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认知无线网络中多目标优化机制的研究

摘要第3-4页
abstract第4-5页
第1章 绪论第9-18页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.2 研究历史及现状第10-12页
    1.3 关键技术及网络架构第12-16页
        1.3.1 关键技术第12-15页
        1.3.2 认知无线电网络架构第15-16页
    1.4 论文的研究内容及组织结构第16-18页
第2章 认知无线网络中的多目标优化机制第18-27页
    2.1 认知无线网络中的多目标优化算法第18-19页
    2.2 认知无线网络中基于多目标优化的信道接入机制第19-24页
        2.2.1 信道接入方法分类第20-21页
        2.2.2 信道接入模型第21-24页
    2.3 认知无线网络中接入与功率控制多目标优化的研究第24-26页
        2.3.1 接入与功率控制多目标优化方案的设计准则第24-25页
        2.3.2 接入与功率控制多目标优化的研究现状第25-26页
    2.4 本章小结第26-27页
第3章 认知无线网络中信道接入和功率控制的多目标优化第27-46页
    3.1 引言第27页
    3.2 系统模型及问题描述第27-31页
        3.2.1 系统模型第27-29页
        3.2.2 问题描述第29-31页
    3.3 接入控制和功率分配的多目标优化方案第31-38页
        3.3.1 接入和功率控制问题的可行性检查第31-33页
        3.3.2 粒子群优化算法第33-36页
        3.3.3 接入和功率控制的多目标优化算法第36-37页
        3.3.4 算法的复杂度分析第37-38页
    3.4 可行网络中的传输速率和功率的多目标优化第38-42页
        3.4.1 基于Lagrange对偶算法的多目标优化方案第38-41页
        3.4.2 传输速率和功率控制多目标优化算法第41-42页
    3.5 算法仿真及性能分析第42-45页
        3.5.1 不可行网络第42-45页
        3.5.2 可行网络第45页
    3.6 本章小结第45-46页
第4章 认知无线网络中接入控制和功率波束形成的多目标优化第46-62页
    4.1 引言第46页
    4.2 系统模型第46-49页
    4.3 接入控制和发射功率波束的多目标优化方案第49-59页
        4.3.1 问题描述第49-50页
        4.3.2 约束条件的重新规划第50-52页
        4.3.3 多目标函数的重新规划第52-53页
        4.3.4 基于熵函数光滑近似的多目标优化第53-57页
        4.3.5 接入控制和发射功率波束形成的多目标优化算法第57-58页
        4.3.6 算法的计算复杂度分析第58-59页
    4.4 算法仿真及性能分析第59-61页
    4.5 本章小结第61-62页
第5章 总结与展望第62-64页
    5.1 本文总结第62-63页
    5.2 研究展望第63-64页
参考文献第64-69页
致谢第69-70页
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果第70页

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