| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 引言 | 第8页 |
| 1.2 无线通信发展历程 | 第8-11页 |
| 1.3 本课题来源及研究意义 | 第11-14页 |
| 1.4 国内外研究现状 | 第14页 |
| 1.5 研究内容和论文的组织架构 | 第14-16页 |
| 第二章 超密集网络 | 第16-29页 |
| 2.1 引言 | 第16-21页 |
| 2.1.1 小小区系统概述 | 第16页 |
| 2.1.2 小小区系统背景 | 第16-17页 |
| 2.1.3 小小区系统场景及模型 | 第17-20页 |
| 2.1.4 小小区系统技术挑战 | 第20-21页 |
| 2.2 超密集网络干扰管理技术研究现状 | 第21-23页 |
| 2.3 动态TDD模式下的小小区系统干扰管理技术 | 第23-28页 |
| 2.3.1 TDD系统的优势 | 第23-25页 |
| 2.3.2 动态TDD小小区系统的动机与挑战 | 第25页 |
| 2.3.3 动态TDD小小区系统的系统模型分析 | 第25-27页 |
| 2.3.4 动态TDD干扰情况分析 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 宏分集协作多点联合簇和资源管理的干扰管理策略 | 第29-38页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 宏分集协作多点系统概述 | 第29-31页 |
| 3.2.1 宏分集协作多点系统的约束条件 | 第29-30页 |
| 3.2.2 宏分集协作多点系统 | 第30-31页 |
| 3.3 宏分集协作多点联合簇和资源分配 | 第31-34页 |
| 3.3.1 联合优化的问题转化 | 第31-32页 |
| 3.3.2 基于负载信息的簇 | 第32-33页 |
| 3.3.3 基于着色的小区间资源分配 | 第33-34页 |
| 3.4 仿真结果分析 | 第34-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 自适应簇和学习算法的调度策略 | 第38-46页 |
| 4.1 引言 | 第38页 |
| 4.2 自适应簇和学习算法的调度系统概述 | 第38-45页 |
| 4.2.1 系统模型 | 第39-41页 |
| 4.2.2 自适应簇算法 | 第41-43页 |
| 4.2.3 基于学习算法的高速缓存 | 第43-45页 |
| 4.3 自适应簇和学习算法的调度 | 第45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 小小区网络中以用户为中心的小区间干扰置零 | 第46-66页 |
| 5.1 引言 | 第46页 |
| 5.2 小小区网络中以用户为中心的小区间干扰置零系统概述 | 第46-53页 |
| 5.2.1 系统模型 | 第48-49页 |
| 5.2.2 以用户为中心的小区间干扰置零 | 第49-51页 |
| 5.2.3 信道模型和预编码向量 | 第51页 |
| 5.2.4 性能度量和关键近似 | 第51-53页 |
| 5.3 理想CSI时成功传输概率 | 第53-59页 |
| 5.4 有限反馈的成功传输概率 | 第59-62页 |
| 5.5 仿真分析 | 第62-65页 |
| 5.6 本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 全文总结与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 全文工作总结 | 第66页 |
| 6.2 未来研究展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第72-73页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第73-74页 |
| 附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |