| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题背景 | 第9-13页 |
| 1.1.1 异构网络的产生和发展现状 | 第9-11页 |
| 1.1.2Q学习接纳控制现状 | 第11-12页 |
| 1.1.3 异构网络接纳控制面临的挑战 | 第12-13页 |
| 1.2 论文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的组织结构 | 第14页 |
| 1.4 本章小结 | 第14-15页 |
| 2 LTE和WLAN接纳控制 | 第15-31页 |
| 2.1 现有异构网络的融合 | 第15-20页 |
| 2.1.13GPP的WLAN融合移动网络架构 | 第16-18页 |
| 2.1.2 家庭基站（Femtocell）融合架构 | 第18-20页 |
| 2.2 异构网络中切换技术 | 第20-24页 |
| 2.2.1 切换概念 | 第20-22页 |
| 2.2.2 垂直切换执行步骤 | 第22-23页 |
| 2.2.3 LTE中的切换 | 第23-24页 |
| 2.3 用户体验（Quality of Experience，QoE） | 第24-26页 |
| 2.3.1QoE的定义 | 第25页 |
| 2.3.2 影响QoE的因素 | 第25-26页 |
| 2.4 Q学习接纳控制算法 | 第26-30页 |
| 2.4.1 强化学习理论 | 第26-27页 |
| 2.4.2 常见的强化学习方法 | 第27-28页 |
| 2.4.3Q学习算法 | 第28-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 基于模拟退火策略下Q学习的异构网络接纳控制算法 | 第31-45页 |
| 3.1 ε 贪婪策略 | 第31-33页 |
| 3.2 模拟退火（Simulated Annealing，SA）算法 | 第33-36页 |
| 3.2.1 模拟退火背景 | 第33-34页 |
| 3.2.2 Metropolis算法及Metropolis准则 | 第34页 |
| 3.2.3 模拟退火算法 | 第34-36页 |
| 3.3 基于模拟退火策略下改进Q学习算法的接纳控制 | 第36-44页 |
| 3.3.1 系统模型 | 第36-40页 |
| 3.3.2 算法结构 | 第40-41页 |
| 3.3.3 算法流程 | 第41-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 4 仿真设计与结果分析 | 第45-53页 |
| 4.1 概述 | 第45页 |
| 4.2 仿真模型及系统参数 | 第45-47页 |
| 4.3 仿真结果分析 | 第47-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第59页 |
