摘要 | 第4-6页 |
ABSTRACT | 第6-8页 |
第一章 绪论 | 第12-24页 |
1.1 论文的研究背景 | 第12-13页 |
1.2 认知无线电网络及关键技术 | 第13-17页 |
1.3 CRN资源分配面临的挑战 | 第17-20页 |
1.3.1 CRN中SU请求异构业务资源分配挑战 | 第17-18页 |
1.3.2 CRN中非完美检测对资源分配算法的挑战 | 第18-20页 |
1.3.3 CRN中中继节点引入对资源分配算法的挑战 | 第20页 |
1.4 论文主要研究内容及创新 | 第20-22页 |
1.5 论文组织结构 | 第22-24页 |
第二章 CRN中每个用户请求异构业务资源分配研究 | 第24-40页 |
2.1 研究背景及研究内容 | 第24-26页 |
2.2 系统模型 | 第26-27页 |
2.2.1 系统描述 | 第26-27页 |
2.2.2 集中式调度器模型 | 第27页 |
2.3 同构业务场景理论分析 | 第27-30页 |
2.3.1 同构业务场景优化问题 | 第27-29页 |
2.3.2 优化问题满足的两个定理及证明 | 第29-30页 |
2.4 异构业务场景算法设计 | 第30-34页 |
2.4.1 DS业务调度优先级分析 | 第30-32页 |
2.4.2 异构业务场景优化问题 | 第32-33页 |
2.4.3 异构业务场景优化算法 | 第33-34页 |
2.5 仿真结果 | 第34-39页 |
2.5.1 仿真参数设置 | 第34-35页 |
2.5.2 仿真结果及分析 | 第35-39页 |
2.6 本章小结 | 第39-40页 |
第三章 CRN中异构业务QOS保证的跨层资源分配研究 | 第40-52页 |
3.1 研究背景及研究内容 | 第40-41页 |
3.2 系统模型 | 第41-43页 |
3.2.1 SU对PU的干扰温度建模 | 第42页 |
3.2.2 SU业务模型 | 第42-43页 |
3.3 优化问题建立 | 第43-45页 |
3.4 基于对偶分解的最优化算法 | 第45-47页 |
3.4.1 最优拉格朗日乘子求解 | 第45页 |
3.4.2 最优功率分配与子载波分配 | 第45-47页 |
3.5 次优算法 | 第47页 |
3.6 数值结果及仿真分析 | 第47-50页 |
3.7 本章小结 | 第50-52页 |
第四章 CRN中联合优化检测门限和资源分配研究 | 第52-76页 |
4.1 研究背景及研究内容 | 第52-53页 |
4.1.1 研究背景 | 第52-53页 |
4.1.2 本章研究内容 | 第53页 |
4.2 系统模型 | 第53-57页 |
4.2.1 基于能量检测的频谱感知模型 | 第55-56页 |
4.2.2 非完美检测概率公式推导 | 第56-57页 |
4.3 优化问题建立 | 第57-59页 |
4.4 离线算法 | 第59-65页 |
4.4.1 最优联合子载波分配和功率分配算法 | 第60-64页 |
4.4.2 次优联合子载波分配和功率分配算法 | 第64-65页 |
4.5 在线算法 | 第65-67页 |
4.5.1 次优检测门限值求解 | 第66-67页 |
4.5.2 IODTT算法 | 第67页 |
4.6 算法复杂度分析 | 第67-68页 |
4.7 数值仿真结果及分析 | 第68-75页 |
4.8 本章小结 | 第75-76页 |
第五章 认知中继网络中联合子载波配对功率分配算法研究 | 第76-88页 |
5.1 研究背景及研究内容 | 第76-77页 |
5.2 系统模型 | 第77-79页 |
5.2.1 认知中继场景 | 第77-78页 |
5.2.2 端到端链路容量模型 | 第78-79页 |
5.3 优化问题建立 | 第79-81页 |
5.4 两步求解次优算法 | 第81-84页 |
5.4.1 第二跳最优子载波和功率分配 | 第81-83页 |
5.4.2 子载波配对及第一跳功率分配 | 第83-84页 |
5.5 数值结果及仿真分析 | 第84-87页 |
5.6 本章小结 | 第87-88页 |
第六章 全文总结 | 第88-92页 |
6.1 本文的研究内容及创新 | 第88-89页 |
6.2 对未来研究工作的展望 | 第89-92页 |
附录A 定理3.1 队列等待时间证明 | 第92-94页 |
附录B 定理4.3 次梯度证明 | 第94-96页 |
附录C 缩略语表 | 第96-100页 |
参考文献 | 第100-108页 |
致谢 | 第108-110页 |
攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第110-111页 |