基于地理位置信息预测的无线能效优化
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9-11页 |
| 1.1.1 当前无线资源管理面临的危机与挑战 | 第9页 |
| 1.1.2 位置社交网络服务的兴起 | 第9-10页 |
| 1.1.3 海量位置数据与无线资源管理的融合 | 第10-11页 |
| 1.2 论文主要研究内容 | 第11-14页 |
| 1.2.1 地理位置数据特征分析 | 第11-12页 |
| 1.2.2 海量数据的预测研究 | 第12-13页 |
| 1.2.3 基于地理位置信息的无线能效优化 | 第13-14页 |
| 1.3 论文结构 | 第14页 |
| 1.4 本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 位置社交网络和无线能效优化 | 第15-25页 |
| 2.1 位置社交网络及其关键技术 | 第15-18页 |
| 2.1.1 位置社交网络概述 | 第15-16页 |
| 2.1.2 位置社交网络数据特征分析 | 第16-17页 |
| 2.1.3 位置社交网络的预测研究 | 第17-18页 |
| 2.2 无线能效优化技术 | 第18-24页 |
| 2.2.1 概述 | 第18-19页 |
| 2.2.2 基站能耗模型 | 第19-22页 |
| 2.2.3 能效优化相关技术 | 第22-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 地理位置数据特征分析及预测算法 | 第25-45页 |
| 3.1 地理位置数据概述 | 第25-27页 |
| 3.1.1 数据介绍 | 第25-26页 |
| 3.1.2 数据来源与格式 | 第26-27页 |
| 3.2 地理位置数据的特征分析 | 第27-34页 |
| 3.2.1 地理位置数据的时间特性 | 第27-30页 |
| 3.2.2 地理位置数据的空间特性 | 第30-32页 |
| 3.2.3 地理位置数据的周期特性 | 第32-34页 |
| 3.3 基本位置预测模型介绍 | 第34-37页 |
| 3.3.1 基于时间的预测模型 | 第35页 |
| 3.3.2 基于空间的预测模型 | 第35-36页 |
| 3.3.3 基于周期的预测模型 | 第36-37页 |
| 3.4 综合位置预测模型研究 | 第37-40页 |
| 3.4.1 高斯平滑拟合模型 | 第37-38页 |
| 3.4.2 最小二乘法平滑拟合模型 | 第38-40页 |
| 3.5 数据处理与结果分析 | 第40-43页 |
| 3.5.1 数据处理 | 第40-41页 |
| 3.5.2 实验结果与分析 | 第41-43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 基于位置预测的无线能效优化 | 第45-59页 |
| 4.1 研究背景 | 第45-46页 |
| 4.2 基于用户位置的高能效无线网络 | 第46-48页 |
| 4.3 基于位置预测的能效优化建模分析 | 第48-57页 |
| 4.3.1 场景需求 | 第48-50页 |
| 4.3.2 场景引入与算法设计 | 第50-53页 |
| 4.3.3 结果分析 | 第53-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-63页 |
| 5.1 论文总结 | 第59-60页 |
| 5.2 下一步工作 | 第60-63页 |
| 5.2.1 关于特征研究 | 第60页 |
| 5.2.2 关于位置预测 | 第60-61页 |
| 5.2.3 关于位置信息的应用 | 第61页 |
| 5.2.4 关于基于位置的高能效无线网络 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-69页 |
| 缩略词 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第73页 |
