 2.4.3 MPLS和流量工程 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 一种适用于Scavenger Service的对数自适应队列调度算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 Scavenger Service及其队列调度算法 |
| 3.2.1 Scavenger Service简介 |
| 3.2.2 问题的提出 |
| 3.3 LAWRRQ算法的设计思想和实现 |
| 3.3.1 LAWRRQ算法的队列调度机制 |
| 3.3.2 LAWRRQ的队列缓冲区分配 |
| 3.4 实验与分析 |
| 3.4.1 仿真环境 |
| 3.4.2 Scavenger service的实现 |
| 3.4.3 对BE流的保护 |
| 3.4.4 BE流满载时算法对Scavenger Service流数量变化的反应 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 Scavenger Service的公平性——MFRED算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 公平性的定义和评价方法 |
| 4.2.1 最大-最小公平性 |
| 4.2.2 比例公平性 |
| 4.2.3 潜在延迟最小化 |
| 4.2.4 公平性的加权因子 |
| 4.2.5 公平性指数 |
| 4.3 Scavenger Service中的公平性问题 |
| 4.3.1 IP网络公平性的相关研究 |
| 4.3.2 Scavenger Service公平性的实验和分析 |
| 4.4 MFRED:一种改进的 FRED算法 |
| 4.4.1 FRED在Scavenger Service下的问题及其改进 |
| 4.4.2 MFRED和 FRED的对比实验及分析 |
| 4.4.3 MFRED对SS流带宽的平衡作用 |
| 4.5 根据nactive参数值调节SS流最小保证带宽 |
| 4.5.1 nactive值和SS流数量的关系 |
| 4.5.2 实验验证 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 确保服务中一种基于域内ECN反馈的AIMD标记算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 相关的研究 |
| 5.2.1 确保服务中聚合流带宽分配的不公平性 |
| 5.2.2 改善公平性的方案 |
| 5.3 IEAM算法的设计思想和实现 |
| 5.3.1 核心路由器的队列管理和拥塞信息的反馈 |
| 5.3.2 边界路由器CIR的调整 |
| 5.3.3 AIMD调节应用在TCP和IEAM中的异同比较 |
| 5.3.4 入口路由器的标记机制 |
| 5.4 实验和分析 |
| 5.4.1 实验拓扑和配置 |
| 5.4.2 比例带宽分配的实现 |
| 5.4.3 承诺信息速率的调整 |
| 5.4.4 对链路带宽利用率的影响 |
| 5.4.5 不同聚合流在不同时刻启停 |
| 5.4.6 用户带宽需求存在限制的情况 |
| 5.4.7 其他因素的影响 |
| 5.4.8 有关参数的讨论 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 无线移动IP网络中的 QoS |
| 6.1 引言 |
| 6.2 移动 IP简介 |
| 6.3 DiffServ在移动IP网络下的扩展 |
| 6.4 IntServ/RSVP在移动IP网络下的扩展 |
| 6.4.1 资源预留管理 |
| 6.4.2 预留路径重建 |
| 6.4.3 移动代理设计 |
| 6.4.4 与移动管理机制的结合 |
| 6.5 一种快速移动IPv6下的QoS机制 |
| 6.5.1 方案概述 |
| 6.5.2 实验分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 对IP QoS的展望 |
| 附录: ns2网络仿真研究方法简介 |
| 附录: 缩略语 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表(完成)的学术论文 |
| 攻读学位期间作为主要人员参加的项目 |
| 致谢 |
（7）空间数据通信与组网技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 本文的贡献 |
| 1.4 论文的组织 |
| 第二章 IP 在空间通信中的适用性分析 |
| 2.1 背景:一颗卫星与两个通讯标准的诞生 |
| 2.1.1 因特网协议(IP)与因特网社团(ISOC) |
| 2.1.2 空间数据通信标准与空间数据系统咨询委员会(CCSDS) |
| 2.1.3 两个标准的区别和融合 |
| 2.2 CCSDS 空间通信标准的演进 |
| 2.2.1 早期空间链路协议(Space link protocol) |
| 2.2.2 空间链路协议的重构和扩充 |
| 2.2.3 CCSDS 通信协议层次模型 |
| 2.3 天地一体化的网络协议和IP 在未来空间通信中的可行性 |
| 2.3.1 空间任务需要端到端天地一体化的网络协议 |
| 2.3.2 IP 的设计思想符合空间要求 |
| 2.3.3 IP 在空间中的实验和应用证明了其可行性 |
| 2.3.4 技术的发展使IP 适应空间通信需求 |
| 2.3.5 非技术因素 |
| 2.4 讨论与小结 |
| 第三章 IP 的QoS 机制和面向空间信息传输的QoS 模型 |
| 3.1 服务质量(QoS)定义和IP 网络服务质量保证需求 |
| 3.1.1 什么是QoS |
| 3.1.2 网络服务质量参数 |
| 3.1.3 IP 网络QoS 支持需求和目标 |
| 3.2 IP 服务质量保证机制 |
| 3.2.1 数据层面 |
| 3.2.2 控制层面 |
| 3.3 IP 友好的服务质量体系 |
| 3.3.1 IP 优先权和服务类型—有限QoS |
| 3.3.2 集成服务模型(InServ)—QoS 体系架构初步尝试 |
| 3.3.3 区分服务(Diffserv)—向IP 友好的QoS 体系迈进 |
| 3.3.4 讨论 |
| 3.4 基于IP 的空间通信需求和模型 |
| 3.4.1 空间通信QoS 需求和空间链路特点 |
| 3.4.2 基于IP 空间任务信息的传输模型 |
| 3.4.3 空间任务信息端到端的QoS 支持 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 适配带宽变化的地空链路管理机制 |
| 4.1 地空链路的影响因素和抗干扰技术 |
| 4.1.1 影响链路传输质量的因素 |
| 4.1.2 抗衰减技术措施 |
| 4.1.3 抗干扰技术对链路的影响 |
| 4.2 链路共享相关研究 |
| 4.3 基于类的排队算法(CBQ)和链路带宽变化对其影响 |
| 4.3.1 常规调度器 |
| 4.3.2 估计器 |
| 4.3.3 带宽共享调度器 |
| 4.3.4 链路带宽变化对CBQ 影响 |
| 4.4 适于带宽变化的分层链路共享方法 |
| 4.4.1 CBQ-VB 算法概述 |
| 4.4.2 CBQ-VB 算法原理和实现 |
| 4.5 基于管理域的带宽重分配方法 |
| 4.5.1 DBBR 算法目标 |
| 4.5.2 DBBR 算法原理与实现 |
| 4.6 输出缓存反馈控制系统稳定性分析 |
| 4.7 性能仿真与分析 |
| 4.7.1 仿真环境 |
| 4.7.2 仿真试验和结果分析 |
| 4.7.3 参数选取Kp 选取 |
| 4.7.4 参数选取V_(th)选取 |
| 4.8 小结 |
| 第五章 基于卫星环的层次式空间网络模型 |
| 5.1 空间任务通信的特点和需求 |
| 5.2 基本概念与术语 |
| 5.2.1 卫星轨道参数 |
| 5.2.2 轨道类型 |
| 5.2.3 扰动及其影响 |
| 5.3 空间任务通信现状及相关的研究 |
| 5.3.1 空间任务通信现状和存在的问题 |
| 5.3.2 商用卫星通信系统现状和问题 |
| 5.3.3 相关的研究 |
| 5.4 空间通信基础设施的模型 |
| 5.4.1 减小用户系统和通信设施间的切换频率 |
| 5.4.2 卫星环卫星个数选取 |
| 5.4.3 基于卫星环的层次式通信模型 |
| 5.5 小结和讨论 |
| 第六章 空间通信模拟试验 |
| 6.1 NS2 空间网络仿真环境 |
| 6.1.1 NS2 中卫星节点种类 |
| 6.1.2 NS2 中卫星节点和链路的组成结构 |
| 6.1.3 切换管理和路由 |
| 6.1.4 星群 |
| 6.2 空间仿真环境建立 |
| 6.2.1 通信卫星节点 |
| 6.2.2 航天器类节点 |
| 6.2.3 地面站类节点 |
| 6.2.4 跟踪记录 |
| 6.3 空间通信模型仿真与分析 |
| 6.3.1 切换频率 |
| 6.3.2 最短路径传播时延 |
| 6.3.3 相对移动速率和距离 |
| 6.4 小结 |
| 第七章 结束语 |
| 7.1 本文工作总结 |
| 7.2 下一步研究方向 |
| 附录A 公式(5.6)推导 |
| 附录B 公式(5.8)推导 |
| 附录C 定理5.2,5.3,5.4 证明 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（8）IP网络及其QoS技术发展研究（论文提纲范文）
| 1 IP QoS研究背景 |
| 2 IP QoS体系结构与影响因素分析 |
| 2.1 IP Qo S具体指标 |
| 2.2 下一代核心网络主要承载业务与Qo S需求 |
| 2.3 IP Qo S影响因素分析 |
| 2.3.1 丢包率 |
| 2.3.2 可变时延 |
| 2.3.3 业务时延 |
| 2.3.4 业务带宽 |
| 2.4 业务带宽保障机制 |
| 3 IP技术带宽保障机制 |
| 3.1 传统IP技术的带宽保障机制 |
| 3.2 IP QoS体系结构 |
| (1)IntServ模型 |
| (2)DiffServ模型 |
| 3.3 MPLS技术 |
| (1)连接的QoS支持 |
| (2)流量工程 |
| 3.4 当前IP QoS技术的局限性 |
| 4 需要注意的几个关键问题 |
| (1)服务质量管理的研究落后于服务质量控制 |
| (2)缺乏统一的服务质量体系架构和详尽的标准 |
| (3)服务质量管理和服务质量控制机制脱节 |
| (4)服务质量研究同具体应用相脱节 |
| 5 对IP网络及其QoS发展的再认识 |
| 6 结束语 |
（9）基于IP服务质量（QoS）的研究（论文提纲范文）
| 1 绪论 |
| 1.1 多媒体业务在Internet上的发展 |
| 1.2 多媒体业务对QoS的要求 |
| 1.3 服务质量(QoS)的定义 |
| 1.4 本文所做的工作 |
| 2 服务质量(QoS)的控制技术 |
| 2.1 接纳控制和信源整形 |
| 2.1.1 接纳控制 |
| 2.1.2 信源整形 |
| 2.2 QoS路由和资源预留 |
| 2.2.1 传输时延保证的路由算法 |
| 2.2.2 路由策略 |
| 2.2.3 路由的实现 |
| 2.3 基于QoS的传输调度 |
| 2.4 缓冲区管理 |
| 2.5 流量控制 |
| 2.6 拥塞控制 |
| 2.7 小节 |
| 3 IP QoS的业务模型 |
| 3.1 综合服务IntServ模型 |
| 3.1.1 IntServ的服务类别 |
| 3.1.2 IntServ的组成部分 |
| 3.1.3 IntServ的资源预留协议(RSVP) |
| 3.1.4 IntServ的缺陷 |
| 3.1.5 IntServ的进一步探索 |
| 3.2 区分服务DiffServ模型 |
| 3.2.1 DiffServ的技术要点 |
| 3.2.2 每跳行为PHB |
| 3.2.3 区分服务和综合服务的比较 |
| 3.3 DiffServ与IntServ相结合的端到端QoS模型 |
| 3.3.1 DiffServ支持端到端IntServ的实现框架 |
| 3.3.2 支持IntServ的DiffServ资源管理方案 |
| 3.3.3 DiffServ支持端到端IntServ的研究展望 |
| 3.4 小结 |
| 4 自适应IP QoS 研究 |
| 4.1 提出自适应IP QoS的原因 |
| 4.2 自适应IP QoS的管理体系模型 |
| 4.3 自适应IP QoS 的管理流程 |
| 4.3.1 基本服务函数 |
| 4.3.2 QoS映射 |
| 4.3.3 QoS协商 |
| 4.3.4 QoS接入 |
| 4.4 小节 |
| 5 自适应IP QoS 仿真 |
| 5.1 自适应IP QoS仿真模型 |
| 5.2 自适应IP QoS仿真结果 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（10）IP QoS标准进展（论文提纲范文）
| 1 IETF的IP QoS研究 |
| 1.1综合业务模型 |
| 1.2区别业务模型 |
| 1.3流量工程 |
| 2 Internet2的IP QoS研究 |
| 3 ETSI及其他组织的IP QoS研究 |
| 4 ITU-T的IP QoS研究 |
| 5 中国的IP QoS研究 |
| 6 IP QoS下一步研究方向 |
| 7 电信级IP QoS的发展趋势 |
四、IP QoS标准进展（论文参考文献）
- [1]面向服务的端到端QoS路由策略研究[D]. 赵政权. 北京邮电大学, 2021(01)
- [2]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)
- [3]面向SDN的物联网服务中间件关键技术研究[D]. 师玉龙. 北京邮电大学, 2020
- [4]电信宽带IP业务QoE研究[D]. 李振军. 华南理工大学, 2010(12)
- [5]IP网络的QOS测量和QOE测量[D]. 何智星. 电子科技大学, 2008(05)
- [6]IP网络QoS技术研究[D]. 陈晓峰. 浙江大学, 2006(09)
- [7]空间数据通信与组网技术研究[D]. 史立. 中国科学院研究生院（计算技术研究所）, 2006(10)
- [8]IP网络及其QoS技术发展研究[J]. 袁捷,张同须. 电信科学, 2005(05)
- [9]基于IP服务质量（QoS）的研究[D]. 朱晓敏. 辽宁工程技术大学, 2004(04)
- [10]IP QoS标准进展[J]. 赵慧玲,杨明川. 中兴通讯技术, 2003(S1)