| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第—章 绪论 | 第17-33页 |
| 1.1 研究背景 | 第17-18页 |
| 1.2 研究意义 | 第18-20页 |
| 1.2.1 能量效率优化 | 第19-20页 |
| 1.2.2 频谱资源效率优化 | 第20页 |
| 1.2.3 能量效率与频谱效率联合优化 | 第20页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第20-28页 |
| 1.3.1 能量效率优化相关研究现状 | 第21-24页 |
| 1.3.2 频谱资源优化相关研究现状 | 第24-25页 |
| 1.3.3 能量与频谱效率联合优化相关研究现状 | 第25-28页 |
| 1.4 当前研究存在的主要问题及本文的主要研究内容 | 第28-29页 |
| 1.4.1 当前研究存在的主要问题 | 第28-29页 |
| 1.4.2 本文主要研究内容 | 第29页 |
| 1.5 本文的研究重点和章节安排 | 第29-33页 |
| 第二章 智能电网供能OFDMA蜂窝网络基站能量效率优化 | 第33-49页 |
| 2.1 引言 | 第33-34页 |
| 2.2 数学模型及问题建立 | 第34-37页 |
| 2.2.1 DTX模型介绍 | 第35页 |
| 2.2.2 问题建模 | 第35-37页 |
| 2.3 优化算法 | 第37-42页 |
| 2.3.1 功率分配与能源购买优化 | 第38-39页 |
| 2.3.2 子载波分配优化 | 第39-40页 |
| 2.3.3 非连续传输模式优化 | 第40-42页 |
| 2.4 仿真实验 | 第42-47页 |
| 2.5 小结 | 第47-49页 |
| 第三章 OFDMA-AF多中继多用户网络频谱效率优化 | 第49-65页 |
| 3.1 引言 | 第49-51页 |
| 3.2 系统模型 | 第51-53页 |
| 3.3 系统吞吐量最大化 | 第53-57页 |
| 3.4 多中继多用户场景 | 第57-58页 |
| 3.5 AF中继网络联合资源分配 | 第58-59页 |
| 3.6 仿真实验 | 第59-63页 |
| 3.6.1 中继线性处理机制与参照机制对比 | 第59-63页 |
| 3.7 小结 | 第63-65页 |
| 第四章 MIMO-OFDMA中继协作网络能量-频谱效率联合优化算法 | 第65-85页 |
| 4.1 引言 | 第66-67页 |
| 4.2 系统模型 | 第67-70页 |
| 4.3 传输速率最大化 | 第70-78页 |
| 4.3.1 拉格朗日对偶法求解功率分配 | 第71-72页 |
| 4.3.2 最优的中继选择与信道分配 | 第72-76页 |
| 4.3.3 优化对偶函数 | 第76-77页 |
| 4.3.4 分布式算法 | 第77-78页 |
| 4.4 仿真实验 | 第78-83页 |
| 4.4.1 MIMO性能评估 | 第78-79页 |
| 4.4.2 与对比机制性能对比 | 第79-82页 |
| 4.4.3 算法收敛性能评估 | 第82-83页 |
| 4.5 小结 | 第83-85页 |
| 第五章 基于单纯形支配多目标进化算法的蜂窝网络能量-频谱效率优化 | 第85-103页 |
| 5.1 引言 | 第85-87页 |
| 5.2 系统模型 | 第87-90页 |
| 5.2.1 频谱共享 | 第87-88页 |
| 5.2.2 网络传输速率 | 第88页 |
| 5.2.3 能源协作模型 | 第88-89页 |
| 5.2.4 温室气体排放 | 第89页 |
| 5.2.5 优化问题 | 第89-90页 |
| 5.3 基于单纯形支配的MOEA/D-M2M进化算法 | 第90-95页 |
| 5.3.1 MOEA/D-M2M算法简介 | 第90-91页 |
| 5.3.2 单纯形支配 | 第91-92页 |
| 5.3.3 单纯形支配的数学推导 | 第92-95页 |
| 5.4 模型求解 | 第95-97页 |
| 5.4.1 载波分配编解码 | 第95页 |
| 5.4.2 功率分配 | 第95-97页 |
| 5.5 仿真实验 | 第97-102页 |
| 5.5.1 仿真结果分析 | 第97-100页 |
| 5.5.2 多目标决策分析 | 第100-102页 |
| 5.6 小结 | 第102-103页 |
| 总结与展望 | 第103-107页 |
| 本文总结 | 第103-104页 |
| 下一步研究方向 | 第104-107页 |
| 参考文献 | 第107-119页 |
| 攻读博士期间发表或完成的论文及专利 | 第119-122页 |
| 致谢 | 第122页 |
