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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 MRTG 55

3.1.3.2 Sniffer Portable 56

3.1.3.3 libpcap 56

3.1.3.4 KTAM 56

3.1.3.5 NetFlow 56

3.1.3.6 RMON 57

3.1.3.7 sFlow 58

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PostACK 186

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