一种面向用户的无线局域网冗余消除机制
发布时间:2024-04-27 19:42
近些年来,随着移动智能设备(笔记本电脑,手机平板,可穿戴智能设备)的普及与移动互联网的发展,无线网络有取代有线网络并成为主流的趋势。人们在日常工作生活中使用智能设备产生的数据与以前相比更快更多且更加分散,尤其是视频,音乐,图片等容量很大的网络文件。同时,全球移动互联网发展迅猛,每年的互联网流量中,移动互联网已占到13%,典型互联网业务移动化趋势尤为明显,Twitter有50%的流量来自智能设备,Facebook移动流量比例也已超过30%。移动互联网的发展超出想象,网络整体流量再以每年100%-200%的速度增长。在未来,仅依靠移动互联网自身的发展将无法满足移动智能设备对网络持续不断增长的流量需求,而作为移动互联网一个补充,WLAN将会在移动互联网时代扮演机极其重要的角色。但是WLAN网络同样面临移动互联网设备的高移动性挑战,同时移动互联网设备随着人群的快速聚集和分散也会给WLAN网络带来前所未有的流量压力以及智能适应性挑战。无线智能设备数据量的爆炸性增长给WLAN网络带来了巨大的冲击和挑战,除了更大大规模WLAN设备的部署,还需要更有效的解决流量压力的方案。研究人员已经证明在传统有线网...
【文章页数】:78 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
ABSTRACT
主要符号对照表
第一章 绪论
1.1 无线局域网络
1.2 冗余消除技术
1.3 研究意义
1.4 课题来源
1.5 论文安排
第二章 相关研究及技术介绍
2.1 冗余消除技术
2.1.1 对象级冗余消除技术
2.1.2 包级冗余消除技术
2.2 缓存结构
2.2.1 块匹配缓存结构
2.2.2 最大匹配缓存结构
2.3 共享式缓存体系结构
2.4 本章小结
第三章 大规模WLAN数据集介绍与处理
3.1 数据集介绍
3.2 数据格式- CAPWAP
3.3 用户数据分离
3.4 信息补全
3.5 本章总结
第四章 数据冗余度分析
4.1 指纹计算
4.1.1 指纹获取
4.1.2 Rabin Karp算法
4.1.3 Rabin Karp算法的应用
4.1.4 指纹计算
4.2 指纹采样
4.2.1 MODP采样算法
4.2.2 Winnowing采样算法
4.2.3 SAMPLEBYTE采样算法
4.3 冗余识别
4.3.1 布隆过滤器
4.3.2 基本概念
4.3.3 优缺点
4.3.4 误识别率和参数推导
4.3.5 布隆过滤器的实现
4.4 并行处理
4.4.1 用户数据分离
4.4.2 冗余度计算
4.5 本章总结
第五章 模型与方法描述
5.1 面向用户的冗余消除机制系统架构
5.2 计算用户合适缓存大小
5.3 独立缓存体系结构算法实现
5.3.1 背包问题
5.3.2 基本概念
5.3.3 背包问题的一般解法
5.3.4 缓存替换算法的动态规划解法
5.4 本章总结
第六章 性能评估
6.1 参数选取
6.2 数据集特征
6.3 用户合适缓存大小
6.4 独立缓存体系结构的流量节省
6.5 本章总结
第七章 总结与展望
参考文献
致谢
攻读学位期间发表的学术论文目录
本文编号:3965628
【文章页数】:78 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
ABSTRACT
主要符号对照表
第一章 绪论
1.1 无线局域网络
1.2 冗余消除技术
1.3 研究意义
1.4 课题来源
1.5 论文安排
第二章 相关研究及技术介绍
2.1 冗余消除技术
2.1.1 对象级冗余消除技术
2.1.2 包级冗余消除技术
2.2 缓存结构
2.2.1 块匹配缓存结构
2.2.2 最大匹配缓存结构
2.3 共享式缓存体系结构
2.4 本章小结
第三章 大规模WLAN数据集介绍与处理
3.1 数据集介绍
3.2 数据格式- CAPWAP
3.3 用户数据分离
3.4 信息补全
3.5 本章总结
第四章 数据冗余度分析
4.1 指纹计算
4.1.1 指纹获取
4.1.2 Rabin Karp算法
4.1.3 Rabin Karp算法的应用
4.1.4 指纹计算
4.2 指纹采样
4.2.1 MODP采样算法
4.2.2 Winnowing采样算法
4.2.3 SAMPLEBYTE采样算法
4.3 冗余识别
4.3.1 布隆过滤器
4.3.2 基本概念
4.3.3 优缺点
4.3.4 误识别率和参数推导
4.3.5 布隆过滤器的实现
4.4 并行处理
4.4.1 用户数据分离
4.4.2 冗余度计算
4.5 本章总结
第五章 模型与方法描述
5.1 面向用户的冗余消除机制系统架构
5.2 计算用户合适缓存大小
5.3 独立缓存体系结构算法实现
5.3.1 背包问题
5.3.2 基本概念
5.3.3 背包问题的一般解法
5.3.4 缓存替换算法的动态规划解法
5.4 本章总结
第六章 性能评估
6.1 参数选取
6.2 数据集特征
6.3 用户合适缓存大小
6.4 独立缓存体系结构的流量节省
6.5 本章总结
第七章 总结与展望
参考文献
致谢
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本文编号:3965628
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