蜂窝网络中D2D通信的资源控制优化设计
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-14页 |
| 1.2 研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 论文工作内容与结构安排 | 第16-18页 |
| 1.3.1 研究创新及主要工作 | 第16-17页 |
| 1.3.2 结构安排 | 第17-18页 |
| 2 蜂窝网络中D2D通信的资源控制概述 | 第18-27页 |
| 2.1 模式选择 | 第18-22页 |
| 2.1.1 D2D模式 | 第19页 |
| 2.1.2 蜂窝模式 | 第19-20页 |
| 2.1.3 共享模式 | 第20-21页 |
| 2.1.4 模式选择研究概述 | 第21-22页 |
| 2.2 资源分配 | 第22-24页 |
| 2.2.1 资源分配概念 | 第22-23页 |
| 2.2.2 资源分配研究概述 | 第23-24页 |
| 2.3 功率控制 | 第24-26页 |
| 2.3.1 功率控制概念 | 第24页 |
| 2.3.2 功率控制研究概述 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 资源控制优化的马尔可夫决策过程模型 | 第27-39页 |
| 3.1 系统模型 | 第27-32页 |
| 3.1.1 流的性质 | 第28-29页 |
| 3.1.2 资源控制 | 第29-31页 |
| 3.1.3 瞬时数据速率 | 第31-32页 |
| 3.2 排队模型 | 第32-33页 |
| 3.3 马尔可夫决策过程模型 | 第33-38页 |
| 3.3.1 系统状态 | 第33-34页 |
| 3.3.2 控制策略 | 第34-35页 |
| 3.3.3 状态转移概率 | 第35-37页 |
| 3.3.4 回报函数 | 第37页 |
| 3.3.5 最优化问题 | 第37-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 4 马尔可夫决策过程模型求解 | 第39-51页 |
| 4.1 贝尔曼方程 | 第39页 |
| 4.2 等效贝尔曼方程 | 第39-41页 |
| 4.3 Q值函数 | 第41-42页 |
| 4.4 线性近似方法与在线随机学习 | 第42-48页 |
| 4.4.1 线性近似方法 | 第42-46页 |
| 4.4.2 在线随机学习算法 | 第46-48页 |
| 4.5 分布式模式选择-资源分配算法 | 第48-50页 |
| 4.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 5 仿真结果 | 第51-60页 |
| 5.1 仿真参数设置 | 第51-53页 |
| 5.2 仿真结果分析 | 第53-59页 |
| 5.3 本章小结 | 第59-60页 |
| 6 总结与展望 | 第60-63页 |
| 6.1 总结 | 第60-61页 |
| 6.2 展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第67-69页 |
| 学位论文数据集 | 第69页 |
