| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 选题的意义 | 第11-14页 |
| 1.2 研究现状及发展动态 | 第14-16页 |
| 1.3 论文主要内容与安排 | 第16-18页 |
| 第二章 异构无线网络及协作通信 | 第18-34页 |
| 2.1 移动蜂窝网络简介 | 第18-22页 |
| 2.1.1 移动通信网络的覆盖方式 | 第18-20页 |
| 2.1.2 LTE技术简介 | 第20-22页 |
| 2.2 WIFI简介 | 第22-23页 |
| 2.2.1 WIFI技术的发展概况 | 第22-23页 |
| 2.2.2 WIFI技术特点 | 第23页 |
| 2.3 UWB简介 | 第23-25页 |
| 2.3.1 UWB原理概述 | 第23-24页 |
| 2.3.2 UWB技术特点 | 第24-25页 |
| 2.4 ZIGBEE简介 | 第25-27页 |
| 2.4.1 ZigBee技术简介 | 第26页 |
| 2.4.2 ZigBee技术特点 | 第26-27页 |
| 2.5 协作通信技术简介 | 第27-33页 |
| 2.5.1 协作分集技术简述 | 第28-30页 |
| 2.5.2 异构无线网络协作通信 | 第30-33页 |
| 2.6 本章小节 | 第33-34页 |
| 第三章 遗传算法与多目标优化 | 第34-44页 |
| 3.1 遗传算法概述 | 第34-35页 |
| 3.2 遗传算法的编码 | 第35-37页 |
| 3.2.1 常用编码的分类 | 第35-36页 |
| 3.2.2 编码的可行性与非法性 | 第36-37页 |
| 3.2.3 编码的性质 | 第37页 |
| 3.3 遗传操作 | 第37-41页 |
| 3.3.1 杂交算子 | 第38-39页 |
| 3.3.2 变异算子 | 第39-41页 |
| 3.4 遗传多目标优化 | 第41-43页 |
| 3.4.1 多目标优化基本概念 | 第41页 |
| 3.4.2 基本求解方法 | 第41-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 适用于连续函数最值求解的自适应遗传算法 | 第44-58页 |
| 4.1 解空间的编码以及适应度函数的设计 | 第44-46页 |
| 4.1.1 解空间编码 | 第44-45页 |
| 4.1.2 适应度函数的设计 | 第45-46页 |
| 4.2 自适应的遗传操作 | 第46-51页 |
| 4.2.1 非等概率的遗传操作参与策略 | 第46-47页 |
| 4.2.2 自适应的遗传算子选择 | 第47-51页 |
| 4.3 算法性能测试 | 第51-57页 |
| 4.3.1 性能测试函数 | 第51-53页 |
| 4.3.2 测试结果 | 第53-57页 |
| 4.4 本章小节 | 第57-58页 |
| 第五章 异构无线网络协作通信系统模型及基于改进遗传算法的功率分配算法 | 第58-71页 |
| 5.1 异构无线网络协作通信系统模型 | 第58-64页 |
| 5.1.1 异构无线网络协作通信系统框图 | 第58-60页 |
| 5.1.2 信号模型 | 第60-62页 |
| 5.1.3 发射功率与传输速率模型 | 第62-63页 |
| 5.1.4 发射功率与中断概率模型 | 第63-64页 |
| 5.2 最大化传输速率的功率分配算法 | 第64-67页 |
| 5.2.1 基于信道噪声的功率分配算法 | 第64-65页 |
| 5.2.2 基于注水原理的功率分配算法 | 第65-67页 |
| 5.3 基于改进遗传算法的多目标优化功率分配算法 | 第67-70页 |
| 5.3.1 优化目标分析 | 第67-69页 |
| 5.3.2 基于改进遗传算法的功率分配算法 | 第69-70页 |
| 5.4 本章小节 | 第70-71页 |
| 第六章 数值结果分析 | 第71-82页 |
| 6.1 系统参数 | 第71页 |
| 6.2 数值结果分析 | 第71-81页 |
| 6.2.1 最大化传输速率的功率分配算法结果分析 | 第71-74页 |
| 6.2.2 基于遗传算法的多目标优化结果分析 | 第74-81页 |
| 6.3 本章小节 | 第81-82页 |
| 总结与展望 | 第82-85页 |
| 参考文献 | 第85-90页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第90-91页 |
| 致谢 | 第91-92页 |
| 附件 | 第92页 |