| 创新点摘要 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-32页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第12-18页 |
| 1.1.1 5G愿景与需求 | 第12-16页 |
| 1.1.2 小蜂窝网络与5G | 第16-18页 |
| 1.2 小蜂窝网络在5G中的优势及挑战 | 第18-22页 |
| 1.2.1 小蜂窝网络在5G中的优势 | 第18-20页 |
| 1.2.2 小蜂窝网络面临的挑战 | 第20-22页 |
| 1.3 认知小蜂窝网络 | 第22-26页 |
| 1.3.1 认知小蜂窝网络中的上行通信 | 第23-25页 |
| 1.3.2 认知小蜂窝网络中的下行通信 | 第25-26页 |
| 1.4 论文研究综述 | 第26-29页 |
| 1.4.1 基于最大化系统容量的无线资源管理算法 | 第26-28页 |
| 1.4.2 基于最大化系统能量效率的无线资源管理算法 | 第28-29页 |
| 1.5 论文章节安排 | 第29-32页 |
| 第2章 认知小蜂窝网络中基于位势博弈的动态频谱分配算法 | 第32-48页 |
| 2.1 引言 | 第32-34页 |
| 2.2 系统模型 | 第34-36页 |
| 2.3 基于位势博弈的动态频谱分配方案 | 第36-40页 |
| 2.4 仿真步骤及性能分析 | 第40-47页 |
| 2.4.1 仿真步骤与场景 | 第40-42页 |
| 2.4.2 仿真结果与性能分析 | 第42-47页 |
| 2.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第3章 博弈论框架下认知小蜂窝网络的上行动态资源分配算法 | 第48-82页 |
| 3.1 引言 | 第48-49页 |
| 3.2 系统模型 | 第49-51页 |
| 3.3 小蜂窝基站选择和频谱分配算法 | 第51-52页 |
| 3.4 基于最大化容量的动态资源分配算法 | 第52-64页 |
| 3.4.1 仿真结果与分析 | 第56-64页 |
| 3.5 基于最大化能量效率的动态资源分配算法 | 第64-80页 |
| 3.5.1 仿真结果与分析 | 第70-80页 |
| 3.6 本章小结 | 第80-82页 |
| 第4章 认知小蜂窝网络中基于能量效率的下行动态资源分配算法 | 第82-132页 |
| 4.1 引言 | 第82-84页 |
| 4.2 系统模型 | 第84-87页 |
| 4.3 基于开放式接入模式的下行能效资源分配算法 | 第87-108页 |
| 4.3.1 动态频谱资源块分配 | 第93-94页 |
| 4.3.2 功率分配 | 第94-97页 |
| 4.3.3 仿真结果与分析 | 第97-108页 |
| 4.4 基于干扰温度限制的下行能效资源分配算法 | 第108-129页 |
| 4.4.1 效用函数等价变换 | 第109-113页 |
| 4.4.2 动态频谱资源块和功率分配算法 | 第113-120页 |
| 4.4.3 仿真结果与分析 | 第120-129页 |
| 4.5 本章小结 | 第129-132页 |
| 第5章 大规模多用户多天线系统下自适应迫零功率分配算法 | 第132-142页 |
| 5.1 引言 | 第132-133页 |
| 5.2 系统模型 | 第133-136页 |
| 5.3 最小化平均总传输功率和中断概率 | 第136-138页 |
| 5.4 大规模多用户多天线系统的功率增益 | 第138-139页 |
| 5.5 仿真结果与分析 | 第139-141页 |
| 5.6 本章小结 | 第141-142页 |
| 第6章 全文总结与展望 | 第142-146页 |
| 6.1 全文总结 | 第142-144页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第144-146页 |
| 参考文献 | 第146-157页 |
| 附录 缩略语 | 第157-161页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第161页 |
| 作为研究主力参与导师主持的科研项目 | 第161-162页 |
| 致谢 | 第162-163页 |
| 作者简介 | 第163页 |
