基于信道增益不确定性的认知无线电网络鲁棒功率控制算法
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-15页 |
| ·CR 信道信息 | 第12-13页 |
| ·认知无线电的功率控制算法 | 第13-15页 |
| ·研究动机 | 第15-16页 |
| ·本文结构安排 | 第16-17页 |
| 第2章 自治分布式鲁棒功率控制算法 | 第17-27页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·系统模型与问题描述 | 第17-21页 |
| ·系统模型 | 第17-19页 |
| ·最劣情况下的鲁棒优化算法 | 第19-21页 |
| ·自治分布式功率控制算法 | 第21-23页 |
| ·改进的 DCPC 算法 | 第21-22页 |
| ·改进的 GDCPC 算法 | 第22-23页 |
| ·仿真结果 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 认知无线电中的机会限制鲁棒功率控制 | 第27-42页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·最优问题描述 | 第27-29页 |
| ·机会限制鲁棒优化算法 | 第29-32页 |
| ·不确定参数转化 | 第29-30页 |
| ·鲁棒功率控制算法设计 | 第30-32页 |
| ·分布式功率控制算法的实现 | 第32-37页 |
| ·最优问题收敛条件与功率分配 | 第32-36页 |
| ·鲁棒功率控制算法付出的代价 | 第36-37页 |
| ·仿真结果 | 第37-41页 |
| ·鲁棒分布式算法的收敛性 | 第37-38页 |
| ·认知用户效益与不确定参数的变化关系 | 第38-40页 |
| ·机会限制算法与 D-norm 算法的比较 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于最大功率调整的鲁棒功率控制 | 第42-53页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·问题描述 | 第42页 |
| ·分布式鲁棒功率控制算法 | 第42-48页 |
| ·标准干扰函数算法 | 第43-45页 |
| ·功率更新过程 | 第45-47页 |
| ·接纳算法 | 第47-48页 |
| ·仿真结果 | 第48-52页 |
| ·分布式算法的收敛性 | 第48-49页 |
| ·接纳控制的有效性 | 第49-50页 |
| ·参数变化对系统性能的影响 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 作者简介 | 第62页 |
