| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 论文的主要内容与组成结构 | 第15-16页 |
| 2 LTE-U和V2X技术概述 | 第16-30页 |
| 2.1 LTE-U技术概述 | 第16-23页 |
| 2.1.1 LTE-U的场景部署和组网模式 | 第16-17页 |
| 2.1.2 LTE与Wi-Fi的主要技术差异 | 第17-19页 |
| 2.1.3 LTE-U关键技术 | 第19-21页 |
| 2.1.4 LTE-U与Wi-Fi共存技术 | 第21-23页 |
| 2.2 V2X技术概述 | 第23-29页 |
| 2.2.1 V2X通信的应用类型和场景 | 第23-25页 |
| 2.2.2 基于DSRC的V2X技术 | 第25-26页 |
| 2.2.3 基于LTE网络的V2X技术 | 第26-28页 |
| 2.2.4 LTE-V2X与DSRC的技术展望 | 第28-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 3 基于LBT和Duty-Cycle机制的资源分配 | 第30-47页 |
| 3.1 引言 | 第30-32页 |
| 3.1.1 V2V通信特点 | 第30-31页 |
| 3.1.2 LBT和Duty-Cycle机制概述 | 第31-32页 |
| 3.2 资源分配算法模型 | 第32-37页 |
| 3.2.1 Wi-Fi系统中VUE的吞吐量 | 第34-35页 |
| 3.2.2 LTE系统中VUE的吞吐量 | 第35页 |
| 3.2.3 VUE的可靠性和时延要求 | 第35-37页 |
| 3.2.4 目标函数 | 第37页 |
| 3.3 模型求解 | 第37-41页 |
| 3.3.1 求解L和时间比例φ | 第38-39页 |
| 3.3.2 拉格朗日对偶算法资源分配 | 第39-41页 |
| 3.4 仿真结果与分析 | 第41-46页 |
| 3.4.1 仿真参数 | 第41-42页 |
| 3.4.2 仿真分析 | 第42-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 4 基于强化学习和ABS机制的动态资源分配 | 第47-62页 |
| 4.1 ABS空白子帧分配机制 | 第47-48页 |
| 4.2 强化学习基本思想 | 第48-52页 |
| 4.2.1 强化学习的原理与模型 | 第48-49页 |
| 4.2.2 强化学习的系统主要因素 | 第49-51页 |
| 4.2.3 Q学习算法 | 第51-52页 |
| 4.3 基于Q-Learning的空白子帧动态分配 | 第52-58页 |
| 4.3.1 系统模型 | 第52-54页 |
| 4.3.2 动态资源分配方案 | 第54-58页 |
| 4.4 仿真结果分析 | 第58-61页 |
| 4.4.1 仿真参数 | 第58页 |
| 4.4.2 仿真分析 | 第58-61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 5 结论 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 附录: 缩略词表 | 第66-68页 |
| 索引 | 第68-71页 |
| 图索引 | 第68-70页 |
| 表索引 | 第70-71页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第71-73页 |
| 学位论文数据集 | 第73页 |