| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 论文结构安排 | 第15-16页 |
| 1.4 本文创新点 | 第16-17页 |
| 1.5 本章小结 | 第17-19页 |
| 第二章 D2D通信技术及认知无线电技术 | 第19-32页 |
| 2.1 5G网络 | 第19-24页 |
| 2.1.1 5G网络概述 | 第19-20页 |
| 2.1.2 5G网络应用场景 | 第20-21页 |
| 2.1.3 5G基础设施平台和网络架构 | 第21页 |
| 2.1.4 5G关键技术 | 第21-23页 |
| 2.1.5 5G网络与认知技术结合 | 第23-24页 |
| 2.2 D2D通信技术 | 第24-27页 |
| 2.2.1 D2D概述 | 第24页 |
| 2.2.2 D2D通信模式 | 第24-25页 |
| 2.2.3 D2D通信面临的挑战 | 第25-27页 |
| 2.3 认知无线电技术 | 第27-28页 |
| 2.3.1 认知无线电概述 | 第27-28页 |
| 2.3.2 认知无线电核心技术 | 第28页 |
| 2.4 认知无线电技术与D2D通信技术相结合 | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-32页 |
| 第三章 基于竞价机制的认知无线蜂窝网D2D功率分配 | 第32-41页 |
| 3.1 基于竞价机制的认知D2D功率分配原理 | 第32-33页 |
| 3.1.1 拍卖理论简介 | 第32页 |
| 3.1.2 竞价机制与网络资源结合 | 第32-33页 |
| 3.1.3 基于竞价机制的认知D2D功率分配 | 第33页 |
| 3.2 认知无线蜂窝网D2D系统模型 | 第33-35页 |
| 3.3 干扰控制下的信道竞价分配 | 第35-36页 |
| 3.4 认知D2D功率优化分配 | 第36-37页 |
| 3.5 仿真验证与分析 | 第37-39页 |
| 3.5.1 仿真参数设计 | 第37-38页 |
| 3.5.2 仿真结果与分析 | 第38-39页 |
| 3.6 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 基于突发流量模型认知D2D的自适应模式选择 | 第41-52页 |
| 4.1 基于突发流量模型认知D2D的自适应模式原理 | 第41-42页 |
| 4.1.1 突发流量模型概述 | 第41页 |
| 4.1.2 将突发流量模型与认知D2D技术相结合 | 第41-42页 |
| 4.2 基于突发流量模型的认知D2D自适应模式选择 | 第42-43页 |
| 4.3 模式的选择 | 第43-47页 |
| 4.3.1 在专用模式下端到端延时 | 第43-44页 |
| 4.3.2 在蜂窝模式下端到端的延时 | 第44-45页 |
| 4.3.3 在复用模式下端到端的延时 | 第45-46页 |
| 4.3.4 模式选择的方式 | 第46-47页 |
| 4.4 仿真验证与分析 | 第47-50页 |
| 4.4.1 仿真参数设计 | 第47-48页 |
| 4.4.2 仿真结果与分析 | 第48-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-55页 |
| 5.1 全文总结 | 第52-53页 |
| 5.2 工作展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-63页 |
| 附录 (攻读硕士期间发表的论文及其他成果) | 第63页 |
