认知异构网的频谱资源管理算法
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 无线频谱资源 | 第14-15页 |
| 1.2 当前频谱管理的现状和不足 | 第15-16页 |
| 1.3 无线频谱利用新技术 | 第16-19页 |
| 1.3.1 智能天线 | 第17页 |
| 1.3.2 超宽带 | 第17-18页 |
| 1.3.3 无线Mesh网络 | 第18页 |
| 1.3.4 认知无线电 | 第18-19页 |
| 1.4 论文的主要内容及章节安排 | 第19-22页 |
| 第二章 认知异构网的无线频谱资源管理 | 第22-30页 |
| 2.1 无线资源管理 | 第22-23页 |
| 2.1.1 负载均衡 | 第22页 |
| 2.1.2 功率控制 | 第22页 |
| 2.1.3 呼入接入控制 | 第22页 |
| 2.1.4 切换技术 | 第22-23页 |
| 2.1.5 信道分配 | 第23页 |
| 2.2 认知异构网的无线资源管理 | 第23-26页 |
| 2.2.1 异构网的无线资源管理算法 | 第24-25页 |
| 2.2.2 网络选择算法 | 第25-26页 |
| 2.3 认知异构网下的两级频谱资源管理结构 | 第26-30页 |
| 第三章 认知异构网下基于周期预测的资源分配管理 | 第30-48页 |
| 3.1 问题描述 | 第30-32页 |
| 3.2 预测算法 | 第32-43页 |
| 3.2.1 一元线性回归模型 | 第32-34页 |
| 3.2.2 灰色预测模型 | 第34-36页 |
| 3.2.3 Q学习预测算法 | 第36-39页 |
| 3.2.4 预测算法性能分析比较 | 第39-43页 |
| 3.3 资源分配 | 第43页 |
| 3.4 基于周期预测的资源分配步骤 | 第43-45页 |
| 3.5 基于周期预测的资源分配性能分析 | 第45-48页 |
| 第四章 改进型的竞价拍卖算法 | 第48-72页 |
| 4.1 场景 | 第48-49页 |
| 4.2 传统竞价拍卖模型 | 第49-52页 |
| 4.2.1 拍卖模型 | 第49-50页 |
| 4.2.2 竞价拍卖机制 | 第50-51页 |
| 4.2.3 竞价拍卖算法 | 第51-52页 |
| 4.3 传统竞价拍卖算法第一阶段改进 | 第52-62页 |
| 4.3.1 问题描述及改进目标 | 第52-54页 |
| 4.3.2 算法及流程 | 第54-60页 |
| 4.3.3 算法仿真与分析 | 第60-62页 |
| 4.4 传统拍卖算法第二阶段改进 | 第62-69页 |
| 4.4.1 问题描述及改进目标 | 第62-63页 |
| 4.4.2 算法及流程 | 第63-67页 |
| 4.4.3 算法仿真与分析 | 第67-69页 |
| 4.5 两级结构分配算法的整体性能分析 | 第69-72页 |
| 第五章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |
| 作者简介 | 第78-79页 |
