| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状与存在问题 | 第12-15页 |
| 1.2.1 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 存在问题及分析 | 第14-15页 |
| 1.3 主要研究工作 | 第15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 蜂窝网络中的移动设备数据传输 | 第17-23页 |
| 2.1 RRC状态机及状态转换 | 第17-18页 |
| 2.2 数据传输RRC状态转换能耗机制 | 第18-21页 |
| 2.3 移动设备蜂窝网络数据传输特性 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于数据聚合的多应用程序数据传输能耗优化算法 | 第23-36页 |
| 3.1 蜂窝网络数据传输能耗模型 | 第23-28页 |
| 3.1.1 RRC状态参数与状态判断 | 第24-25页 |
| 3.1.2 数据传输能耗模型建立 | 第25-27页 |
| 3.1.3 能耗模型工作流程分析 | 第27-28页 |
| 3.2 基于数据聚合的能耗优化算法设计 | 第28-35页 |
| 3.2.1 能耗优化算法原理分析 | 第28-29页 |
| 3.2.2 能耗优化算法设计实现 | 第29-35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于尾时间调优的多应用程序数据传输能耗优化算法 | 第36-49页 |
| 4.1 蜂窝网络数据传输序列模型 | 第36-37页 |
| 4.2 数据传输序列模型时间预测 | 第37-43页 |
| 4.2.1 ARIMA预测模型 | 第37-40页 |
| 4.2.2 BP神经网络预测模型 | 第40-43页 |
| 4.2.3 基于ARIMA和BP模型的复合时间序列预测模型 | 第43页 |
| 4.3 基于尾时间调优的能耗优化算法 | 第43-48页 |
| 4.3.1 蜂窝网络数据传输序列传输时刻预测 | 第43-46页 |
| 4.3.2 带误差修正的能耗优化算法 | 第46-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 能耗优化算法仿真结果及分析 | 第49-63页 |
| 5.1 能耗优化算法仿真验证平台 | 第49-52页 |
| 5.1.1 MATLAB介绍 | 第49页 |
| 5.1.2 预测模型的MATLAB实现 | 第49-52页 |
| 5.2 基于数据聚合的多应用程序数据传输能耗优化算法仿真与分析 | 第52-58页 |
| 5.2.1 仿真参数设置 | 第52-53页 |
| 5.2.2 仿真结果及分析 | 第53-58页 |
| 5.3 基于尾时间调优的多应用程序数据传输能耗优化算法仿真与分析 | 第58-63页 |
| 5.3.1 仿真参数设置 | 第58页 |
| 5.3.2 仿真结果及分析 | 第58-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 本文总结 | 第63页 |
| 6.2 未来工作 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第70页 |
