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基于TCAM的多匹配包分类算法的研究与设计的任务书
任务书
论文题目：基于TCAM的多匹配包分类算法的研究与设计
一、研究背景
在网络流量中，包分类是一项重要任务，它涉及到诸多应用场景，如网络安全、流量管理以及质量保证（QoS）等方面。然而，包分类具有极高的性能要求，能够实时分类大量的网络流量是包分类算法所必须满足的基本需求，对网络设备的性能造成了很大的挑战。
近年来，基于TCAM（TernaryContentAddressableMemory）的多匹配包分类算法得到了广泛的应用，这种算法基于硬件，具有高速、高效和低功耗等优点，比如许多现代的路由器和交换机就使用了这种算法。而由于TCAM是一种非常昂贵的硬件设备，因此减少TCAM的使用量也是一个重要的研究方向。
因此，我们需要研究和设计一种基于TCAM的多匹配包分类算法，以满足网络设备对高效、低成本的要求。
二、研究内容
本文的主要研究内容包括以下两个方面：
1.基于TCAM的多匹配包分类算法的研究
首先，需要了解TCAM的特征和优缺点，构建基于TCAM的多匹配包分类算法的理论基础。其次，需要对现有的多匹配包分类算法进行研究和比较，包括Aho-Corasick算法、Rabin-Karp算法以及BitSplit算法等，这些算法均是TCAM的常用算法。最后，需要对现有算法进行改进，根据实际应用需求，提出新的算法设计思路。
2.基于新算法的包分类算法实现
在以上研究的基础上，需要对新算法进行实现和验证。具体来说，需要实现基于新算法的包分类器，并在合适的硬件平台上进行性能评测和对比分析。
三、研究方法
本文的研究方法主要包括以下几个方面：
1.理论研究
通过文献调研、算法理论分析等方法，对基于TCAM的多匹配包分类算法进行研究和分析，综合比较现有算法的优缺点，提出新算法设计思路，并给出设计方案。
2.实验仿真
根据新算法设计方案，采用如SystemC、VivadoHLS等工具实现新算法。在真实硬件上进行测试之前，可以用仿真的方法进行性能评估，检验新算法的正确性和可行性。
3.硬件实现
在完成仿真验证后，需要将新算法应用于真实的硬件平台上进行测试和性能评估。选择TCAM芯片并搭配FPGA硬件平台，进行算法性能测试和对比分析。
四、研究时间安排
本论文的研究时间为8个月，安排如下：
第一步：阅读相关文献，对TCAM的特征和常用多匹配包分类算法进行研究。时间约为1个月。
第二步：尝试改进现有的算法，并准备新算法设计方案，时间约为2个月。
第三步：基于新算法进行实现和仿真，时间约为2个月。
第四步：在硬件平台上进行测试和性能评估，时间约为3个月。
五、研究成果
本文的研究成果将包括以下几个方面：
1.提出了新的基于TCAM的多匹配包分类算法，具有更高的分类效率和更低的TCAM使用率。
2.实现了基于新算法的包分类器，并进行了实验验证。
3.在硬件平台上测试对比了现有算法和新算法的分类效率和资源使用情况，得出了实验结论，可供相关领域研究人员和工程师参考。