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第1章 数据通信1

1.1数据通信基础1

1.1.1信息、数据和信号2

1.1.1.1信息2

1.1.1.2数据2

1.1.1.3信号3

1.1.1.4信息、数据和信号三者的关系4

1.1.2数据通信的概念4

1.1.2.1数据通信的三要素5

1.1.2.2数据通信的形式5

1.1.2.3数据通信的基本过程6

1.1.3通信信道6

1.1.3.1有线信道6

1.1.3.2无线信道9

1.1.4数据传输技术10

1.1.4.1并行传输和串行传输10

1.1.4.2数据通信模式10

1.1.4.3异步传输和同步传输11

1.1.4.4多路复用12

1.1.4.5基带和频带传输14

1.1.5数据交换技术14

1.1.5.1电路交换14

1.1.5.2报文交换15

1.1.5.3分组交换15

1.1.5.4高速交换17

1.1.6数据传输中的差错控制和检测18

1.1.6.1检错原理19

1.1.6.2奇偶校验19

1.1.6.3循环码20

1.2数据通信系统21

1.2.1 通信系统的组成21

1.2.2数据通信系统的组成22

1.2.3数字通信与数据通信系统23

1.2.4数据通信系统的发展23

1.2.5数据通信系统的主要指标23

1.3数据通信网络24

1.3.1数据通信网的发展24

1.3.2数据通信网的结构24

1.3.3数据通信网的类型26

1.3.3.1局域网26

1.3.3.2广域网29

1.3.4网络的互连32

1.3.4.1网络互连的概念32

1.3.4.2网络互连的层次33

1.3.4.3网络互连的类型35

1.4本章小结36

第2章 数据网流量38

2.1网络流量38

2.1.1流的基本概念38

2.1.2网络流和网络流量38

2.2网络流量的发展39

2.2.1传统的话务理论39

2.2.2数据业务流量39

2.3网络流量的特性41

2.3.1复杂性42

2.3.2突发性43

2.3.3分形特性43

2.4流量工程45

2.4.1流量工程概述46

2.4.2流量工程的性能目标46

2.4.3流量工程的历史47

2.5局域网流量工程48

2.5.1局域网网络测量48

2.5.2局域网网络控制49

2.6本章小结50

第3章 网络流量测量与分析52

3.1网络流量采集52

3.1.1几种主要的流的定义53

3.1.2流量采集算法54

3.1.3流量采集工具55

3.1.3.1 MRTG55

3.1.3.2 Sniffer Portable56

3.1.3.3 libpcap56

3.1.3.4 KTAM56

3.1.3.5 NetFlow56

3.1.3.6 RMON57

3.1.3.7 sFlow58

3.1.3.8 RMON、NetFlow和sFlow三种产品的比较58

3.2网络测量59

3.2.1根据测量方式分类60

3.2.2根据测量内容分类60

3.2.3根据测量基准分类61

3.2.4根据测量点分类62

3.3网络流量测量62

3.3.1网络流量的定义62

3.3.2网络流量测量技术及分类63

3.3.2.1硬件测量和软件测量63

3.3.2.2主动测量和被动测量64

3.3.2.3在线测量和离线测量66

3.3.2.4局域测量和广域测量66

3.3.2.5单点测量和多点测量66

3.3.2.6合作测量与非合作测量67

3.3.3流量测量基础设施及其体系结构67

3.4本章小结67

第4章 网络流量分析68

4.1网络流量分析的目的和意义68

4.2网络流量分析方法69

4.2.1网络流量统计分析69

4.2.2网络流量的粒度分析69

4.3网络流量分析的典型算法模型70

4.3.1 bit-level（超细时间粒度ms）70

4.3.1.1基于离散小波变换的网络流量分析70

4.3.1.2基于离散小波变换的多重分形模型71

4.3.1.3基于PCA的网络流量分析72

4.3.2 packet-level（细时间粒度s）73

4.3.2.1 ARIMA模型法分析网络流量73

4.3.2.2 FARIMA模型法分析网络流量74

4.3.2.3基于机器学习的网络流量分析概念模型75

4.3.2.4重尾分布的ON/OFF源叠加模型76

4.3.2.5分形布朗运动模型77

4.3.2.6基于网络探针方案77

4.3.3 flow-level（细时间粒度m）77

4.3.3.1基于NetFlow的网络流量分析77

4.3.3.2基于sFlow技术方案79

4.3.4 stream-level（粗时间粒度h、day）80

4.4网络流量分析的应用80

4.4.1网络流量分析的应用领域及作用80

4.4.2已经出现的网络流量分析系统81

4.4.2.1基于“Cacti+ RrdTool + Mysql+Net-Snmp”的IP城域网流量分析系统81

4.4.2.2 GenieATM流量分析系统81

4.4.2.3华为NTA流量分析系统82

4.5本章小结83

第5章 网络流量特性84

5.1理论基础86

5.1.1点过程和更新过程86

5.1.1.1点过程86

5.1.1.2更新过程87

5.1.2分形理论87

5.1.2.1分形维数87

5.1.2.2几种典型的分形88

5.1.2.3分形理论的原则89

5.2单分形90

5.2.1自相似过程91

5.2.1.1连续自相似过程91

5.2.1.2离散自相似序列92

5.2.1.3自相似的性质94

5.2.1.4自相似性的网络成因95

5.2.2长程相关过程96

5.2.3 1/f过程97

5.2.4自相似、长程相关和1/f过程的关系98

5.3多分形98

5.3.1重尾分布98

5.3.2多重分形99

5.3.2.1多重分形定义100

5.3.2.2多重分形谱和霍尔德（Ho1der）指数101

5.3.2.3 Hausdorff分形维数102

5.3.3无穷可分层叠103

5.4网络流量特性分析104

5.5网络流量分形特性检测104

5.5.1自相似性判断方法（Hurst参数的估计方法）105

5.5.1.1时域求解Hurst参数106

5.5.1.2频域求解Hurst参数108

5.5.1.3小波域求解Hurst参数109

5.5.1.4自相似性判断方法总结111

5.5.2多重分形的检验与估计111

5.5.3基于分形维数的分形特性统一检测112

5.5.3.1基于Hausdorff维数的分形特性表征112

5.5.3.2自相似和多重分形联合检测113

5.6本章小结113

第6章 网络流量模型115

6.1网络流量建模的发展历程115

6.2传统（短相关）网络流量模型117

6.2.1泊松模型117

6.2.2马尔可夫模型118

6.2.2.1 MMPP模型119

6.2.2.2 IPP模型与IBP模型119

6.2.3回归模型119

6.2.3.1自回归模型120

6.2.3.2自回归滑动平均模型120

6.2.3.3自回归求和滑动平均模型121

6.2.4传统模型的不足121

6.3自相似（长相关）网络流量模型122

6.3.1 ON/OFF模型122

6.3.1.1重尾分布122

6.3.1.2重尾分布的ON/OFF模型123

6.3.1.3 1-Burst模型125

6.3.1.4 N-Burst模型126

6.3.2 M/G/∞排队模型126

6.3.3 FBM/FGN模型127

6.3.4 FARIMA模型和GARMA模型128

6.3.4.1 FARIMA模型128

6.3.4.2 GARMA模型129

6.4基于小波的模型130

6.4.1小波变换131

6.4.2小波变换的分类132

6.4.2.1连续小波变换132

6.4.2.2小波变换的Mallat算法135

6.4.2.3小波域独立高斯模型136

6.4.2.4多重分形小波模型137

6.5网络流量模型评估138

6.5.1四种模型之间的内在联系138

6.5.1.1 FBM/FGN模型与重尾分布的ON/OFF模型138

6.5.1.2 FARIMA模型与FBM模型139

6.5.2几种流量模型的优缺点139

6.6网络流量模型的新发展142

6.7本章小结142

第7章 网络流量预测144

7.1网络流量的可预测性145

7.2网络流量预测流程145

7.3网络流量预测的特点146

7.4网络流量预测的基本原理147

7.5网络流量预测的主要评价指标147

7.6基于流量模型的预测方法147

7.6.1基于ARMA模型的时间序列预测148

7.6.2基于FARIMA模型的时间序列预测149

7.6.3基于小波分解的网络流量预测151

7.6.4网络流量的LMMSE估计方法152

7.7流量预测模型152

7.7.1基于人工神经网络的模型152

7.7.2模糊理论模型154

7.7.3混沌理论模型154

7.7.4混合模型154

7.7.5多分形模型155

7.8本章小结155

第8章 网络流量异常检测157

8.1网络攻击和入侵方法157

8.2入侵检测技术158

8.2.1误用检测技术158

8.2.2异常检测技术158

8.3网络流量异常检测159

8.3.1基本概念159

8.3.2网络流量异常检测目的160

8.3.3网络流量异常分类160

8.4网络流量异常检测方法160

8.4.1基于统计分析的流量异常检测161

8.4.2基于网络流量模型的流量异常检测161

8.4.3基于流挖掘的流量异常检测163

8.4.4基于自相似H参数的流量异常检测163

8.4.4.1基本原理163

8.4.4.2仿真实验与分析163

8.5本章小结165

第9章 网络流量管理和控制166

9.1网络流量管理和控制的意义166

9.2网络流量控制系统166

9.2.1流量分类167

9.2.1.1 BV算法167

9.2.1.2 ABV算法169

9.2.1.3 AFBV算法170

9.2.2队列管理172

9.2.2.1 RED算法172

9.2.2.2 WRED算法173

9.2.2.3 ECN算法174

9.2.3分组调度176

9.2.3.1先来先服务队列调度算法的实现176

9.2.3.2基于优先级的调度算法177

9.2.3.3基于轮循的调度算法178

9.2.3.4基于GPS模型的调度算法179

9.2.3.5基于时延的调度算法180

9.2.3.6基于服务曲线的算法180

9.2.3.7其他算法181

9.2.4流量整形181

9.2.4.1漏桶算法181

9.2.4.2令牌桶算法183

9.2.4.3 TCP Pacing算法183

9.2.4.4 TCR算法184

9.2.4.5改进型TCR算法PostACK186

9.3网络流量管理188

9.3.1流分类188

9.3.2流量监管189

9.3.3流量整形189

9.3.4流量评估189

9.4分组交换网络中的流量管理190

9.4.1数据链路层的流量控制190

9.4.1.1最简单最基本的停止-等待协议190

9.4.1.2实用的停止-等待ARQ协议192

9.4.1.3连续ARQ协议194

9.4.1.4滑动窗口协议195

9.4.1.5选择重传协议197

9.4.2网络层的拥塞控制197

9.4.3传输层的窗口控制198

9.5流量控制方法200

9.5.1数据包丢弃200

9.5.2主流流量控制技术200

9.6本章小结201

参考文献202