基于图论的LTE基站能耗管理算法及应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究方向和内容 | 第10-12页 |
| 1.3 研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 硕士研究生期间工作 | 第13页 |
| 1.5 本文组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 无线蜂窝网络能耗管理相关概念 | 第15-23页 |
| 2.1 无线蜂窝网络能耗管理相关概念 | 第15-19页 |
| 2.1.1 无线蜂窝网络部署方式 | 第15-16页 |
| 2.1.2 能耗管理基本流程 | 第16-18页 |
| 2.1.3 能耗管理相关技术 | 第18-19页 |
| 2.2 时间序列分析与预测相关概念 | 第19-21页 |
| 2.2.1 数据预处理技术 | 第19-20页 |
| 2.2.2 预测模型建立过程 | 第20页 |
| 2.2.3 相关部署平台 | 第20-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-23页 |
| 第三章 基于图论的无线蜂窝网络节能机制 | 第23-37页 |
| 3.1 系统描述 | 第23-27页 |
| 3.1.1 网络拓扑模型 | 第23-24页 |
| 3.1.2 能耗模型 | 第24-25页 |
| 3.1.3 业务量预测模型 | 第25-27页 |
| 3.2 问题建模 | 第27-29页 |
| 3.2.1 节点权重 | 第28页 |
| 3.2.2 链路权重 | 第28-29页 |
| 3.2.3 补偿阀值 | 第29页 |
| 3.3 集中式算法 | 第29-30页 |
| 3.4 混合式算法 | 第30-33页 |
| 3.4.1 分组过程 | 第30-31页 |
| 3.4.2 分布式关闭过程 | 第31页 |
| 3.4.3 集中式关闭过程 | 第31-33页 |
| 3.5 仿真实验及结果 | 第33-36页 |
| 3.5.1 实际场景 | 第33-34页 |
| 3.5.2 数据结果 | 第34-36页 |
| 3.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于图论的无线蜂窝网络节能应用 | 第37-51页 |
| 4.1 业务量数据预处理 | 第37-41页 |
| 4.1.1 数据挖掘预处理 | 第37-39页 |
| 4.1.2 Python脚本预处理 | 第39页 |
| 4.1.3 WEKA数据预处理 | 第39-41页 |
| 4.2 S-ARIMA模型 | 第41-43页 |
| 4.3 系统级验证平台 | 第43-50页 |
| 4.3.1 模块部署方式 | 第44-45页 |
| 4.3.2 核心模块详细设计 | 第45-47页 |
| 4.3.3 算法系统验证 | 第47-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第51-52页 |
| 5.2 论文研究展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第58页 |
