异构认知无线网络频谱资源分配研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-15页 |
| 1.1.1 频谱资源使用中的矛盾 | 第13-14页 |
| 1.1.2 无线网络发展趋势 | 第14-15页 |
| 1.1.3 研究意义 | 第15页 |
| 1.2 课题的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 论文的研究工作及结构安排 | 第16-19页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 论文结构安排 | 第17-19页 |
| 第2章 认知无线网络的网络架构与频谱资源分配技术 | 第19-29页 |
| 2.1 认知无线网络 | 第19-21页 |
| 2.1.1 认知无线电技术 | 第19页 |
| 2.1.2 认知网络技术 | 第19-21页 |
| 2.2 网络架构的发展 | 第21-25页 |
| 2.2.1 认知网络架构模型 | 第21-24页 |
| 2.2.2 异构无线网络架构模型 | 第24-25页 |
| 2.3 频谱资源分配技术 | 第25-27页 |
| 2.3.1 频谱分配技术的分类 | 第25-26页 |
| 2.3.2 典型分配算法 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 异构认知无线网络架构与组织模型研究 | 第29-37页 |
| 3.1 网络架构与功能模块 | 第29-32页 |
| 3.1.1 网络架构 | 第29-30页 |
| 3.1.2 功能模块 | 第30-32页 |
| 3.2 网络组织模型 | 第32-35页 |
| 3.2.1 模型的提出 | 第32-34页 |
| 3.2.2 模型的应用 | 第34-35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-37页 |
| 第4章 基于信道容量的信道分配算法研究 | 第37-49页 |
| 4.1 容量最大化模型 | 第37-40页 |
| 4.1.1 目标函数 | 第37-38页 |
| 4.1.2 目标函数的限制条件 | 第38-39页 |
| 4.1.3 目标函数优化 | 第39-40页 |
| 4.2 基于信道容量的分配算法 | 第40-43页 |
| 4.2.1 简化模型 | 第40-41页 |
| 4.2.2 参数设置 | 第41页 |
| 4.2.3 信道容量矩阵 | 第41-42页 |
| 4.2.4 CC-RB算法流程 | 第42-43页 |
| 4.3 CC-RB算法性能分析 | 第43-46页 |
| 4.3.1 性能指标 | 第43页 |
| 4.3.2 性能仿真 | 第43-46页 |
| 4.3.3 CC-RB算法复杂度分析 | 第46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-49页 |
| 第5章 基于QoS优先的信道分配算法研究 | 第49-67页 |
| 5.1 QoS指标选择 | 第49-50页 |
| 5.2 网络状态评价模型 | 第50-53页 |
| 5.2.1 评价参量选取 | 第50-51页 |
| 5.2.2 网络状态划分 | 第51-52页 |
| 5.2.3 网络状态的贝叶斯网络评价模型 | 第52页 |
| 5.2.4 学习与推理 | 第52-53页 |
| 5.3 优先节点自主控制策略 | 第53-54页 |
| 5.4 信道分配策略 | 第54-56页 |
| 5.5 网络状态划分界限设置 | 第56-63页 |
| 5.5.1 不同优先节点比例的网络状态仿真 | 第56-62页 |
| 5.5.2 界限选定 | 第62-63页 |
| 5.6 QP-RB算法性能分析 | 第63-65页 |
| 5.6.1 与经典算法的比较 | 第63-65页 |
| 5.6.2 QP-RB算法复杂度分析 | 第65页 |
| 5.7 本章小结 | 第65-67页 |
| 第6章 总结和展望 | 第67-69页 |
| 6.1 全文总结 | 第67页 |
| 6.2 工作展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 作者简介及在学期间的科研成果 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
