| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 论文研究背景 | 第10-12页 |
| 1.2 本文的主要研究工作以及论文内容结构安排 | 第12-15页 |
| 第二章 基于软件定义的蜂窝网络分层计算卸载协同控制架构 | 第15-30页 |
| 2.1 基于软件定义的蜂窝网络分层计算卸载协同控制架构的模型 | 第15-16页 |
| 2.2 基于软件定义的蜂窝网络分层计算卸载协同控制架构(CO~2SHC~2F) | 第16-21页 |
| 2.2.1 移动计算卸载协同控制器 | 第17-20页 |
| 2.2.2 一般节点 | 第20-21页 |
| 2.3 CO~2SHC~2F的数据流 | 第21-22页 |
| 2.4 CO~2SHC~2F的控制器架构 | 第22-23页 |
| 2.4.1 控制器拓扑与无线接入网络物理计算节点拓扑一致的控制器架构 | 第22-23页 |
| 2.4.2 控制器拓扑与无线接入网络物理计算节点拓扑不一致的控制器架构 | 第23页 |
| 2.5 计算卸载协同控制方法 | 第23-26页 |
| 2.5.1 控制器拓扑与无线接入网络物理计算节点拓扑一致的计算卸载协同控制方法 | 第24-26页 |
| 2.5.2 基于虚拟控制器簇的移动计算卸载协同控制方法 | 第26页 |
| 2.6 计算卸载协同控制器的协同控制模式选择方法 | 第26-28页 |
| 2.7 用户终端的计算卸载协同控制工作模式 | 第28页 |
| 2.8 本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 自组织网络中的计算卸载时延优化 | 第30-40页 |
| 3.1 基于自组织网络的计算卸载系统模型 | 第30-31页 |
| 3.2 自组织网络的计算卸载建模 | 第31-33页 |
| 3.2.1 基于组件的线性应用建模 | 第31-32页 |
| 3.2.2 自组织网络中的时延优化问题建模 | 第32-33页 |
| 3.3 基于蚁群算法的时延优化 | 第33-35页 |
| 3.4 基于蚁群算法的时延优化仿真评估 | 第35-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 蜂窝网络中面向计算卸载的移动性管理性能优化 | 第40-59页 |
| 4.1 面向计算卸载的移动性管理的架构 | 第40-45页 |
| 4.1.1 面向计算卸载的移动性管理架构的控制平面 | 第41-44页 |
| 4.1.2 面向计算卸载的移动性管理架构的数据平面 | 第44-45页 |
| 4.2 分析模型 | 第45-48页 |
| 4.3 优化问题建模 | 第48-51页 |
| 4.3.1 基于平均数据平面的通信开销的优化 | 第48-50页 |
| 4.3.2 基于平均数据平面通信开销和负载均衡的联合优化 | 第50-51页 |
| 4.4 优化算法 | 第51-52页 |
| 4.4.1 基于优化本地锚点的数据平面通信开销优化算法(DDCOA) | 第51-52页 |
| 4.4.2 基于优化本地锚点的数据平面通信开销和负载均衡联合优化算法(JoDLOA) | 第52页 |
| 4.5 算法性能的仿真评估 | 第52-58页 |
| 4.6 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 论文研究工作总结和下一步研究工作展望 | 第59-61页 |
| 5.1 论文研究工作总结 | 第59-60页 |
| 5.2 下一步研究工作展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读学位期间发表的学术成果 | 第67页 |
