一、路由表快速查找算法（论文文献综述）
蔡珏[1]（2021）在《移动自组织网络路由策略智能优化技术研究》文中研究说明移动自组织网络作为一种无线传输的、自组织的、不依赖基础设施的分布式多跳网络,具备可低成本且快速灵活部署的优点,被广泛地运用在军事、救援、户外等领域。但由于其动态拓扑、有限资源、时变链路的限制,传统中心控制的无线通信网络的路由协议已经不再完全适用于去中心化的移动自组织网络,这使得移动自组织网路由协议的研究受到广泛的关注。目前,针对移动自组织网络的使用场景,已经有不少路由协议被提出。然而,这些路由协议在复杂场景下的大规模网络中不具备动态适应的能力,难以满足无线通信网络低时延、高吞吐量、负载均衡等服务质量（Quality of Service,QoS）的要求,因此,本文的研究重点是设计移动自组网的智能优化路由策略以实现该要求。一方面,针对大规模复杂动态网络下的低时延和高吞吐量的要求,本文结合深度强化学习技术,设计了基于优先回放的双深度Q网络（Prioritized Replay Double-Deep Q Network,PRD-DQN）模型的智能路由方案。该方案通过设计路由包去探索并学习网络状态,并根据节点的拥堵程度和链路质量设计路由选择奖励函数,从而使得节点能自适应地获得动态变化网络中的最佳路由策略。通过数值仿真和性能分析,该方案在不同的网络规模下都获得了更优的QoS保证,这为已有的智能路由策略无法有效运用到分布式的移动自组织网络提供了有效的解决方案。另一方面,针对大规模高速率传输网络中的低时延和负载均衡的要求,本文基于优化链路状态路由（Optimized Link State Routing,OLSR）提出了一种基于主备优化链路状态路由（Main Standby-OLSR,MS-OLSR）框架的优化路由方案。该优化方案首先设计了移动节点位置和拓扑变化感知的自适应分组发送策略,以降低路由建立的开销。接着,该方案提出了基于主备多点中继（Multipoint Relay,MPR）节点的主备路由策略计算算法,旨在通过避免OLSR中的MPR节点成为网络中的热门节点,从而保证网络的负载均衡。最后,根据软件仿真和硬件测试的结果分析,该方案相比于其他路由算法在有效降低路由开销的同时具备更低的时延和更公平的流量分配。
崔博花[2]（2020）在《SWIM数据命名机理的研究》文中进行了进一步梳理针对广域信息管理系统（System Wide Information Management,SWIM）共享数据类型多样,命名方式不统一的问题,研究了SWIM数据命名和查找的整体方案。本文工作包括两个内容:第一,提出了基于TLC结构的SWIM数据命名方法。该方法利用TLC对数据信息编码,将相同前缀的信息元素采用布隆过滤器实现后缀的聚合,解决后缀漏洞问题,缩小路由表规模。混合命名的方式可以将TLC结构控制在一定范围内,保障命名长度的有限性。从分析服务信息中的信息元素的角度出发,在处理不同的服务数据时,实现数据的统一性和完整性。第二,提出了基于布隆过滤器的SWIM数据查找算法,该算法设计了一种布隆过滤器结合查找树的新型组合结构,通过模型边界的划分确定最优的布隆过滤器组数目,解决了布隆过滤器的误判率问题和查找树随树深性能下降的问题。从提高SWIM数据的查找效率的角度出发,能够提高数据的传输能力,实现了快速准确传输数据的功能。
王倩玉[3]（2020）在《面向信息中心网络的内容名字查找方法研究》文中研究指明信息中心网络是为了满足用户日益增长的信息需求,应对当前互联网面对的诸多挑战所提出的未来互联网结构。它摒弃了传统的以IP为核心的网络架构,采取以内容作为网络结构和服务的核心,将内容名字作为网络传输的标识。但由于内容名字的命名方式多样化,名字的结构复杂,且名字长度没有限制,因此,在大规模的路由表中实现内容名字的准确高效查找成为一项极具挑战的工作。在名字查找过程中需要在路由节点上的三个表中进行查找:内容存储器、待定请求表和前向转发表。本文主要研究信息中心网络的内容名字在这三个表上进行查找的优化问题,具体内容如下:1.提出了一种基于学习布隆过滤器的名字查找结构。此方法针对名字在前向转发表上基于最长前缀匹配算法进行查找的优化问题进行设计,利用递归神经网络（RNN）构建学习模型对名字进行预查找,然后通过一个备份布隆过滤器消除学习模型查找产生的假阴性,提高查找的准确性。与传统布隆过滤器相比,本文提出的结构有较低的假阳性率和较高的查找速度。2.提出了基于深度布隆过滤器的三级名字查找结构。对内容名字在内容存储器和待定请求表上的精确查找方法进行优化。第一级面向名字设置初始过滤器对名字进行预过滤,第二级引入带有门循环单元（GRU）的长短记忆神经网络（LSTM）构建深度学习模型,将第一级筛选出的名字发送到学习模型中进行精确查找确定名字并找出名字所对应的端口,第三级备份过滤器用来消除漏报。优化后的查找方法不仅提高了查找的准确性还降低了内存消耗。本文围绕信息中心网络中内容名字的查找问题展开深入研究,分别针对最长前缀匹配和精确查找两种查找方式中存在的问题进行优化,提出了基于学习布隆过滤器查找结构和基于深度布隆过滤器的三级查找结构。实验结果表明,本文所提出的两个名字查找方法在查找速度、查找精确和内存消耗方面有优越性。
张永泽[4]（2020）在《一种高速FC交换机的关键技术研究》文中提出光纤通道（Fiber Channel,FC）交换机是存储区域网络和航空电子系统网络的核心设备,其关键技术包括:数据排队结构、交换结构和调度算法。存储区域网络中的数据流量十分庞大,传统的Internet协议无法满足快速传输大量数据的要求,而FC协议具有低延时、高速率、抗干扰能力强的特点,能够支持海量数据传输。航空电子系统网络对数据传输的实时性、带宽和可靠性要求非常高,FC协议可以满足航电网络的使用需求。FC交换机以FC协议为基础,FC交换机直接决定了存储区域网络和航空电子系统网络的性能,本文将围绕FC交换机的三个关键技术展开研究。本文以国内某研究所横向课题为背景,深入研究了数据排队结构、交换结构和调度算法对FC交换机的时延、吞吐率、公平性、带宽利用率等性能的影响。在理论研究的基础上,对现有的VOQ数据排队结构和iSLIP调度算法进行了改进,基于单片FPGA设计和实现了一种高性能、大容量的48口FC交换机。经过功能仿真和实验验证,该交换机功能正常,性能与常规交换机相比有一定提升,为后续实现交换机的专用集成电路（ASIC）提供了技术基础。论文的主要工作和创新点如下:（1）研究FC协议的分层结构、数据帧格式、流量控制策略、协议服务类型以及拓扑结构,为设计FC交换机提供理论基础。（2）研究FC交换机常用的交换结构,为本文交换机选择一种成熟稳定的交换结构,如Crossbar结构。（3）深入研究输入排队、输出排队、联合输入-输出排队和虚拟输出排队（VOQ）等目前常用数据排队结构的工作原理以及优缺点,针对使用最广泛的VOQ结构存在缓存利用低的问题,提出了一种基于共享缓存的VOQ结构。实验结果表明该结构可以显着提高交换机中的缓存利用率。（4）深入研究PIM调度算法、RRM调度算法和iSLIP调度算法的迭代匹配过程和每种算法的性能优劣,针对iSLIP算法因指针同步造成交换机带宽利用率降低的问题,提出了一种基于关联指针的iSLIP调度算法。实验结果表明,吞吐率大于93%时,本文算法的带宽利用率明显高于常规iSLIP算法。（5）基于本文提出的数据排队结构和调度算法设计一款48口交换机,并使用Modelsim软件进行功能仿真。功能仿真完成后使用FPGA和嵌入式处理器进行硬件平台搭建,并使用JDSU Xgig协议分析仪对本文的交换机系统进行功能测试和性能测试。仿真与试验结果表明,本文设计的48口FC交换机功能正常,在相同硬件成本的前提下,吞吐率、时延、带宽利用率等性能优于常规交换机。
沈潼[5]（2019）在《面向未来网络的高性能数据包查找与分类技术研究》文中研究表明计算机网络的诞生,使独立的计算资源得以共享互通。随着网络技术的发展,信息互联已成为现代科技文化发展的基本要求。互联网作为全球共享信息的载体,已成为人类社会生活必不可少的组成部分。网络流量的快速膨胀、网络功能的迭代更新以及网络业务的频繁交易都对现有网络的性能提出了全新的挑战。然而,随着光纤和高速I/O等高速链路技术的突破,路由器、控制器和防火墙等网络节点的数据包处理能力成为当前及未来高性能网络发展的主要瓶颈。面向未来网络的发展趋势,网络节点的瓶颈主要体现在三个方面:第一、作为数据包转发和网络功能的基础技术,现有的数据包查找与分类算法难以支持网络流量以及路由表和流表规模的持续扩大;第二、随着网络功能虚拟化、云计算及多路传输等技术出现,现有的数据包查找与分类算法难以支持路由表和流表的高频率更新;第三、现有的数据包查找与分类算法不兼容某些未来网络架构（如:命名数据网络）和数据包格式（如:IPv6数据包）的变化。本文面向未来网络,针对上述问题对高性能数据包查找（地址查找和名称查找）和分类技术展开研究,主要有四个方面的工作:（1）本文提出了一种全新的数据结构分层二叉搜索树,并基于散列表和分层二叉搜索树提出了一种支持快速更新的高效IPv6查找算法。根据IPv6前缀长度在路由表中的分布特点,将IPv6的前缀按照长度划归为不同的类别。每一类前缀分别利用最大公共长度的比特位进散列索引。然而,散列索引存在冲突和前缀重叠的现象,这就意味着必须对重叠的前缀进一步比较区分。事实上,重叠前缀的数量在真实路由表中并不多。为了提高查找和更新的速度,本文设计并实现了一种新的数据结构称为分层二叉搜索树;并基于散列表与分层二叉搜索树相结合的结构,设计并实现了一系列算法,包括地址查找算法,地址前缀更新算法,以及分层二叉搜索树的自平衡算法。根据前缀比特位的信息熵,进一步优化了散列函数和索引效率。该方法在地址查找、前缀更新和内存消耗上都优于同类最先进方法。（2）本文提出了范围向量的概念,并依据这个概念提出了一种基于散列函数的支持规则快速更新的高性能包分类算法。本文根据真实规则的源与目的地址前缀长度的分布将规则映射到不同的范围向量空间,数据包分类时需要在各个范围向量空间内查找,通常需要遍历所有范围向量空间。基于这个观察,本文设计并实现了一种基于范围向量的散列算法。每一个范围向量对应的散列表使用各字段的最大公共比特长度进行散列计算。范围向量散列算法具有常数级的规则更新速度。由于数据包分类是根据匹配规则的最高优先级决定,因此该算法需要搜索所有散列表。本文通过定义散列表的优先级对散列表进行优先级排序。因此,该算法可以在不降低更新性能和不增加内存消耗的前提下,进一步提高包分类的速度。（3）本文提出了一种基于冲突驱动编码的名称查找算法。命名数据网络将原有以IP地址为核心的细腰模型转变为以内容为核心的细腰模型。因此,数据包的转发也由原来TCP/IP下的地址查找转变为名称查找。然而,一个名称与一个IP地址具有很大不同。首先,名称是一系列字符的组合而IP地址是一个整数;其次,名称的长度理论上无上限而IP地址具有固定长度;最后,名称规则表的规模远大于路由表。因此,传统网络中的路由算法不能用于名称查找。现有的名称查找算法编码效率低下或查找速度慢或不支持名称更新,为此本文提出了一种高效的冲突驱动的散列编码,并结合散列表及扩展二叉搜索树提出了一种高效的名称查找算法。该算法并不需要对整个名称进行编码,而是根据冲突对名称组件逐个编码,因此可以将编码内容减到最少,从而降低编码时间。（4）多核系统越来越普遍,也将成为未来网络的基础平台。然而,现有的数据包分类算法扩展为多线程版本后,效果很难达到预期。本文根据不同算法和不同的数据结构提出了优化的多线程包分类算法框架。现有的基于软件的包分类算法大多是单线程,少数算法能够扩展到多线程,因此研究多线程包分类算法具有非常重要理论依据和应用意义。本文针对不同的算法逻辑和数据结构,合理运用数据并行模式和流水线并行模式,设计了一个通用的多线程包分类框架。同时,本文还对多线程的锁机制进行优化,利用原子操作和硬件同步原语设计无锁化多线程版本,实现真正意义上每个线程的独立运行。
程心昱[6]（2019）在《基于非对称规则的模糊匹配算法的硬件设计》文中进行了进一步梳理随着互联网的快速发展,网络链路上数据传输速率不断提升,网络链路层对路由器数据报文分发速率的要求也越来越高。路由器数据报文分发的核心是模糊匹配算法,高效实现模糊匹配算法成为提升路由器数据转发速率的关键。因此,本课题提出一种基于非对称规则的模糊匹配算法并完成硬件电路设计来提升路由报文分发速率。本文首先阐述模糊匹配算法在网络数据报文中的作用,对模糊匹配算法及其硬件设计的研究现状和发展趋势进行了分析总结。相较于哈希匹配算法,本文提出的基于双样本空间的多级查找算法不存在地址冲突问题,相较于基于二进制树的匹配查找,查找速度提升了32.4%,具有查找速度快,算法复杂度低的特点。论文提出基于双样本空间的多级查找电路结构,采用并行流水线技术进行优化。本文所提出模糊匹配算法的硬件设计经过UVM验证平台的验证表明,可实现对88比特、88×2比特、88×4三种长度的数据进行模糊匹配操作,当索引数据为88×4比特长度,时钟频率为250MHz的情况下,可实现每秒钟62.5M次搜索,满足所搭载路由器芯片查找匹配速率不低于每秒钟59.52M次查找的要求,当索引为88比特,时钟频率为250MHz时,查找速率可达到每秒钟250M次。经过前端Design Compiler综合实现表明,采用GlobalFoundries的45nm工艺文件下,所设计的硬件电路无时序违例情况,不对存储单元进行综合的情况下,综合面积约为235332μm2。最终实验结果表明,所设计的模糊匹配算法的硬件实现能够满足高速网络对匹配速度的要求。本文所提出的模糊匹配算法及其硬件设计可应用于对索引进行模糊匹配的场合,如网络路由器中的查找转发模块,网络防火墙,虚拟专用网络过滤等高级网络应用,具有极大的使用价值。
李亚琼[7]（2018）在《面向高性能网络的加速路由查找方法的研究》文中研究表明随着互联网技术的迅猛发展,数据中心网络（DCN）和软件定义网络（SDN）等技术应运而生,随之而来的是对网络路由数据包转发处理的速度也提出了更高的要求。主要表现在:第一、在大规模的网络中,SDN控制器中路由转发的效率将直接影响整个网络中数据包的阻塞延迟和终端用户的服务质量。第二、在DCN中,服务器的数量可能是数万、甚至数十万台,将使得主机中路由表的规模变大,导致查表时间及内存的需求不断增加。同时,在转发时需要按最长前缀匹配查找,使得地址查找在数值和长度两个维度上进行,成为路由转发的瓶颈。针对上述问题,本文围绕DCN数据中心网络及SDN中大规模数据查找路由表展开研究。根据路由转发速度提升的需求,结合Hash算法和Trie算法,提出了两种高效前缀匹配算法。通过理论分析和实验验证,结果表明算法有效改进了路由表分组高速查找转发的性能。所做工作主要包括:（1）提出了利用GPU的并行计算特性,加速路由查找的算法。路由检索时,大量的数据包进行路由查询,过程本身具有高并发性。所以提出两种基于GPU加速技术的路由查找算法,对基于CUCKOO FILTER哈希表查找算法的加速和基于LCTrie树形查找算法的加速,并对比分析了两种方式的优缺点。基于GPU并行加速的路由检索算法对比基于CPU处理的路由检索,加速了近30倍,证明了采用GPU架构作为路由查找算法依托平台的可执行性。（2）设计并提出了基于哈希偏移树前缀匹配（Hash offsettrie match on longest prefix,HOTMLP）HOTMLP的路由查找算法。将路由表最长前缀匹配分为公共前缀匹配和特征前缀匹配两个部分,使用哈希表存储了所有路由前缀中公共部分,压缩了存储空间,也减少了匹配步长,再结合Trie精确找到最长的前缀匹配项目。通过理论分析验证,该算法具有查找速度快,易于更新,压缩了存储空间等特点,使用HOTMLP进行最长前缀匹配查找的复杂度为:O（n+2）。其中,IPV4地址的n最大为8,IPV6地址的n最大为32。实验结果表明,该设计可满足核心路由的高速数据路由查找的需求,在主机上测试,吞吐量达到70Gpbs。（3）通过实验平台对本文中所提出的两种算法分别进行了验证和分析。实验结果表明:文中提出的算法实现了查找速度,更新速度和空间利用率的三方面平衡的优势,支持每秒千万级别分组的处理,适合用于数据流量大的中心网络,也适合用于SDN下大量流表的查找转发。
邹新一[8]（2018）在《面向云服务的高性能安全接入网关的研究与实现》文中进行了进一步梳理在云服务的安全接入中通过虚拟专用网络（Virtual Private Network,VPN）来提供不同地区云服务节点间数据的安全通信,传统VPN作为工作在云上的接入网关时其性能问题亟待解决,为了提高安全接入网关的性能,本文对VPN的路由转发及并行化技术进行研究以更好的适用于云服务中的安全接入网关。首先,为解决传统VPN无法充分利用通用多核服务器的问题,本文探讨了了数据面开发套件（Data Plane Development Kit,DPDK）的报文转发技术和网卡多队列技术应用于软件VPN网关中的方法,提出一种报文级并行的多线程VPN网关框架,利用多核资源实现在用户态并行报文处理。为了提高报文转发能力,本文研究了VPN分段式路由算法,优化了DIR-24-8-BASIC分段式路由表结构,通过改进二级路由表的管理方式,减少了内存占用率,给出基于软件实现的DIR-24-8-BASIC路由更新机制,并结合VPN路由查找的特点得到分段式VPN路由算法,测试结果表明在一定场景下优于传统基于Patricia树的VPN路由算法。为了避免并行化时线程核间数据交换,充分利用多核计算资源进一步提高报文处理能力,本文研究了VPN网关并行化中多线程间数据同步的机制,结合VPN会话管理和路由查找,提出了一种VPN线程间数据同步算法,用于会话信息和路由规则在线程间共享,实现在两个互联的客户端之间进行高效路由转发。实验结果表明,可有效避免核间数据交换,随着线程并行数的提高可线性提升吞吐量。最后,本文设计并实现了面向云服务的报文级并行VPN网关,并和现有的软件VPN网关对比测试及分析,测试结果表明,该VPN网关各项性能均优于现有网关,能够满足云服务中安全接入网关的需求。
姚明,赵晶晶,贺兴亚,杨云[9]（2019）在《B-树和bloom filter相结合的IPv6路由查找算法》文中研究说明为了提高IPv6的路由查找效率,针对IPv6路由前缀分布不均匀的问题,提出了一种基于B-树和bloom filter相结合的IPv6路由查找算法（BTBF）。BTBF分为B-树和bloom filter查找两部分,利用B-树查找路由前缀的前16 bit值,然后通过B-树节点中位向量的映射,将下一步链接到bloom filter,再利用bloom filter位数组的值映射提取下一跳。实验结果表明,BTBF算法与其他树型和bloom filter类算法相比有效减少了空间和时间占用,在路由表项数变化较大的情况下也能维持稳定的查找性能。
姚明[10]（2018）在《基于IPv6的路由查找算法的研究与设计》文中研究表明Internet的快速发展使链路上传输的数据速度达到了 400Gbps,导致路由器的吞吐量和查找最佳出口的工作量也大大增加。路由器对每一个经过的数据报转发的快慢即路由转发速率是影响当前互联网数据吞吐量的关键,路由转发过程中的关键是路由表查找,因此设计一个合适的路由查找算法十分必要。相比于IPv4,IPv6的地址长度更长,这意味着IPv6的路由表表项数会更多,基于前缀长度的IPv4查找算法不能直接扩展到IPv6的查找。论文围绕基于IPv6的路由查找算法展开,分别给出了适用于目前路由表和将来大规模IPv6路由表的路由查找算法。主要工作包括:1、对IPv6单播地址结构和当前骨干路由器路由表分布特点进行了解析,提出了一种B-树和Bloom Filter相结合的IPv6路由查找算法（BTBF）。BTBF首先利用2-3树查找前缀前16bits值,如果正确匹配2-3树节点,那么通过节点中的位数组对于Bloom Filter的映射,将下一步查找转发到Bloom Filter。再计算Bloom Filter计数数组的二进制值通过Hash的方式映射到目的IP地址的存储位置从而获取下一跳。实验结果表明,BTBF相比于其他树形类和Bloom Filter类算法有效减少了查找时间和存储空间占用,能在路由表项数变化较大的情况下维持稳定的查找性能。2、基于二进制比特的Trie型数据结构面对大规模IPv6路由表时查找困难,因此引入了前缀区间的概念以适应大规模动态IPv6路由表查找,提出了一种段表与B-树相结合的IPv6路由查找算法。以α位为分割点将路由前缀分隔为前缀Indexα（P）和后缀Suffixα（P）,Indexα（P）保存在段表中,段表为一个顺序表,可以根据的不同分别存储在段表的不同位置,具体的存储形式为Set（i）,i前缀Indexα（P）的值。当段表查找阶段匹配成功后可以索引到B-树,然后在B-树中查找后缀Suffixα（P）,并利用Cover（x）数组存储被节点区间包含的数据以解决B-树查找歧义问题。将段表和B-树进行结合查找的策略有效地减少了每个查找B-树的节点数,降低了查找深度,提高了查找效率。实验结果表明,该算法与其他的基于前缀区间的Trie树查找算法相比在查找时间和存储空间占用上占有优势,能够满足较大规模的路由表查找性能要求。近年来,研究人员针对IPv6的路由查找算法集中在基于前缀值查找算法研究上,我们在前人的研究基础上对B-树数据结构进行了探索与改进,与其他顺序表或Hash类结构的有机结合,继承了他们一些优秀的思想,并融合进论文算法中,对路由查找算法性能做了进一步的提升。
二、路由表快速查找算法（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、路由表快速查找算法（论文提纲范文）
（1）移动自组织网络路由策略智能优化技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 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 基于典型路由协议的研究现状 |
| 1.2.2 基于强化学习的路由研究现状 |
| 1.3 研究内容和章节安排 |
| 第二章 基本原理 |
| 2.1 OLSR路由协议的基本原理 |
| 2.1.1 邻居监测 |
| 2.1.2 MPR选择 |
| 2.1.3 拓扑建立和路由维护 |
| 2.2 强化学习基本原理 |
| 2.2.1 强化学习模型 |
| 2.2.2 Q-Learning |
| 2.2.3 深度Q网络 |
| 2.3 路由协议的评价指标 |
| 2.3.1 能耗指标 |
| 2.3.2 负载指标 |
| 2.3.3 QoS指标 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于PRD-DQN模型的智能路由算法 |
| 3.1 系统模型 |
| 3.1.1 网络模型 |
| 3.1.2 数据传递成本模型 |
| 3.1.3 路由决策模型 |
| 3.2 智能路由设计与算法描述 |
| 3.2.1 数据包的产生和处理 |
| 3.2.2 PRD-DQN网络框架描述 |
| 3.2.3 奖励函数 |
| 3.2.4 自适应PRD-DQN路由算法 |
| 3.3 PRD-DQN仿真结果与性能评价 |
| 3.3.1 仿真场景及参数设置 |
| 3.3.2 仿真结果与性能分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于MS-OLSR框架的优化路由算法 |
| 4.1 系统模型 |
| 4.1.1 网络模型 |
| 4.1.2 集群移动模型 |
| 4.1.3 节点能量消耗模型 |
| 4.2 优化方案和算法描述 |
| 4.2.1 重构信息表和分组帧结构 |
| 4.2.2 分组产生和处理算法 |
| 4.2.3 MPR选择改进算法 |
| 4.2.4 路由表建立和路由选择 |
| 4.3 MS-OLSR仿真结果与性能测试 |
| 4.3.1 仿真场景及参数设置 |
| 4.3.2 仿真结果分析 |
| 4.3.3 硬件测试 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 |
（2）SWIM数据命名机理的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 SWIM研究现状 |
| 1.2.2 数据命名研究现状 |
| 1.2.3 研究现状总结 |
| 1.3 本文主要工作和结构安排 |
| 第二章 SWIM共享数据分析 |
| 2.1 SWIM概述 |
| 2.1.1 SWIM网络架构 |
| 2.1.2 SWIM核心服务 |
| 2.2 SWIM数据共享平台架构 |
| 2.3 SWIM业务数据分析 |
| 2.3.1 SWIM数据类型 |
| 2.3.2 SWIM数据等级 |
| 2.4 SWIM数据共享场景 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于TLC结构的SWIM数据命名方法 |
| 3.1 SWIM数据命名方案 |
| 3.1.1 命名基本原则 |
| 3.1.2 总体方案设计 |
| 3.2 基于TLC结构的混合命名方案 |
| 3.2.1 TLC结构 |
| 3.2.2 TLC结构的聚合 |
| 3.2.3 基于TLC的混合结构命名 |
| 3.3 基于SWIM内容名称的路由 |
| 3.4 数据命名方案的实验与分析 |
| 3.4.1 实验环境 |
| 3.4.2 TLC聚合的解析容错率分析 |
| 3.4.3 查找效率和可扩展性分析 |
| 3.4.4 不同方案对比分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于布隆过滤器的SWIM数据查找算法 |
| 4.1 常用查找算法分析 |
| 4.1.1 基于硬件的查找方法分析 |
| 4.1.2 基于软件的查找算法分析 |
| 4.2 布隆过滤器和查找树组合模型 |
| 4.2.1 整体框架描述 |
| 4.2.2 模型边界划分 |
| 4.3 组合结构名字查找 |
| 4.4 模型分析 |
| 4.5 查找策略实验与分析 |
| 4.5.1 实验设置 |
| 4.5.2 名字查找吞吐率 |
| 4.5.3 系统时延 |
| 4.5.4 可扩展性 |
| 4.5.5 更新性能 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结 |
| 5.1 已完成的工作 |
| 5.2 取得的成果 |
| 5.3 不足与未来展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间取得的研究成果 |
（3）面向信息中心网络的内容名字查找方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 信息中心网络简介 |
| 1.1.2 基于内容名字的路由查找 |
| 1.1.3 国内外研究现状 |
| 1.2 主要研究内容和难点 |
| 1.2.1 主要研究内容 |
| 1.2.2 研究难点 |
| 1.3 主要研究成果和创新点 |
| 1.4 论文组织安排 |
| 第2章 相关工作综述 |
| 2.1 信息中心网络体系结构 |
| 2.1.1 数据包类型 |
| 2.1.2 数据命名规则 |
| 2.1.3 路由查找过程 |
| 2.2 名字查找算法 |
| 2.2.1 布隆过滤器 |
| 2.2.2 字符树 |
| 2.2.3 哈希表 |
| 2.3 学习模型介绍 |
| 2.3.1 递归神经网络 |
| 2.3.2 长短记忆神经网络 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于学习布隆过滤器的高效名字查找方法 |
| 3.1 研究意义与挑战 |
| 3.2 相关工作 |
| 3.2.1 布隆过滤器和其它变型 |
| 3.2.2 神经网络 |
| 3.3 学习布隆过滤器查找结构概述 |
| 3.4 学习布隆过滤器数据结构 |
| 3.4.1 基于布隆过滤器名字查找 |
| 3.4.2 研究问题描述 |
| 3.4.3 查找结构分析 |
| 3.5 误转发概率分析 |
| 3.6 名字查找过程的算法设计 |
| 3.6.1 名字插入算法 |
| 3.6.2 名字查找算法 |
| 3.7 性能评价 |
| 3.7.1 硬件配置 |
| 3.7.2 数据分布 |
| 3.7.3 实验结果 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 基于深度布隆过滤器的名字查找方法 |
| 4.1 精确名字查找的研究意义 |
| 4.2 相关技术 |
| 4.2.1 近似集合成员查找 |
| 4.2.2 长短记忆神经网络 |
| 4.3 三级名字查找结构与算法 |
| 4.3.1 名字查找结构 |
| 4.3.2 名字查找算法 |
| 4.4 假阳性率分析 |
| 4.5 性能评价 |
| 4.5.1 实验设置 |
| 4.5.2 实验结果 |
| 4.6 本章小节 |
| 第5章 结论 |
| 5.1 研究工作总结 |
| 5.2 未来研究计划 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（4）一种高速FC交换机的关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文的研究内容及结构 |
| 第二章 光纤通道协议概述 |
| 2.1 FC协议分层结构 |
| 2.2 FC协议数据帧格式 |
| 2.3 FC协议流量控制策略 |
| 2.4 FC协议服务类型 |
| 2.5 FC协议拓扑结构 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 FC交换机的结构与调度算法研究 |
| 3.1 FC交换机的结构 |
| 3.1.1 Crossbar交换结构 |
| 3.1.2 输入排队交换结构 |
| 3.1.3 输出排队交换结构 |
| 3.1.4 输入-输出联合排队交换结构 |
| 3.1.5 输入-交叉点联合排队交换结构 |
| 3.2 FC交换机的调度算法研究 |
| 3.2.1 交换机调度算法的数学模型 |
| 3.2.2 PIM调度算法 |
| 3.2.3 RRM调度算法 |
| 3.2.4 iSLIP调度算法 |
| 3.3 一种基于共享缓存的VOQ结构 |
| 3.4 一种改进的iSLIP调度算法 |
| 3.4.1 基于关联指针的iSLIP调度算法 |
| 3.4.2 指针关联算法 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 FC交换机的设计与实现 |
| 4.1 FC交换机硬件平台设计 |
| 4.2 FC交换机功能模块设计 |
| 4.2.1 端口控制模块设计 |
| 4.2.1.1 发送控制器 |
| 4.2.1.2 接收控制器 |
| 4.2.1.3 端口链路控制器 |
| 4.2.1.4 流量控制模块 |
| 4.2.2 数据帧发送与接收模块设计 |
| 4.2.3 路由查表模块设计 |
| 4.2.4 共享缓存管理模块设计 |
| 4.2.5 调度模块设计 |
| 4.2.5.1 指针关联模块 |
| 4.2.5.2 请求状态机 |
| 4.2.5.3 授权状态机 |
| 4.2.5.4 接受状态机 |
| 4.2.6 速率切换模块设计 |
| 4.2.7 监控模块设计 |
| 4.2.7.1 输入输出监控 |
| 4.2.7.2 消息监控 |
| 4.3 PC端管理软件设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 FC交换机的功能仿真与实验验证 |
| 5.1 系统功能仿真 |
| 5.1.1 端口控制模块仿真 |
| 5.1.2 路由查表模块仿真 |
| 5.1.3 调度模块仿真 |
| 5.1.4 监控模块仿真 |
| 5.1.5 单播与组播功能仿真 |
| 5.1.6 系统整体功能仿真 |
| 5.2 系统整体实现 |
| 5.2.1 FC交换机硬件平台实现 |
| 5.2.2 PC端管理软件实现 |
| 5.3 系统实验验证 |
| 5.3.1 功能测试 |
| 5.3.1.1 单播与路由重构功能测试 |
| 5.3.1.2 组播功能测试 |
| 5.3.1.3 速率切换功能测试 |
| 5.3.1.4 监控功能测试 |
| 5.3.1.5 时间同步功能测试 |
| 5.3.2 性能测试与分析 |
| 5.3.2.1 缓存利用率性能 |
| 5.3.2.2 带宽利用率性能 |
| 5.3.2.3 吞吐率与时延性能 |
| 5.3.2.4 实验结果讨论 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 在研期间参加课题及发表论文 |
（5）面向未来网络的高性能数据包查找与分类技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 数据层关键技术及研究意义 |
| 1.1.2 研究现状及趋势 |
| 1.2 研究内容及难点 |
| 1.3 研究成果及创新点 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 第2章 相关技术综述 |
| 2.1 路由查找技术简介 |
| 2.1.1 路由器构造 |
| 2.1.2 路由表与最长前缀匹配原则 |
| 2.1.3 地址查找算法 |
| 2.1.4 名称查找算法 |
| 2.2 数据包分类技术简介 |
| 2.2.1 分类器构造 |
| 2.2.2 包分类规则集与优先级原则 |
| 2.2.3 包分类算法 |
| 2.3 评价指标 |
| 2.4 小结 |
| 第3章 基于哈希和二分查找的高性能IPv6查找算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 相关工作简介 |
| 3.2.1 路由表与地址查找 |
| 3.2.2 基于字典序搜索的算法 |
| 3.2.3 基于二分查找的算法 |
| 3.2.4 基于哈希函数的算法 |
| 3.2.5 Ha Bi的优势 |
| 3.3 Ha Bi结构设计 |
| 3.3.1 Ha Bi顶层架构 |
| 3.3.2 哈希表构建 |
| 3.3.3 分层二叉搜索树构建 |
| 3.3.4 哈希和二分查找的结合 |
| 3.4 Ha Bi算法设计 |
| 3.4.1 地址查找算法 |
| 3.4.2 前缀更新算法 |
| 3.4.3 分层二叉搜索树平衡算法 |
| 3.5 实验评估与分析 |
| 3.5.1 复杂度理论分析 |
| 3.5.2 实验配置 |
| 3.5.3 IPv6地址查找 |
| 3.5.4 IPv6前缀更新 |
| 3.5.5 内存占用 |
| 3.5.6 IPv4地址查找 |
| 3.6 平台部署 |
| 3.6.1 在多核系统上部署 |
| 3.6.2 在FPGA上部署 |
| 3.7 小结 |
| 第4章 基于范围向量的高性能在线数据包分类算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 相关工作简介 |
| 4.2.1 基于硬件的算法 |
| 4.2.2 基于维度降解的算法 |
| 4.2.3 基于空间划分的算法 |
| 4.2.4 RVH的优势 |
| 4.3 RVH的结构与算法 |
| 4.3.1 范围向量哈希表 |
| 4.3.2 基于范围向量的包分类算法 |
| 4.3.3 基于范围向量的规则更新算法 |
| 4.3.4 时空复杂度分析 |
| 4.4 RVH的性能模型 |
| 4.4.1 RVH算法概览 |
| 4.4.2 RVH的性能分析 |
| 4.4.3 性能模型验证 |
| 4.5 范围向量划分策略 |
| 4.5.1 范围划分的权衡 |
| 4.5.2 基于地址长度分布的划分 |
| 4.5.3 地址长度分布的稳定性 |
| 4.6 实验评估与分析 |
| 4.6.1 平台部署 |
| 4.6.2 实验配置 |
| 4.6.3 规则更新 |
| 4.6.4 不带更新的包分类 |
| 4.6.5 带更新的包分类 |
| 4.6.6 内存占用 |
| 4.7 工作补充及讨论 |
| 4.8 小结 |
| 第5章 基于冲突驱动编码的高性能名称查找算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题陈述与数学建模 |
| 5.2.1 命名数据网络转发过程 |
| 5.2.2 数学模型与公式化 |
| 5.3 Co DE数据结构及构造 |
| 5.3.1 顶层架构 |
| 5.3.2 冲突驱动编码机制 |
| 5.3.3 哈希与二分查找的权衡 |
| 5.4 Co DE算法 |
| 5.4.1 名称查找 |
| 5.4.2 前缀插入 |
| 5.4.3 前缀删除 |
| 5.5 实验评估与分析 |
| 5.5.1 实验配置 |
| 5.5.2 名称查找 |
| 5.5.3 前缀更新 |
| 5.5.4 内存占用 |
| 5.6 小结 |
| 第6章 基于多核系统的高性能数据包分类算法框架 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 预备知识 |
| 6.2.1 并行模式 |
| 6.2.2 线程锁竞争 |
| 6.2.3 原子操作 |
| 6.2.4 核间负载均衡 |
| 6.2.5 多核加速比 |
| 6.2.6 评价指标 |
| 6.3 通用多线程包分类算法 |
| 6.3.1 多线程包分类框架 |
| 6.3.2 性能优化 |
| 6.4 实验评估与分析 |
| 6.4.1 实验配置 |
| 6.4.2 静态包分类算法多线程框架测试 |
| 6.4.3 动态包分类算法多线程框架测试 |
| 6.5 多线程RFC算法优化 |
| 6.5.1 多线程框架优化 |
| 6.5.2 优化效果对比 |
| 6.6 多线程RVH算法优化 |
| 6.6.1 多线程框架优化 |
| 6.6.2 优化效果对比 |
| 6.7 小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录A 攻读学位期间完成的论文 |
| 附录B 攻读学位期间申请的专利 |
| 附录C 攻读学位期间参与的课题 |
| 致谢 |
（6）基于非对称规则的模糊匹配算法的硬件设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略词 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于软件实现的模糊匹配算法 |
| 1.2.2 基于硬件实现的模糊匹配算法 |
| 1.3 研究内容与设计指标 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 设计指标 |
| 1.4 论文组织 |
| 第二章 基于硬件的模糊匹配相关算法 |
| 2.1 基于硬件CAM的模糊匹配算法 |
| 2.2 基于硬件TCAM的模糊匹配算法 |
| 2.3 基于Two-Level方案的模糊匹配算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 非对称规则模糊匹配方案的设计与分析 |
| 3.1 模糊匹配方案的设计 |
| 3.1.1 双样本空间设计 |
| 3.1.2 多级查找结构 |
| 3.1.3 两级条目匹配结构 |
| 3.2 模糊匹配方案复杂度分析 |
| 3.3 算法测试比对分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 非对称规则的模糊匹配算法的硬件设计 |
| 4.1 模糊匹配算法的硬件框架结构 |
| 4.2 模糊匹配算法的硬件工作流程 |
| 4.2.1 数据控制阶段 |
| 4.2.2 数据查找阶段 |
| 4.3 模糊匹配算法的模块设计 |
| 4.3.1 比较启动模块 |
| 4.3.2 条目特征值选择模块 |
| 4.3.3 小样本条目选择模块 |
| 4.3.4 条目比较匹配模块 |
| 4.3.5 优先级选择器 |
| 4.3.6 存储单元 |
| 4.3.7 寄存器通路 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 验证结果分析 |
| 5.1 模块级功能验证 |
| 5.1.1 软件仿真验证平台 |
| 5.1.2 比较启动模块验证 |
| 5.1.3 条目特征值选择模块验证 |
| 5.1.4 小样本条目选择模块验证 |
| 5.1.5 条目比较匹配模块验证 |
| 5.1.6 优先级选择器验证 |
| 5.2 宏单元功能验证 |
| 5.2.1 宏单元验证平台 |
| 5.2.2 定向测试 |
| 5.2.3 随机测试 |
| 5.2.4 覆盖率分析 |
| 5.3 逻辑综合实现 |
| 5.4 实验结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
（7）面向高性能网络的加速路由查找方法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 基于硬件实现的路由 |
| 1.2.2 基于软件实现的路由 |
| 1.2.3 路由查找算法性能比较 |
| 1.3 论文的创新点 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第二章 相关技术综述 |
| 2.1 最长前缀匹配原则 |
| 2.2 基于哈希表的路由查找 |
| 2.2.1 BLOOMFILTER |
| 2.2.2 CUCKOOFILTER |
| 2.3 基于Trie的路由查找 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 GPU并行路由查找算法设计 |
| 3.1 GPU架构 |
| 3.2 CUDA模型 |
| 3.3 路由查找算法的并行性分析 |
| 3.4 基于GPU的CUCKOOFILTER算法加速 |
| 3.5 基于GPU的LCTrie算法加速 |
| 3.6 实验与分析 |
| 3.6.1 实验环境 |
| 3.6.2 IP查找的性能 |
| 3.6.3 实验结果分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于哈希偏移树的快速路由方法 |
| 4.1 HOTMLP算法中的名词描述 |
| 4.2 HOTMLP结构的构建 |
| 4.3 HOTMLP的查找 |
| 4.4 算法优化 |
| 4.5 实验与分析 |
| 4.5.1 算法性能对比 |
| 4.5.2 HOTMLP吞吐量 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 在校期间发表论文 |
| 致谢 |
（8）面向云服务的高性能安全接入网关的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 VPN网关并行化技术的研究现状 |
| 1.2.2 报文处理加速的研究现状 |
| 1.2.3 云服务下VPN网关的研究现状 |
| 1.3 本文研究内容及组织结构 |
| 第2章 基于DPDK的并行VPN网关框架的研究 |
| 2.1 VPN网关概述 |
| 2.1.1 基本原理 |
| 2.1.2 传统VPN简介 |
| 2.1.3 性能评价指标 |
| 2.1.4 性能评价方法 |
| 2.2 报文级并行VPN网关框架 |
| 2.2.1 DPDK加速技术 |
| 2.2.2 网卡多队列技术 |
| 2.2.3 流分类技术 |
| 2.2.4 报文转发模型 |
| 2.2.5 报文级并行框架设计 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 VPN网关分段式路由算法的研究 |
| 3.1 DIR-24-8-BASIC分段式路由查找算法研究 |
| 3.1.1 路由查找原理 |
| 3.1.2 DIR-24-8-BASIC分段式路由查找算法 |
| 3.1.3 DIR-24-8-BASIC路由表结构改进 |
| 3.1.4 DIR-24-8-BASIC路由表结构对比分析 |
| 3.1.5 DIR-24-8-BASIC路由更新机制研究 |
| 3.2 基于DIR-24-8-BASIC的 VPN路由算法研究 |
| 3.2.1 VPN路由算法原理 |
| 3.2.2 VPN路由查找算法 |
| 3.2.3 VPN路由更新算法 |
| 3.3 实验测试与分析 |
| 3.3.1 实验方法 |
| 3.3.2 实验过程 |
| 3.3.3 结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 VPN网关多线程数据同步算法的研究 |
| 4.1 VPN多线程数据同步机制研究 |
| 4.1.1 VPN会话管理技术 |
| 4.1.2 VPN多线程数据同步原理 |
| 4.1.3 VPN多线程数据同步机制 |
| 4.2 VPN多线程数据同步算法设计 |
| 4.2.1 会话同步结构设计 |
| 4.2.2 路由同步结构设计 |
| 4.2.3 数据同步算法设计 |
| 4.3 实验测试与分析 |
| 4.3.1 多线程吞吐量测试 |
| 4.3.2 线程核间数据交换测试 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 原型系统的设计与测试分析 |
| 5.1 DPVG应用场景 |
| 5.2 DPVG系统设计与实现 |
| 5.2.1 DPVG整体结构设计 |
| 5.2.2 多线程并行框架设计与实现 |
| 5.3 测试环境和方法 |
| 5.3.1 测试环境 |
| 5.3.2 测试对象 |
| 5.3.3 测试方法 |
| 5.3.4 环境测试 |
| 5.4 测试结果和分析 |
| 5.4.1 吞吐量测试 |
| 5.4.2 时延及抖动测试 |
| 5.4.3 并发性能测试 |
| 5.4.4 批处理性能测试 |
| 5.4.5 系统开销测试 |
| 5.4.6 整体测试结果讨论和分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）B-树和bloom filter相结合的IPv6路由查找算法（论文提纲范文）
| 1 IPv6地址结构和骨干路由表特点 |
| 1.1 IPv6地址结构 |
| 1.2 骨干路由表特点 |
| 2 基于B-树和bloom filter的路由查找算法 |
| 2.1 数据结构 |
| 2.1.1 前16 bit值的B-树树型结构 |
| 2.1.2 B-树节点的数据结构 |
| 2.1.3 Bloom filter的数据结构 |
| 2.2 路由查找 |
| 2.3 路由更新及算法性能分析 |
| 2.3.1 路由的更新过程 |
| 2.3.2 算法性能分析 |
| 3 实验验证 |
| 4 结束语 |
（10）基于IPv6的路由查找算法的研究与设计（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 主要创新点及内容 |
| 1.3 论文内容和论文结构 |
| 第二章 IPv6现状与技术概述 |
| 2.1 IPv6的发展现状 |
| 2.2 路由表与其作用 |
| 2.3 无类域间路由CDR |
| 2.4 IPv6地址结构 |
| 2.4.1 单播地址 |
| 2.4.2 组播地址和任播地址 |
| 2.5 骨干路由器IPv6地址前缀分布特点 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 常用的IPv6路由查找算法 |
| 3.1 基于前缀长度的IPv6路由查找算法 |
| 3.1.1 Binary Trie |
| 3.1.2 路径压缩Trie树 |
| 3.1.3 基于前缀长度的二分查找算法 |
| 3.2 基于前缀值的动态IPv6路由表查找算法 |
| 3.2.1 递归平衡多路径区间树的IPv6路由查找算法 |
| 3.2.2 用于动态路由器表的多前缀Trie |
| 3.2.3 改进的基于Bloom Filter的IP路由查找方法 |
| 3.3 基于硬件的IPv6路由实现方法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 一种B-树和Bloom Filter相结合的路由查找算法 |
| 4.1 数据结构 |
| 4.1.1 前16bits值的B-Tree树形结构 |
| 4.1.2 B-Tree节点的数据结构 |
| 4.1.3 Bloom Filter的数据结构 |
| 4.2 路由查找过程 |
| 4.3 路由更新及算法性能分析 |
| 4.3.1 路由的更新过程 |
| 4.3.2 算法性能分析 |
| 4.4 实验验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 一种段表和B-树相结合的IPv6路由查找算法 |
| 5.1 算法数据结构 |
| 5.1.1 算法思想与依据 |
| 5.1.2 B-树数据结构 |
| 5.1.3 段表的数据结构 |
| 5.2 算法实现过程 |
| 5.3 算法更新与性能分析 |
| 5.3.1 算法性能分析 |
| 5.3.2 算法更新 |
| 5.4 实验验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文与参加的研究工作 |
四、路由表快速查找算法（论文参考文献）
- [1]移动自组织网络路由策略智能优化技术研究[D]. 蔡珏. 浙江大学, 2021(01)
- [2]SWIM数据命名机理的研究[D]. 崔博花. 中国民航大学, 2020(01)
- [3]面向信息中心网络的内容名字查找方法研究[D]. 王倩玉. 河南科技大学, 2020(06)
- [4]一种高速FC交换机的关键技术研究[D]. 张永泽. 电子科技大学, 2020(07)
- [5]面向未来网络的高性能数据包查找与分类技术研究[D]. 沈潼. 湖南大学, 2019(12)
- [6]基于非对称规则的模糊匹配算法的硬件设计[D]. 程心昱. 东南大学, 2019(06)
- [7]面向高性能网络的加速路由查找方法的研究[D]. 李亚琼. 暨南大学, 2018(05)
- [8]面向云服务的高性能安全接入网关的研究与实现[D]. 邹新一. 哈尔滨工业大学, 2018(02)
- [9]B-树和bloom filter相结合的IPv6路由查找算法[J]. 姚明,赵晶晶,贺兴亚,杨云. 计算机应用研究, 2019(09)
- [10]基于IPv6的路由查找算法的研究与设计[D]. 姚明. 扬州大学, 2018(12)