一、端到端的服务质量路由框架（论文文献综述）
何国彪[1]（2021）在《去中心化可信互联网基础设施关键技术研究》文中指出互联网作为信息革命核心技术已经深入到各个领域,随着网络空间的快速扩张,其安全可信问题也变得更加严峻。域名根服务系统、域间路由系统和多域网络资源共享与切片编排是互联网重要基础设施,它们是互联网服务可用性、网络连通性和资源共享性的基础。虽然互联网整体架构采用了分布式设计理念,但这些互联网重要基础设施背后所依赖的安全信任模型是中心化的,存在中心权威机构权限过大、单点失效和数据隐私泄露等诸多安全风险。近年来,具备去中心化和不可篡改特性的区块链技术发展迅速,为构建互联网基础设施去中心化安全信任模型带来新的思路,本文主要工作和创新点如下:（1）域名根服务系统依赖中心化安全信任模型,存在单点失效、顶级域名被篡改或删除等安全风险。针对此问题,提出一种基于区块链的去中心化可信域名根服务机制。设计了基于区块链的顶级域名操作交易格式,提出一种基于信誉值的新型共识算法保证根区数据一致性且不可篡改,提升系统可扩展性和安全性。然后,设计了一种兼容性方案以降低部署复杂度。本文实现的原型系统在谷歌云上进行了性能测试,并对其安全性进行了分析评估。实验结果表明,去中心化可信域名根服务机制在时延、吞吐量方面可满足根区数据更新性能要求,域名解析性能稍低于当前域名根服务系统,但更安全可信。（2）BGP（Border Gateway Protocol）中路由源认证、路径通告验证和路由泄露保护三类安全机制依赖中心化的资源公钥基础设施,存在单方面撤销IP前缀证书等安全风险。针对此问题,提出一种基于区块链的去中心化可信BGP安全机制。核心思想是基于区块链技术维护去中心化且不可篡改的路由源认证、真实拓扑和加密的路由策略信息库,分别用以防御前缀劫持攻击、路径伪造攻击和路由泄露。为最小化对当前BGP性能影响和保证安全信息全局一致性,提出一种基于分区和BLS（Boneh-Lynn-Shacham）签名的高效共识算法。然后,利用BGP的团体扩展属性设计了一种兼容性部署方案。最后,实现去中心化路由源认证和路径通告验证原型系统并在谷歌云上进行部署,实现去中心化路由泄露保护原型系统并在微软机密计算云平台上部署,对性能、安全性和隐私性进行了分析评估。实验结果表明,所提机制可满足当前BGP消息和路由策略更新性能要求,在有效防御BGP攻击的前提下具有更好的安全性和隐私性。（3）当前多个网络管理域之间资源共享与切片编排多采用中心化架构,存在单点失效、中心权威机构权限过大和数据隐私泄露等问题。针对此问题,提出一种基于区块链的去中心化可信多域网络资源共享与切片编排机制。为激励网络管理域积极共享其可用网络资源和最小化区块链技术为保证安全可信引入的性能损耗,设计了一种基于资源贡献值和可信度的新型共识算法。此外,引入一种基于博弈论的双边评价机制,通过抑制网络中恶意行为保证资源共享过程中的公平性,提升用户体验。为防止多域网络资源共享中数据隐私泄露,采用可信执行环境技术设计相应功能组件保护数据隐私。最后,实现原型系统并在微软机密计算云平台上进行实验验证,对其性能、安全性和优势分析评估。实验结果表明,去中心化可信多域网络资源共享与切片编排机制在保证网络资源共享与切片编排信息隐私性的前提下,具有较好时延、吞吐量性能和安全性。
王泽南[2]（2021）在《基于网络功能虚拟化的业务优化编排研究》文中认为为了解决由传统硬件网络设备所带来的网络结构僵化、资源利用率低、管理复杂等问题,网络功能虚拟化技术应运而生。网络功能虚拟化通过虚拟化技术,将基于专用硬件的网络功能设备转变成以虚拟机、容器或进程的形式运行在通用服务器上的虚拟网络功能。虚拟网络功能的出现带来了快速灵活的业务部署、高效的资源利用、低开销的运营管理等诸多优势,然而同时也带来了许多新的问题和挑战。虚拟网络功能集群的总处理能力能够随业务流量的波动而动态伸缩,以实现高效的资源利用。然而,如何针对虚拟网络功能集群动态伸缩设计高效的流量调度机制是亟需解决的问题。此外,网络功能虚拟化使得服务链的部署变得灵活,而如何设计服务链的优化部署算法仍然是一个开放性的问题。最后,需要为服务链部署备份节点以提高业务的整体可用性,如何高效地分配备份节点以满足业务的可靠性需求变得日益重要。针对上述的问题与挑战,本文将从虚拟网络功能集群内的缩扩容与流调度、服务链的部署、服务链的备份这三个切入点展开研究,所设计的机制与算法将促进业务编排朝着自动、持续、实时、优化的方向发展。本文的具体工作包括以下四个方面。1.虚拟网络功能集群内缩扩容与流调度的协同优化。由于业务流量的动态变化,需要在虚拟网络功能集群内部实现动态的缩扩容,并同时对业务流量进行合理的调度。然而业务流量中流数量众多且呈现大小流分布,基于哈希的流调度方案和基于流表的流调度都无法高效且均衡的调度流量。为此,本文提出了协同虚拟网络功能集群内缩扩容与流调度的框架Hieff。Hieff按流速区分大流和小流,使用流表调度大流,而使用一致性哈希调度小流。此外,Hieff协同优化流调度和缩扩容的策略,目标是将集群中全部活动实例的负载保持在预设的目标值附近,同时降低流迁移和实例管理开销。2.服务链生成、放置与分配的协同优化。在部署服务链之前,首先需要根据业务的需求生成服务链。然而,目前没有工作对服务链的生成、放置与分配进行联合的优化,为了填补这一空白,本文提出了 SFC-CPA问题。本文在服务链的放置与分配中引入了服务链依赖矩阵和服务链生成矩阵,将服务链生成、放置与分配的协同优化问题建模为0-1线性规划。为了求解SFC-CPA问题,所设计的Jcap算法基于路径长度估计协同优化了服务链的放置与分配过程和服务链的生成过程。Jcap算法能有效地提高虚拟网络功能实例的资源利用率并降低业务对物理带宽资源的占用,此外,Jcap算法求解高效且性能表现接近最优解。3.端到端时延严格保障的服务链优化部署。时延敏感的业务如自动驾驶、远程医疗等,对服务链的端到端时延有更加严格的要求。然而,目前的服务链部署工作并不能保证每一个数据包都能在计算所得的时延内完成传输。为了解决这一问题,本文提出了DetSFC部署问题。DetSFC问题的目标是最大化接收的业务量,同时保证所接收业务的端到端时延严格满足要求,即保证经过服务链的每一个数据包的时延均满足要求。为此,DetSFC基于网络演算推导了数据包经过服务链的端到端时延上限,并通过实验验证了推导所得结果的准确性。基于网络演算的结果,所设计的算法JRRA通过协同优化服务链的路由与VNF节点的资源分配,实现了DetSFC的目标。4.资源感知的服务链备份节点优化分配。虚拟网络功能相比基于专用硬件的网络功能设备在可用性方面性能有所降低,从而降低了服务链的整体可用性,因此需要为服务链部署备份节点。服务链中不同的虚拟网络功能所需的资源量与其可用性参数都不同,如何为服务链分配备份节点对服务链整体的可用性和备份节点的资源消耗有很大的影响。然而,现有的算法在设计备份节点分配方案时忽略了虚拟网络功能之间异构的资源需求。为此,本文提出了一种资源感知的服务链备份节点分配方案RABA。RABA面向一对一专用备份和一对多共享备份两种场景,设计了服务链整体可用性的计算方法,优化了服务链的备份节点分配,实现了在满足服务链整体可用性需求的同时,最小化备份节点的资源消耗。
李保星[3]（2021）在《SDN环境下的L7路由选择方案研究与实现》文中进行了进一步梳理服务质量（Quality of Service,QoS）路由能够获悉网络链路性能以选择一条符合质量需求的路线传输数据包,作为保证服务质量的手段之一,合理分配网络资源的同时保障了多种对资源要求不同的业务的传输需求。软件定义网络（Software Defined Networking,SDN）环境下的QoS路由利用了控制器的集中管控特性,由控制器统一收集网络状态并规划路由,保留QoS路由优势的同时更减少了交换设备的压力。然而,目前SDN环境下利用QoS路由保证服务质量的研究中,对服务类别不清晰的数据包,SDN控制器无法感知数据包的服务需求,SDN控制器缺少针对链路丢包率的有效测量方式,无法面向端到端丢包率指导路由,而且不能依据不同业务的质量需求灵活地计算路由方案。本文针对上述问题提出 了基于数据包应用层（Open System Interconnection Layer 7,OSI L7）内容的路由选择方案。本文的主要工作和创新点如下。对于缺少服务类型的数据包,本文使用制定的正则特征规则对其应用层的字节序列进行匹配,识别数据包应用层协议进而判定服务类别。如果正则特征无法识别则采用端口号识别应用层协议。在保证端到端丢包率的QoS路由中,本文提出了一种测量链路丢包率的方式,每隔一段时间使用SDN交换机的流表项的特定字段计算链路丢包率,以过去若干时刻的丢包率的平均值估计链路实际丢包率,为拓扑图的边提供权重。本文提出了一种预处理链路丢包率的方法,保持链路丢包率与端到端丢包率为单调递增关系不变的前提下,将乘性度量属性转变为加性度量属性以适应寻找权重之和较小的多条路径的算法。在计算路由方面,本文将服务类别划分为延迟敏感类别和丢包敏感类别,分别以链路延迟和预处理的链路丢包率作为拓扑图的边的权重,计算多条符合服务质量的路由,并最终寻找到一条端到端延迟和丢包率均最小的最佳路由。本文将识别服务类型、测量链路丢包率以及计算路由功能集成到了Floodlight控制器中。使用Mininet搭建仿真网络,我们对本文方案进行了功能测试和性能测试。功能测试的结果表明了本文方案识别服务类型的准确率达到了 98%,测量的链路丢包率的误差被控制在1%以内,计算的路由相比于Floodlight的路由方案丢包率大大减少,从而证明了本文方案在SDN环境下可以有效提升服务质量。性能测试结果表明了本文方案的平均损耗约为1毫秒,该时间在实际SDN环境下可以被接受。
朱宇[4]（2021）在《星地融合网络中基于协同流量预测的路由算法研究与实现》文中研究说明得益于低地球轨道（Low Earth Orbit,LEO）卫星网络具有传播损耗低、数量级大、较少受地理环境的限制、提供全球无缝覆盖等优点,卫星网络和地面网络紧密结合的星地融合网络被提出,并且在工业界和学术界都受到了广泛的关注。随着星地融合网络可承载的业务不断增多,构建实时、高效、均衡的路由算法直接关系着网络服务质量（Quality of Service,QoS）,是星地融合网络发展的必然要求。但是,LEO卫星网络的拓扑结构动态变化频繁,资源与流量分布不均衡给星地融合网络中路由算法的设计带来挑战。目前已有的研究大多数是将地面网络资源和卫星网络资源分开考虑的,往往由两个网络各自的路由结果组合而成,难以满足用户的端到端QoS需求,并且是在网络已经发生拥塞时才被动地执行流量控制措施,没有充分利用卫星流量的历史数据。针对当前星地融合网络路由算法存在的不足,本文提出基于流量预测的负载均衡与QoS路由算法（Load Balancing and QoS Routing basedon TrafficPrediction,TP-LBQR）。首先,通过预测卫星节点在下一时刻的流量,反映卫星负载情况,从而选择更可靠的下一跳路由。由于传统的流量预测算法在预测精度与效率上都有所欠缺,本文提出了基于堆叠降噪自编码器（Stacked Denoising Auto-encoder,SDAE）的深度学习流量预测算法,并且考虑到卫星节点的计算存储能力有限,提出了卫星-地面站协同流量预测的边缘卸载模型（Cooperative Traffic Prediction Model,CTPM）,最小化模型预测所需时延。其次,在星地融合网络中引入软件定义网络（Software Defined Network,SDN）可以有效地解决异构网络的管理问题,使得端到端路由成为可能。因此本文建立了基于SDN的星地融合网络场景,并根据LEO卫星特点定义链路代价函数,利用流量预测结果定义负载权重因子,然后采用蚁群算法对路由进行求解,得到满足负载均衡与QoS需求的端到端路径。最后,本文基于TP-LBQR路由算法,设计并实现了一个仿真验证系统。首先对该系统进行了需求分析,并设计了系统架构和数据库,在此基础上介绍了各模块的详细设计,包括网络拓扑展示模块、流量预测模块和路由选择模块。前端使用Vis.js绘制可视化拓扑图,jQuery实现前后端ajax交互,以及JSP和CSS/HTML提供可视化界面与用户交互功能,后台开发采用SSM框架,数据库采用MySQL。最后介绍了系统的测试情况,通过功能测试和性能测试,保证系统的稳定性与可用性,表明该系统能够帮助运维人员在星地融合网络中科学地规划路由。
李航[5]（2021）在《LEO卫星网络的可靠性路由算法研究》文中研究指明LEO卫星通信系统具有通信时延低、研发成本低以及通信组网灵活等优势,受到了各航天科技大国的重点关注。而高效、可靠的星间路由算法对卫星网络性能发挥至关重要。但是,目前的LEO卫星网络星间路由算法在可靠性方面仍然存在诸多挑战:一方面,由于LEO卫星网络的高动态拓扑变化、全球流量分布不均衡,致使卫星节点和链路易发生拥塞;另一方面,由于受星间链路稳定性差、开放性、暴露性等特点的影响,网络内部路由易遭受恶意攻击。因此,为了解决以上的问题,本文深入研究了LEO卫星网络的可靠性路由算法。具体的研究内容如下:（1）针对卫星节点和链路的拥塞问题,提出了基于QoS保障的LEO卫星网络可靠性路由算法。该算法从QoS保障角度考虑,通过减小卫星节点和链路拥塞发生概率,降低因拥塞导致队列溢出所产生的丢包,提高路由转发的可靠性。首先,基于改进的轨道发言人机制完成全网链路状态数据库更新,并构建一种多QoS约束且能实现全球流量均衡分布的最优路由模型。其次,采用拓扑剪枝预处理以及拉格朗日松弛技术完成最优路径的求解,若最优路径不存在则计算一条缺省路径。然后,将求得的最优路径或缺省路径采用压缩编码机制转换,得到用以指导数据包实际路由转发的路径ID表。最后,经仿真测试验证,此算法在平均端到端时延、丢包率、吞吐量、流量均衡指数以及归一化链路负载等方面均表现不错。（2）针对卫星网络中潜在的内部路由攻击问题,提出了一种基于节点信任度的LEO卫星网络安全路由算法。该算法从路由安全角度考虑,通过及时检测和隔离卫星网络中恶意节点,降低因恶意节点发动诸如黑洞、灰洞等攻击造成数据包被恶意丢弃的影响,提高路由转发可靠性。首先,利用D-S证据理论构建一套用于评估卫星节点信任度的动态信任评估模型,包括直接信任、间接信任以及聚合信任模型的设计。然后,采用此套信任评估模型对一种低开销基于轨道预测的LEO卫星网络路由算法进行安全信任加固,设计出基于节点信任度的LEO卫星网络安全路由算法,包括基础路由模块、动态信任评估处理模块以及动态健康诊断处理模块的设计。最后,经仿真测试验证,此算法在分组投递率、丢包率均表现不错。
赵政权[6]（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。
王键[7]（2021）在《面向软件定义的天地一体化网络性能分析与仿真实现》文中研究指明近年来空天地一体化网络（Space-air-ground Integrated Network,SAGIN）受到了越来越多学术界和工业界学者的关注。空天地一体化网络具有显着优点:卫星网络覆盖范围广、空中网络灵活性强、地面网络资源丰富,SAGIN能有机结合不同层面网络优势,在地面监控测绘、导航制导、军事作战等各个领域发挥重大作用。针对上述问题,本文以软件定义网络（Software Defined Network,SDN）与天地一体化网络架构相结合为出发点,以优化地-星全局网络性能为研究目标,旨在为空天地一体化网络的通信架构设计、网络融合、路由规划等关键问题提供科学理论与技术支撑。本文的主要工作包括:研究了空天地一体化网络和SDN架构的基础模块和系统组成,将SDN技术具有的集中控制、数据和转发平面分离、开放底层网络配置编程接口等特点运用于天地一体化网络架构。详细分析和设计了面向SDN的天地一体化网络分层通信框架。研究和分析了SDN星载交换机,SDN卫星网关等核心模块与功能,对SDN架构在一体化网络中应用的可行性和实用性给出了有力证明。针对地-星SDN控制链路进行数学建模,以最小化网络维护时延为目标设计和优化了LEO卫星星座构型。研究了空天地一体化网络中卫星网络SDN控制器部署问题,以卫星覆盖率和切换重数为研究点,在保证地-星通信链路质量的基础上,设计了基于地星覆盖值的SDN控制器部署算法。该动态控制器部署算法与传统基于地面静态节点拓扑完成控制器部署相比,能够保障卫星运行周期内地-星链路最小切换,显着改善“空白覆盖”问题。研究了在LEO/MEO分布式SDN网络场景下,满足地面用户不同优先级网络业务服务路由规划的问题。论文提出了一种基于服务质量的动态优先级蚁群路由算法。该算法基于分布式SDN网络Qo S约束模型,首先利用卫星时序图的概念将卫星网络模型拓扑动态离散化,通过自定义网络代价函数调整蚁群寻路参数,合理保障了SDN天地一体化网络不同指标间的均衡,满足了用户多样的Qo S需求。仿真结果表明,该算法有力结合了SDN优势以克服一体化网络的缺陷,保证了不同优先级业务的服务质量要求,端到端时延相较与OSPF协议与RIP协议分别提高了15.3%以及16.7%。
张梓强[8]（2021）在《基于ONOS的SDN网络QoS优化设计与实现》文中研究说明随着网络技术的高速发展,网络规模的扩大和应用数量的增加,使得用户对网络的服务质量保障提出了新的要求,亟需高效的路由算法对业务流的服务质量（Quality Of Service,QoS）需求进行保障。但是传统网络架构复杂,难以获取全局视图,限制了路由算法的设计和部署,无法提供理想的QoS保障。而软件定义网络（Software Defined Network,SDN）架构的提出,解耦了控制平面和数据平面,为QoS路由带来了新的思路。基于SDN架构,可以根据QoS策略在控制平面实现对应的路由算法,并通过Open Flow协议在数据平面安装对应流表。同时,机器学习算法的普及,也为SDN网络中的QoS路由优化带来了新的研究方向。本文选取ONOS（Open Network Operating System,开放网络操作系统）控制器作为研究工具,结合机器学习算法,研究为SDN网络中的业务流提供服务质量保障的路由方案。主要工作包括以下三部分:第一,设计了基于效用值和流量预测的QoS路由方案。该路由方案通过为不同类型的业务设计不同的效用函数,将路径对业务QoS的满足程度量化为效用值,并基于该效用值进行路径计算,从而保障不同类型业务的QoS需求。同时,该路由方案可以基于长短期记忆（Long Short-Term Memory,LSTM）神经网络对链路流量进行预测,并且能够根据流量预测的结果进行链路拥塞风险判断和预防。第二,设计了基于强化学习的QoS路由方案。该路由基于深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG）算法,能够根据定制的QoS优化策略和从SDN网络中获取到的网络状态自发性地进行学习,并根据所学习到的知识生成路由策略,从而最大化网络综合效用。第三,在ONOS控制器中对基于效用值和流量预测的QoS路由和基于强化学习的QoS路由进行了实现,并基于Mininet搭建SDN网络仿真平台对QoS路由的功能和性能进行了测试。测试结果表明,基于效用值和流量预测的QoS路由能够有效控制网络拥塞,较好地保障不同业务的QoS需求;基于强化学习的QoS路由具有良好的收敛性,能够有效降低业务的端到端时延和丢包率。
张展[9]（2021）在《面向弹性光纤无线网络的网络切片问题研究》文中进行了进一步梳理近年来,5G通信系统发展迅猛,且带宽需求高的应用数量迅速增长。混合光纤无线（Fiber-Wireless,Fi-Wi）接入技术被视为有潜力的下一代接入网络,其有望缓解日益增加的带宽压力并应对各种无处不在的业务请求带来的挑战。Fi-Wi网络技术为用户提供了建立高质量连接的可能性,同时保证了网络灵活性和经济性。然而,由于Fi-Wi网络的光与无线子网之间存在网络结构和资源类型异构现象,该异构网络的整体管理和优化存在难度。因此,如何消除无线网络和光纤网络之间的物理结构等差异具有重要意义。本文考虑在异构Fi-Wi网络中采用网络切片技术,其不仅能差异化地完成专有服务供给,还能隐藏物理网络的一些基本特征以实现异构网络全局最优网络管理。研究围绕面向弹性Fi-Wi网络的网络切片问题展开,并选择以混合Fi-Wi网络作为接入网和弹性光网络作为核心传输网络组成的端到端混合弹性Fi-Wi网络作为物理网络架构。首先,研究端到端混合弹性Fi-Wi网络上异构多域之间进行长距离传输的业务场景中存在的多域路由与异构网络资源分配问题。针对该问题,使用多路径路由策略,并在有线网络资源和无线网络资源约束下实现相邻接入段资源共享分配。据此,构建了光网络单元（ONU）共享的异构多域多路径路由启发式算法。仿真结果表明,启发式算法在异构网络中考虑到了无线子网对于端到端多域网络的容量瓶颈限制,并且有效地降低网络带宽阻塞率。其次,研究基于端到端混合弹性Fi-Wi网络动态网络切片问题。针对该问题,提出了关注于网络切片全生命周期的混合弹性Fi-Wi网络动态切片管理机制,其能根据不断变化的流量状态实现差异化切片嵌入和对分配给每个网络切片的虚拟资源的动态隔离。该机制包含切片初始化创建时的网络切片虚拟化嵌入、基于预测的网络片在线重配置、片内多路径路由和资源共享分配策略。为此,本文设计了具有片内多路径路由与共享资源分配的基于预测的动态切片算法。仿真结果通过两个阶段的性能比较,表明基于预测的动态切片更适应于动态变化的网络场景,并能为更多的网络服务提供足够的带宽容量。网络片内的多路径路由和共享相邻子网络片资源的策略能进一步提高异构网络的网络资源利用率。因此,该方法是面向弹性Fi-Wi网络进行灵活网络切片的有效解决方案。
刘雪[10]（2021）在《基于公交车辅助的车联网路由算法研究》文中指出近几年,随着无线网络技术的日益完善和交通需求的不断增长,智能交通系统（Intelligent Transport System,ITS）得到了迅速的发展,车载自组织网络（Vehicular Ad-hoc Networks,VANETs）作为ITS的重要技术之一,被广泛应用到交通管理和移动娱乐等多种场景中,以此来提高道路交通安全并为驾驶人员提供娱乐服务信息。由于车载自组网的复杂特性,车联网路由协议设计主要存在三方面问题。一是车辆节点的高速移动导致网络拓扑结构不断变化,二是车辆节点的行驶轨迹受道路形状、交通规则以及驾驶员主观意识限制,三是车辆节点的随机运动导致车辆分布不均匀。传统的路由协议无法保证车联网中的通信质量,因此,设计出一种高效、实时、可靠的路由协议是十分必要的。针对车联网中存在的上述问题,考虑到公交车具有固定的行驶轨迹、通信覆盖范围大、行驶速度变化小、处理和存储数据信息能力强等特点,本文将公交车作为辅助节点应用到车联网通信的不同传输场景中,并结合路由传输需求提出相对应的整体解决方案。本论文主要研究工作及创新点如下:针对车联网中不同种类数据包传输需求问题,基于V2V和5G蜂窝网混合传输框架,本文提出一种基于公交车辅助的路由算法。该算法首先将车联网中的数据包分为时延敏感型和非敏感型两种类型,利用5G蜂窝网低时延、高可靠性、网络覆盖范围广的优势,传输时延敏感型数据包。考虑到公交车具有通信传输范围大,固定行驶轨迹的特点。针对时延非敏感型数据包设计了一种基于公交车中继的路由算法,使用公交车作为辅助中继节点扩大通信传输范围,提高路由转发性能。为降低通信链路断开机率,提出基于时间预测的邻居表更新机制。经仿真测试验证,该算法在数据包传输成功率、平均端到端传输时延、平均传输跳数上有显着提升。针对车联网中车辆向基础设施实时传送大量数据信息的问题,本文提出一种基于公交车分簇的路由算法。该算法首先将道路上的车辆节点进行分簇,生成以公交车为簇首的簇;然后利用公交车计算存储能力强的特点,聚合簇内车辆节点的数据信息并进行冗余处理;最后根据目的节点的位置,使用簇内网关节点中继选择算法,建立一条基于簇首公交车节点的多跳路由路径。通过数据包传输至目的公交车节点后的路由性能反馈,动态调整路由路径。经仿真测试验证,该算法能够适应动态变化的车联网环境,极大地改善路由传输性能。
二、端到端的服务质量路由框架（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、端到端的服务质量路由框架（论文提纲范文）
（1）去中心化可信互联网基础设施关键技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要缩略语对照表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 研究背景与现状 |
| 1.2.1 区块链技术 |
| 1.2.2 信任到信任的互联网Blockstack |
| 1.2.3 Internet Blockchain |
| 1.2.4 去中心化互联网基础设施DII |
| 1.3 研究目标与意义 |
| 1.4 论文主要内容与创新点 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 2 去中心化可信域名根服务机制 |
| 2.1 引言 |
| 2.1.1 研究背景与问题描述 |
| 2.1.2 研究现状 |
| 2.2 设计目标 |
| 2.3 去中心化可信域名根服务机制设计 |
| 2.3.1 基于区块链的顶级域名操作交易格式定义及处理流程 |
| 2.3.2 基于区块链的顶级域名解析流程 |
| 2.3.3 基于区块链的接入认证机制设计 |
| 2.3.4 基于信誉值的共识算法设计 |
| 2.3.5 兼容性方案设计 |
| 2.4 安全性分析与评估 |
| 2.4.1 分区攻击 |
| 2.4.2 DoS攻击 |
| 2.5 原型系统实现与性能评估 |
| 2.5.1 基于区块链的顶级域名操作性能评估 |
| 2.5.2 基于区块链的顶级域名解析性能评估 |
| 2.5.3 与现有基于区块链的域名方案对比 |
| 2.5.4 初始化部署时间评估 |
| 2.5.5 优势和可行性分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 去中心化可信BGP安全机制 |
| 3.1 引言 |
| 3.1.1 研究背景与问题描述 |
| 3.1.2 研究现状 |
| 3.2 设计目标 |
| 3.3 去中心化可信BGP安全机制设计 |
| 3.3.1 总体设计思路 |
| 3.3.2 基于区块链的BGP安全消息交易及区块格式设计 |
| 3.3.3 防御前缀劫持攻击、路径伪造攻击和路由泄露方案设计 |
| 3.3.4 基于区块链的接入认证机制设计 |
| 3.3.5 基于分区和BLS签名的高效共识算法设计 |
| 3.3.6 兼容性方案设计 |
| 3.4 原型系统实现与评估 |
| 3.4.1 防御前缀劫持攻击和路径伪造攻击性能评估 |
| 3.4.2 防御路由泄露性能评估 |
| 3.4.3 安全性分析与评估 |
| 3.4.4 与现有BGP安全解决方案对比 |
| 3.4.5 初始化部署时间评估 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 去中心化可信多域网络资源共享与切片编排机制 |
| 4.1 引言 |
| 4.1.1 研究背景与问题描述 |
| 4.1.2 研究现状 |
| 4.2 设计目标 |
| 4.3 去中心化可信多域网络资源共享与切片编排机制设计 |
| 4.3.1 总体设计思路 |
| 4.3.2 基于可信执行环境技术的节点功能组件设计 |
| 4.3.3 多域网络资源共享与切片编排交易及区块格式设计 |
| 4.3.4 接入认证和分布式密钥生成机制设计 |
| 4.3.5 基于资源贡献值和信任度的共识算法设计 |
| 4.3.6 基于博弈论的双边评价机制设计 |
| 4.3.7 兼容性方案设计 |
| 4.4 原型系统实现与评估 |
| 4.4.1 性能测试评估 |
| 4.4.2 安全性分析与评估 |
| 4.4.3 基于博弈论的双边评价机制有效性评估 |
| 4.4.4 与现有多域网络资源共享与切片编排方案对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 未来研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（2）基于网络功能虚拟化的业务优化编排研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.1.1 网络功能虚拟化概述 |
| 1.1.2 业务编排概述 |
| 1.1.3 网络功能虚拟化为业务编排带来的机遇与挑战 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 业务的弹性伸缩问题 |
| 1.2.2 业务的优化部署问题 |
| 1.2.3 业务的可靠性问题 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 虚拟网络功能集群内缩扩容与流调度的协同优化 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 研究背景与动机 |
| 2.2.1 一种经典的NFV系统架构 |
| 2.2.2 现有方案的缺点 |
| 2.2.3 Hieff的设计目标 |
| 2.3 Hieff的设计 |
| 2.3.1 Hieff的系统设计概述 |
| 2.3.2 Hieff的架构 |
| 2.4 优化模型与算法 |
| 2.4.1 Hieff系统的优化模型 |
| 2.4.2 缩扩容与流调度协同优化算法 |
| 2.5 系统部署与实验验证 |
| 2.5.1 原型系统部署 |
| 2.5.2 实验结果 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 服务链生成、放置与分配的协同优化 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.2.1 系统模型 |
| 3.2.2 数学建模 |
| 3.3 基于路径长度估计的启发式算法 |
| 3.3.1 算法概述 |
| 3.3.2 放置与分配VNF |
| 3.3.3 生成服务链 |
| 3.4 实验仿真与讨论 |
| 3.4.1 仿真设置 |
| 3.4.2 仿真结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 端到端时延严格保障的服务链优化部署 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 研究背景 |
| 4.2.1 网络演算基本概念 |
| 4.2.2 服务链端到端时延组成 |
| 4.3 问题描述 |
| 4.3.1 系统模型 |
| 4.3.2 数学建模 |
| 4.4 服务链端到端时延上限 |
| 4.4.1 基于网络演算计算服务链端到端时延上限 |
| 4.4.2 时延上限准确性验证 |
| 4.5 服务链路由与资源分配算法 |
| 4.5.1 算法概述 |
| 4.5.2 服务链路由 |
| 4.5.3 VNF资源分配 |
| 4.6 实验仿真与讨论 |
| 4.6.1 仿真设置 |
| 4.6.2 仿真结果 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 资源感知的服务链备份节点优化分配 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 研究背景 |
| 5.3 系统模型与问题描述 |
| 5.3.1 系统模型 |
| 5.3.2 RABA-DP问题描述 |
| 5.3.3 RABA-SP问题描述 |
| 5.4 基于差分进化的备份节点优化分配算法 |
| 5.4.1 k_i的边界 |
| 5.4.2 差分进化算法的应用 |
| 5.5 基于贪心的备份节点优化分配算法 |
| 5.6 实验仿真与讨论 |
| 5.6.1 仿真设置 |
| 5.6.2 仿真结果 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 主要术语中英文对照表 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（3）SDN环境下的L7路由选择方案研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 识别服务类别 |
| 1.2.2 路由选择方案 |
| 1.3 论文的主要研究工作 |
| 1.4 论文的组织结构安排 |
| 第二章 相关技术综述 |
| 2.1 SDN相关技术 |
| 2.1.1 SDN技术 |
| 2.1.2 OpenFlow协议 |
| 2.1.3 SDN控制器 |
| 2.2 QoS分类技术 |
| 2.3 端口识别应用技术 |
| 2.4 延迟测量技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 SDN环境下的L7路由选择方案设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 方案设计目标 |
| 3.2.1 识别服务类别设计目标 |
| 3.2.2 路由选择方案设计目标 |
| 3.3 方案总体架构 |
| 3.4 识别服务类别模块设计 |
| 3.4.1 识别服务类别模块结构图 |
| 3.4.2 构建正则特征库的规则 |
| 3.4.3 识别服务类别方案 |
| 3.5 测量链路丢包率模块设计 |
| 3.5.1 测量链路丢包率模块结构图 |
| 3.5.2 计算周期时刻的链路丢包率 |
| 3.5.3 链路丢包率权重基础模块 |
| 3.6 路由计算模块设计 |
| 3.6.1 路由计算模块结构图 |
| 3.6.2 预处理链路丢包率权重 |
| 3.6.3 路由计算方案 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 SDN环境下的L7路由选择方案实现 |
| 4.1 实现内容及开发环境概述 |
| 4.2 识别服务类别实现 |
| 4.2.1 基础模块实现 |
| 4.2.2 正则特征库实现 |
| 4.2.3 需求映射库的实现 |
| 4.3 测量链路丢包率实现 |
| 4.3.1 历史链路丢包率容器的实现 |
| 4.3.2 链路丢包率周期计算模块的实现 |
| 4.3.3 链路丢包率权重基础模块的实现 |
| 4.4 路由计算模块实现 |
| 4.4.1 初始化链路权重模块实现 |
| 4.4.2 计算路由模块实现 |
| 4.5 本章总结 |
| 第五章 SDN环境下的L7路由选择方案测试与分析 |
| 5.1 测试准备及测试方案概述 |
| 5.1.1 测试准备 |
| 5.1.2 测试方案概述 |
| 5.2 识别服务类别模块测试与分析 |
| 5.2.1 识别服务类别功能测试方案过程 |
| 5.2.2 识别服务类别功能测试结果 |
| 5.3 测量链路丢包率测试与分析 |
| 5.3.1 测量链路丢包率测试方案过程 |
| 5.3.2 测量链路丢包率测试结果 |
| 5.4 路由计算模块测试与分析 |
| 5.4.1 路由计算模块测试方案过程 |
| 5.4.2 路由计算模块测试结果 |
| 5.5 性能测试 |
| 5.5.1 性能测试方案过程 |
| 5.5.2 性能测试结果 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文主要工作总结 |
| 6.2 下一步研究方向 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间获得的学术成果目录 |
（4）星地融合网络中基于协同流量预测的路由算法研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究内容与创新点 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 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 相关技术介绍 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 相关概念 |
| 2.2.1 LEO卫星网络 |
| 2.2.2 流量预测 |
| 2.2.3 边缘计算 |
| 2.2.4 SDN技术 |
| 2.3 研究现状及存在的问题 |
| 2.3.1 卫星流量预测研究现状及存在的问题 |
| 2.3.2 星地融合网络路由算法研究现状及存在的问题 |
| 2.4 面临的挑战及解决方案 |
| 2.4.1 面临的挑战 |
| 2.4.2 解决方案 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于SDAE的卫星-地面站协同流量预测算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 堆叠降噪自编码器模型及训练过程 |
| 3.2.1 SDAE模型 |
| 3.2.2 深度神经网络关键环节 |
| 3.2.3 SDAE流量预测模型的建立及其训练过程 |
| 3.2.4 仿真结果与分析 |
| 3.3 基于卫星-地面站协同流量预测的卸载策略 |
| 3.3.1 星地协同最优卸载模型 |
| 3.3.2 基于启发式算法的卸载决策 |
| 3.3.3 仿真结果与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 星地融合网络中基于SDN的端到端路由算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 路由问题描述 |
| 4.3 基于流量预测的负载均衡与QoS路由算法 |
| 4.3.1 链路代价 |
| 4.3.2 负载权重因子 |
| 4.3.3 蚁群算法求解路由 |
| 4.4 SDN体系结构与流表设计 |
| 4.4.1 星地融合网络中SDN体系结构 |
| 4.4.2 卫星逻辑地址 |
| 4.4.3 流表设计 |
| 4.5 仿真结果与分析 |
| 4.5.1 归一化ISL负载 |
| 4.5.2 网络吞吐量 |
| 4.5.3 平均丢包率 |
| 4.5.4 平均端到端时延 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 路由算法仿真验证系统的设计与实现 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 需求分析 |
| 5.2.1 系统功能性需求 |
| 5.2.2 系统非功能性需求 |
| 5.3 系统整体架构设计 |
| 5.4 数据库设计 |
| 5.5 模块详细设计 |
| 5.5.1 网络拓扑展示模块 |
| 5.5.2 流量预测模块 |
| 5.5.3 路由选择模块 |
| 5.6 系统测试 |
| 5.6.1 功能测试 |
| 5.6.2 性能测试 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者攻读学位期间取得的研究成果 |
（5）LEO卫星网络的可靠性路由算法研究（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 国内外研究现状 |
| 1.3 本论文主要内容及贡献 |
| 1.4 本论文结构安排 |
| 第二章 卫星通信系统及路由技术概述 |
| 2.1 卫星通信系统分类 |
| 2.1.1 依据轨道高度划分 |
| 2.1.2 依据轨道动力学划分 |
| 2.1.3 依据通信组网方式划分 |
| 2.2 星座式卫星网络 |
| 2.2.1 星座式卫星网络种类 |
| 2.2.2 低轨卫星星座分析 |
| 2.3 卫星网络路由技术 |
| 2.3.1 路由域分析 |
| 2.3.2 路由面临挑战 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于QoS保障的LEO卫星网络可靠性路由算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基础概念及相关定义 |
| 3.2.1 卫星星座模型 |
| 3.2.2 相关参数定义 |
| 3.3 算法设计 |
| 3.3.1 基本思想 |
| 3.3.2 全网链路状态数据库更新 |
| 3.3.3 可靠性路由模型建立 |
| 3.3.4 路由模型求解 |
| 3.3.4.1 存在最优解 |
| 3.3.4.2 不存在最优解 |
| 3.3.4.3 路径信息压缩编码 |
| 3.4 仿真设计及结果分析 |
| 3.4.1 仿真环境和参数设置 |
| 3.4.2 仿真结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于节点信任度的LEO卫星网络安全路由算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于D-S证据理论的LEO卫星网络信任评估模型 |
| 4.2.1 D-S证据理论知识 |
| 4.2.1.1 基础定义 |
| 4.2.1.2 Dempster合成法则 |
| 4.2.2 卫星网络直接信任模型 |
| 4.2.3 卫星网络间接信任模型 |
| 4.2.4 卫星网络聚合信任模型 |
| 4.3 算法设计 |
| 4.3.1 基本思想 |
| 4.3.2 基础路由模块 |
| 4.3.2.1 位置信息推导阶段 |
| 4.3.2.2 LSDB初步建立阶段 |
| 4.3.2.3 LSDB修正阶段 |
| 4.3.2.4 路由计算阶段 |
| 4.3.2.5 本地端口状态标识更新阶段 |
| 4.3.3 动态信任评估处理模块 |
| 4.3.3.1 恶意卫星节点处置 |
| 4.3.3.2 风险通知LSU报文处理 |
| 4.3.4 动态健康诊断处理模块 |
| 4.3.4.1 动态检测链路故障发生与处置 |
| 4.3.4.2 动态检测链路故障恢复与处置 |
| 4.3.4.3 健康通知LSU报文处理 |
| 4.4 仿真设计及结果分析 |
| 4.4.1 仿真环境和参数设置 |
| 4.4.2 仿真结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 全文总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 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 |
（6）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 |
（7）面向软件定义的天地一体化网络性能分析与仿真实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 天地一体化网络架构 |
| 1.2.2 天地一体化网络延时分析 |
| 1.2.3 天地一体化网络丢包率分析 |
| 1.3 论文主要贡献与创新 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 软件定义的天地一体化网络通信架构设计 |
| 2.1 软件定义网络内涵 |
| 2.1.1 转发与控制分离 |
| 2.1.2 全局控制与优化 |
| 2.1.3 基于流表转发 |
| 2.2 天地网络一体化通信 |
| 2.2.1 天基网络通信模式 |
| 2.2.2 地基网络通信模式 |
| 2.2.3 天地一体化融合通信 |
| 2.3 软件定义的天地一体化架构 |
| 2.3.1 天地一体化架构设计 |
| 2.3.2 软件定义的天基网络设计 |
| 2.3.2.1 软件定义星载交换机 |
| 2.3.2.2 软件定义卫星网关 |
| 2.3.2.3 天基星座设计 |
| 2.3.3 软件定义的地基网络设计 |
| 2.3.4 软件定义的天地融合通信设计 |
| 2.4 仿真分析 |
| 2.4.1 天基网络覆盖率 |
| 2.4.2 控制器部署性能 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 天地一体化网络的延时性能与仿真分析 |
| 3.1 天地一体化网络路由 |
| 3.1.1 多约束多目标模型 |
| 3.1.2 启发式路由搜索 |
| 3.1.3 动态路由算法 |
| 3.2 天地一体化网络延时测量 |
| 3.2.1 延时性能指标 |
| 3.2.2 流表下发延时测量 |
| 3.2.3 流建立延时测量 |
| 3.2.4 数据转发延时测量 |
| 3.3 天地一体化网络延时分析 |
| 3.3.1 路由建立延时 |
| 3.3.2 流延时分析 |
| 3.3.3 网络延时测量算法 |
| 3.4 仿真分析 |
| 3.4.1 路由性能 |
| 3.4.2 流表下发延时 |
| 3.4.3 数据转发延时 |
| 3.4.4 流建立延时 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 天地一体化网络的丢包率性能与仿真分析 |
| 4.1 天地一体化网络流表结构 |
| 4.2 天地一体化网络丢包率测量 |
| 4.2.1 链路丢包率测量 |
| 4.2.2 路由丢包率测量 |
| 4.2.3 卫星广播丢包率测量 |
| 4.3 网络丢包率测量算法 |
| 4.4 仿真分析 |
| 4.4.1 路由丢包率 |
| 4.4.2 链路丢包率 |
| 4.4.3 广播丢包率 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 全文总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（8）基于ONOS的SDN网络QoS优化设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究内容 |
| 1.3 论文结构安排 |
| 第二章 SDN网络QoS优化相关技术研究 |
| 2.1 SDN概述 |
| 2.1.1 SDN架构 |
| 2.1.2 南向网络协议 |
| 2.2 ONOS控制器 |
| 2.2.1 ONOS主体架构 |
| 2.2.2 ONOS系统组件 |
| 2.3 QoS概述 |
| 2.3.1 QoS指标 |
| 2.3.2 QoS服务模型 |
| 2.4 SDN中的QoS优化技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于效用值和流量预测的QoS路由设计与实现 |
| 3.1 基于效用值和流量预测的QoS路由框架 |
| 3.2 基于效用值的路径度量 |
| 3.2.1 业务分类 |
| 3.2.2 效用函数设计 |
| 3.3 基于流量预测的拥塞控制 |
| 3.3.1 网络流量预测问题分析 |
| 3.3.2 LSTM神经网络介绍 |
| 3.3.3 针对流量预测的LSTM模型设置 |
| 3.3.4 链路拥塞风险判断与预防 |
| 3.4 基于效用值和流量预测的QoS路由实现 |
| 3.4.1 性能监测模块 |
| 3.4.2 流量预测模块 |
| 3.4.3 路由管理模块 |
| 3.4.4 队列配置模块 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于强化学习的QoS路由设计与实现 |
| 4.1 基于强化学习的QoS路由框架 |
| 4.1.1 强化学习基本原理 |
| 4.1.2 QoS路由框架 |
| 4.2 基于深度强化学习的路由优化算法设计 |
| 4.2.1 DDPG算法原理 |
| 4.2.2 路由优化算法设计 |
| 4.3 基于强化学习的QoS路由实现 |
| 4.3.1 状态感知模块 |
| 4.3.2 路由管理模块 |
| 4.3.3 智能学习模块 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于ONOS的 QoS路由仿真测试 |
| 5.1 实验平台设计与搭建 |
| 5.1.1 Mininet介绍 |
| 5.1.2 模拟网络流量 |
| 5.1.3 实验平台搭建 |
| 5.2 基于效用值和流量预测的QoS路由功能与性能测试 |
| 5.2.1 基于效用值的路由规划功能测试 |
| 5.2.2 流量预测与拥塞控制功能测试 |
| 5.2.3 基于效用值和流量预测的QoS路由性能测试 |
| 5.3 基于强化学习的QoS路由性能测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（9）面向弹性光纤无线网络的网络切片问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 光通信网络和无线通信网络发展 |
| 1.1.2 光纤无线混合网络 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 本文主要工作及组织安排 |
| 1.4.1 主要研究工作 |
| 1.4.2 论文组织安排 |
| 第二章 相关关键技术 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 软件定义网络 |
| 2.3 网络切片 |
| 2.4 多路径路由与配置 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 端到端混合弹性Fi-Wi网络 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 混合弹性Fi-Wi网络架构 |
| 3.3 混合弹性Fi-Wi网络模型定义 |
| 3.4 混合弹性Fi-Wi网络的路由和资源分配 |
| 3.5 仿真结果分析与性能比较 |
| 3.5.1 仿真测试条件 |
| 3.5.2 结果分析与性能比较 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 端到端混合弹性Fi-Wi网络动态网络切片 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 端到端多QoS需求业务流量 |
| 4.3 混合弹性Fi-Wi网络动态切片管理机制 |
| 4.4 动态网络切片管理 |
| 4.4.1 网络切片的初始化创建 |
| 4.4.2 基于预测的在线网络切片重配置 |
| 4.4.3 网络切片内的多路径路由和资源共享分配 |
| 4.5 仿真结果分析与性能比较 |
| 4.5.1 仿真测试条件设置 |
| 4.5.2 结果分析与性能比较 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 论文总结与工作展望 |
| 5.1 论文总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 缩略语中英文对照表 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
（10）基于公交车辅助的车联网路由算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 车联网发展现状 |
| 1.2.2 混合传输框架研究现状 |
| 1.2.3 分簇算法研究现状 |
| 1.3 研究背景 |
| 1.4 研究内容及意义 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第二章 车联网相关技术 |
| 2.1 车联网概述 |
| 2.1.1 车联网定义和特点 |
| 2.1.2 车联网的网络架构 |
| 2.1.3 车联网应用及通信需求 |
| 2.2 车联网通信技术 |
| 2.2.1 DSRC通信技术 |
| 2.2.2 C-V2X通信技术 |
| 2.3 5G车联网特点 |
| 2.3.1 低时延与高可靠 |
| 2.3.2 更高的频谱利用率 |
| 2.3.3 更加优越的通信质量 |
| 2.4 车联网路由协议 |
| 2.4.1 基于拓扑的路由协议 |
| 2.4.2 基于位置的路由协议 |
| 2.4.3 基于分簇的路由协议 |
| 2.4.4 基于广播的路由协议 |
| 2.4.5 基于位置辅助的多播路由协议 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于公交车中继的车联网路由算法 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 算法设计 |
| 3.2.1 算法概述 |
| 3.2.2 基于时间预测的邻居表更新机制 |
| 3.2.3 基于公交车辅助的时延非敏感型数据包路由 |
| 3.2.4 基于5G蜂窝网的时延敏感型数据包路由 |
| 3.3 算法仿真分析 |
| 3.3.1 仿真环境及参数设置 |
| 3.3.2 仿真结果及分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于公交车分簇的车联网路由算法 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 算法设计 |
| 4.2.1 算法概述 |
| 4.2.2 以公交车为簇首的簇生成机制 |
| 4.2.3 源目簇首公交车节点间的路由路径选择机制 |
| 4.2.4 基于细胞吸引子选择模型的转发算法 |
| 4.3 算法仿真分析 |
| 4.3.1 仿真环境及参数设置 |
| 4.3.2 仿真结果及分析 |
| 4.4 本章小节 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 本文工作总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
四、端到端的服务质量路由框架（论文参考文献）
- [1]去中心化可信互联网基础设施关键技术研究[D]. 何国彪. 北京交通大学, 2021(02)
- [2]基于网络功能虚拟化的业务优化编排研究[D]. 王泽南. 北京邮电大学, 2021(01)
- [3]SDN环境下的L7路由选择方案研究与实现[D]. 李保星. 北京邮电大学, 2021(01)
- [4]星地融合网络中基于协同流量预测的路由算法研究与实现[D]. 朱宇. 北京邮电大学, 2021(01)
- [5]LEO卫星网络的可靠性路由算法研究[D]. 李航. 电子科技大学, 2021(01)
- [6]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)
- [7]面向软件定义的天地一体化网络性能分析与仿真实现[D]. 王键. 电子科技大学, 2021(01)
- [8]基于ONOS的SDN网络QoS优化设计与实现[D]. 张梓强. 电子科技大学, 2021(01)
- [9]面向弹性光纤无线网络的网络切片问题研究[D]. 张展. 北京邮电大学, 2021(01)
- [10]基于公交车辅助的车联网路由算法研究[D]. 刘雪. 电子科技大学, 2021(01)