| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 缩略词 | 第13-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 研究背景 | 第14-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-19页 |
| 1.2.1 异构无线网络研究现状及问题 | 第16-17页 |
| 1.2.2 Small Cell研究现状及问题 | 第17页 |
| 1.2.3 D2D通信研究现状及问题 | 第17-18页 |
| 1.2.4 分布式异构无线网络优化研究现状及问题 | 第18-19页 |
| 1.3 主要研究内容及研究成果 | 第19-20页 |
| 1.4 文章结构安排 | 第20-22页 |
| 第二章 分层异构网与数学基础 | 第22-44页 |
| 2.1 异构无线网简介 | 第22-25页 |
| 2.1.1 异构无线网的异构特性 | 第22-23页 |
| 2.1.2 异构无线网中的挑战 | 第23-24页 |
| 2.1.3 异构无线网中的资源管理 | 第24-25页 |
| 2.2 Small Cell异构网络 | 第25-31页 |
| 2.2.1 Small Cell简介 | 第25-28页 |
| 2.2.2 Small Cell的挑战 | 第28-29页 |
| 2.2.3 接入方式 | 第29-30页 |
| 2.2.4 Small Cell/Macro Cell分层异构网干扰分析 | 第30-31页 |
| 2.3 D2D异构网络 | 第31-35页 |
| 2.3.1 D2D网络简介 | 第31-33页 |
| 2.3.2 D2D/Macro Cell中频谱资源管理与干扰分析 | 第33-34页 |
| 2.3.3 D2D/Macro Cell的挑战与D2D控制技术 | 第34-35页 |
| 2.4 数学基础 | 第35-42页 |
| 2.4.1 凸优化 | 第36-38页 |
| 2.4.2 非合作博弈论 | 第38-39页 |
| 2.4.3 变分不等式 | 第39-41页 |
| 2.4.4 相互关系 | 第41-42页 |
| 2.5 本章小结 | 第42-44页 |
| 第三章 Small Cell分层异构网基于广义纳什均衡的分布式优化 | 第44-64页 |
| 3.1 引言 | 第44-45页 |
| 3.2 系统模型 | 第45-47页 |
| 3.3 GNEP问题的等价转换与解集分析 | 第47-50页 |
| 3.3.1 GNEP问题转换为等价的VI问题 | 第47-48页 |
| 3.3.2 GNEP问题均衡解的存在唯及一性条件 | 第48-50页 |
| 3.4 基于广义纳什均衡的Small Cell功率分配 | 第50-58页 |
| 3.4.1 GNEP问题分解为NEP问题与VI问题 | 第50-51页 |
| 3.4.2 价格与功率交替更新的分布式算法 | 第51-55页 |
| 3.4.3 价格与功率同步更新的分布式算法 | 第55-58页 |
| 3.4.4 小结 | 第58页 |
| 3.5 仿真性能分析 | 第58-62页 |
| 3.5.1 仿真场景及参数设置 | 第59页 |
| 3.5.2 仿真性能 | 第59-62页 |
| 3.6 本章小结 | 第62-64页 |
| 第四章 Small Cell分层异构网整体效用最大化设计 | 第64-82页 |
| 4.1 引言 | 第64-65页 |
| 4.2 系统模型 | 第65页 |
| 4.3 网络整体效用与广义纳什均衡 | 第65-69页 |
| 4.4 基于GNEP的网络整体效用最大化分布式算法 | 第69-72页 |
| 4.4.1 均衡解逼近KKT解 | 第69-71页 |
| 4.4.2 算法收敛性条件及收敛性证明 | 第71-72页 |
| 4.5 改进型分布式算法 | 第72-77页 |
| 4.5.1 改进型功率控制算法 | 第72-74页 |
| 4.5.2 算法收敛性分析 | 第74-77页 |
| 4.6 性能仿真 | 第77-80页 |
| 4.7 小结 | 第80-82页 |
| 第五章 D2D分层异构网资源共享优化 | 第82-102页 |
| 5.1 引言 | 第82-83页 |
| 5.2 系统模型 | 第83-85页 |
| 5.3 非凸问题逼近的一般准则 | 第85-86页 |
| 5.4 MUEs具有QoS要求的所有D2D网络效用最大化 | 第86-92页 |
| 5.4.1 效用函数的部分逼近 | 第87-88页 |
| 5.4.2 基于部分逼近的分布式算法设计及收敛性质 | 第88-92页 |
| 5.4.3 分布式实现 | 第92页 |
| 5.5 部分D2D具有QoS要求的所有D2D网络效用最大化 | 第92-96页 |
| 5.5.1 优化目标与可行集的凸逼近 | 第93-94页 |
| 5.5.2 基于对数逼近的分布式算法及收敛性质 | 第94-96页 |
| 5.5.3 分布式实现 | 第96页 |
| 5.6 仿真性能分析 | 第96-100页 |
| 5.6.1 仿真场景与参数设置 | 第96-97页 |
| 5.6.2 仿真结果及性能评估 | 第97-100页 |
| 5.7 本章小结 | 第100-102页 |
| 第六章 全文总结与展望 | 第102-104页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第102-103页 |
| 6.2 进一步的研究方向 | 第103-104页 |
| 参考文献 | 第104-112页 |
| 附录A 第一个附录 | 第112-116页 |
| A.0.1 证明命题3.3.1 | 第112-113页 |
| A.0.2 证明定理3.4.1和引理3.4.1 | 第113页 |
| A.0.3 证明命题3.4.2 | 第113-114页 |
| A.0.4 证明引理3.4.5 | 第114-116页 |
| 成果清单 | 第116-118页 |
| 致谢 | 第118页 |
