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认知无线电网络中异构业务资源分配及联合优化算法研究

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

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