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异构网络中小区选择和资源配置的优化

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第1章 绪论第8-15页
    1.1 课题背景意义第8-9页
    1.2 课题研究的目标和意义第9-11页
    1.3 国内外研究现状及分析第11-14页
        1.3.1 异构网络小区选择国内外研究现状第11-12页
        1.3.2 小区内部资源配置国内外研究现状第12-14页
    1.4 本文主要内容和结构安排第14-15页
第2章 系统及小区选择模型的建立第15-25页
    2.1 小区选择技术第15-19页
        2.1.1 传统的小区选择算法第15-16页
        2.1.2 基于偏置值的小区选择算法第16-18页
        2.1.3 现有小区选择算法的优缺点第18-19页
    2.2 系统模型的建立第19-22页
    2.3 小区选择模型的建立第22-24页
    2.4 本章小结第24-25页
第3章 基于贪婪算法的小区选择算法第25-35页
    3.1 引言第25页
    3.2 贪婪算法的概述第25-26页
    3.3 基于贪婪算法的小区选择算法(GCS)第26页
    3.4 仿真及仿真结果分析第26-34页
        3.4.1 仿真平台使用简介及参数设置第26-28页
        3.4.2 仿真结果及分析第28-34页
    3.5 本章小结第34-35页
第4章 载波聚合与资源配置模型第35-46页
    4.1 引言第35页
    4.2 系统的无线资源管理第35-37页
        4.2.1 资源调度的模式第35页
        4.2.2 资源的分配方式第35-36页
        4.2.3 资源调度的流程第36-37页
    4.3 载波聚合第37-40页
        4.3.1 载波聚合技术介绍第37-38页
        4.3.2 载波聚合的聚合模式和种类第38-40页
        4.3.3 RB分配第40页
    4.4 资源配置问题建模第40-45页
        4.4.1 模型简述第41页
        4.4.2 系统数学建模第41-44页
        4.4.3 替代目标函数第44-45页
        4.4.4 分解后的目标函数第45页
    4.5 本章小结第45-46页
第5章 小区内部资源配置的算法研究第46-62页
    5.1 引言第46页
    5.2 成分载波分配第46-51页
        5.2.1 RB分配和功率分配的估计第46-48页
        5.2.2 基贪婪算法的成分载波分配算法(GA-CCA)第48-49页
        5.2.3 基于GA-CCA的交叉熵算法(CEGA-CCA)第49-51页
    5.3 资源块分配第51-52页
        5.3.1 基于贪婪算法的资源块分配算法(GA-RBA)第51页
        5.3.2 RB交换算法第51-52页
    5.4 功率分配第52-54页
    5.5 仿真结果分析及结论第54-61页
        5.5.1 RB估计算法仿真第55-56页
        5.5.2 CC分配仿真结果分析第56-58页
        5.5.3 RB分配仿真结果分析第58-59页
        5.5.4 功率分配仿真结果分析第59-61页
    5.6 本章小结第61-62页
结论第62-63页
参考文献第63-68页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第68-70页
致谢第70页

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