异构蜂窝网络基站休眠技术研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 移动通信技术的发展简述 | 第11-12页 |
| 1.2 移动异构网络研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 异构网络中的能耗问题 | 第14页 |
| 1.2.2 异构蜂窝网络基站休眠 | 第14-15页 |
| 1.3 本文研究的内容及意义 | 第15-16页 |
| 1.4 篇章结构 | 第16-18页 |
| 第二章 异构蜂窝网络基本概念及相关数学方法 | 第18-31页 |
| 2.1 概述 | 第18页 |
| 2.2 小小区 | 第18-22页 |
| 2.2.1 小小区的概念 | 第18-20页 |
| 2.2.2 异构蜂窝网络频谱共享 | 第20-22页 |
| 2.3 异构蜂窝网络用户模型 | 第22-25页 |
| 2.3.1 均匀密度分布 | 第22-24页 |
| 2.3.2 热点分布 | 第24页 |
| 2.3.3 动态密度模型 | 第24-25页 |
| 2.4 排队论 | 第25-27页 |
| 2.4.1 排队问题的基本概念 | 第25-26页 |
| 2.4.2 排队系统中的事件流 | 第26页 |
| 2.4.3 可变服务速率的排队模型 | 第26-27页 |
| 2.5 强化学习理论 | 第27-29页 |
| 2.5.1 马尔可夫决策过程 | 第27-28页 |
| 2.5.2 Q学习方法 | 第28-29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 异构网络基站休眠能量损耗研究 | 第31-43页 |
| 3.1 概述 | 第31-32页 |
| 3.2 多接入异构网络的系统模型 | 第32-35页 |
| 3.2.1 系统网络模型 | 第32-33页 |
| 3.2.2 系统能耗模型 | 第33-35页 |
| 3.3 最优休眠策略与分析 | 第35-39页 |
| 3.3.1 完全信息下的最优休眠策略分析 | 第35-37页 |
| 3.3.2 不完全信息下休眠策略 | 第37-39页 |
| 3.4 仿真及结果分析 | 第39-42页 |
| 3.4.1 参数设置 | 第39页 |
| 3.4.2 小基站休眠算法性能分析 | 第39-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于强化学习的基站动态休眠研究 | 第43-56页 |
| 4.1 概述 | 第43页 |
| 4.2 基于排队论的系统模型 | 第43-46页 |
| 4.2.1 基于排队论的用户模型 | 第43-45页 |
| 4.2.2 系统能耗模型与收益函数 | 第45-46页 |
| 4.3 多基站强化学习系统 | 第46-50页 |
| 4.3.1 单中心Q学习结构 | 第46-47页 |
| 4.3.2 强化学习系统的相关概念定义 | 第47-50页 |
| 4.4 多基站强化学习休眠算法 | 第50-52页 |
| 4.5 仿真结果及分析 | 第52-55页 |
| 4.5.1 仿真环境 | 第52-55页 |
| 4.6 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 结束语 | 第56-58页 |
| 5.1 本文工作 | 第56页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 附录1英文缩略语表 | 第61-62页 |
| 附录2文中相关定理证明 | 第62-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读硕士学位期间已发表的论文和专利 | 第68页 |
