摘要 | 第1-12页 |
Abstract | 第12-17页 |
第一章 绪论 | 第17-39页 |
·研究背景 | 第17-18页 |
·卫星通信发展现状及趋势 | 第18-22页 |
·卫星通信系统发展现状 | 第18-19页 |
·卫星移动通信及技术趋势 | 第19-22页 |
·LEO 卫星网络及无线资源管理 | 第22-26页 |
·LEO 卫星网络体系结构 | 第22-23页 |
·LEO 卫星网络RRM | 第23-26页 |
·LEO 卫星网络CAC 及切换管理机制研究现状 | 第26-33页 |
·卫星间CAC 及切换管理算法 | 第27-28页 |
·波束间CAC 及切换管理算法 | 第28-33页 |
·论文研究思路与组织结构 | 第33-36页 |
·论文主要创新点 | 第36-39页 |
第二章 基于门限的切换优先管理机制 | 第39-63页 |
·LEO 卫星网络用户移动性模型 | 第39-45页 |
·系统模型与基本假设 | 第39-41页 |
·主要系统参数计算 | 第41-45页 |
·基于门限的切换优先策略 | 第45-50页 |
·研究动机及目标 | 第45-47页 |
·TBHP 算法原理 | 第47-49页 |
·与其他算法比较 | 第49-50页 |
·理论分析框架 | 第50-56页 |
·基本假设 | 第50-51页 |
·连续时间Markov 链分析 | 第51-55页 |
·模型参数求解 | 第55页 |
·性能指标计算与算法参数选择 | 第55-56页 |
·数值与仿真结果 | 第56-61页 |
·参数设置 | 第56-57页 |
·结果分析 | 第57-61页 |
·本章小结 | 第61-63页 |
第三章 混合业务条件下的多门限信道预留机制 | 第63-81页 |
·引言 | 第63页 |
·相关研究及问题 | 第63-65页 |
·多门限信道预留策略 | 第65-73页 |
·系统及业务模型 | 第67-68页 |
·基于MTCR 的CAC 及切换管理 | 第68-70页 |
·理论分析模型 | 第70-72页 |
·性能指标计算 | 第72-73页 |
·数值与仿真结果 | 第73-79页 |
·参数设置 | 第73-74页 |
·理论模型验证 | 第74-76页 |
·与其他策略的性能比较 | 第76-79页 |
·本章小结 | 第79-81页 |
第四章 LEO 卫星网络CAC 及切换管理机制的优化 | 第81-105页 |
·引言 | 第81-82页 |
·最优多门限信道预留机制 | 第82-94页 |
·LEO 卫星网络的系统收益速率最优化问题 | 第82-84页 |
·性能分析方法 | 第84-85页 |
·数学模型 | 第85-86页 |
·数值结果及分析 | 第86-94页 |
·基于遗传算法的智能计算方法 | 第94-103页 |
·改进GA | 第95-98页 |
·分区间小种群的迭代GA 优化策略 | 第98-99页 |
·算法验证及结果说明 | 第99-103页 |
·本章小结 | 第103-105页 |
第五章 链路自适应的LEO 卫星网络CAC 及切换管理机制 | 第105-125页 |
·引言 | 第105页 |
·LEO 星地链路信道特性 | 第105-111页 |
·信道衰落 | 第105-107页 |
·信道统计模型 | 第107-111页 |
·LEO 星地链路自适应技术 | 第111-114页 |
·链路自适应技术及其在卫星系统中的应用 | 第111-112页 |
·LEO 星地链路中的自适应调制传输方案 | 第112-114页 |
·统计性CAC 及切换管理机制 | 第114-118页 |
·基于系统过载概率的信道预留机制 | 第115-116页 |
·性能指标计算 | 第116-117页 |
·OVCR 策略门限参数选择 | 第117-118页 |
·性能分析与比较 | 第118-122页 |
·仿真参数设置 | 第118页 |
·信道状态概率分布 | 第118-119页 |
·OVCR 策略连接级性能 | 第119-121页 |
·最优门限参数选择 | 第121-122页 |
·本章小结 | 第122-125页 |
第六章 结论与展望 | 第125-127页 |
·论文的主要研究成果 | 第125-126页 |
·下一步研究方向 | 第126-127页 |
致谢 | 第127-129页 |
参考文献 | 第129-139页 |
作者在学期间取得的学术成果 | 第139-140页 |
攻读博士学位期间参加的主要科研项目 | 第140页 |