超密集网络中的干扰管理技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 缩略词表 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-17页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 课题的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 本文研究内容和组织架构 | 第16-17页 |
| 第二章 超密集网络与干扰管理 | 第17-27页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 超密集网络简介 | 第17-19页 |
| 2.3 UDN中的干扰管理 | 第19-21页 |
| 2.3.1 UDN中的干扰类型分析 | 第19-20页 |
| 2.3.2 常见的干扰管理技术 | 第20-21页 |
| 2.4 干扰建模及分析方法 | 第21-25页 |
| 2.4.1 随机几何方法简介 | 第21-22页 |
| 2.4.2 空间泊松点过程 | 第22-23页 |
| 2.4.3 用空间泊松点过程模拟的超密集网络 | 第23-25页 |
| 2.5 基于机器学习的干扰管理 | 第25-26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 超密集网络中的联合簇传输性能分析 | 第27-39页 |
| 3.1 引言 | 第27-28页 |
| 3.2 联合簇传输模式下的性能分析 | 第28-34页 |
| 3.2.1 系统模型 | 第28-29页 |
| 3.2.2 联合簇传输模式下的覆盖概率 | 第29-32页 |
| 3.2.3 联合簇传输模式下的下行速率 | 第32-34页 |
| 3.3 数值分析及仿真结果 | 第34-38页 |
| 3.3.1 仿真方法 | 第34-35页 |
| 3.3.2 数值及仿真结果 | 第35-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 超密集异构网络中的小区间干扰协调技术 | 第39-54页 |
| 4.1 引言 | 第39-41页 |
| 4.2 系统模型 | 第41-44页 |
| 4.2.1 系统帧结构 | 第41-42页 |
| 4.2.2 小区选择及用户调度 | 第42-44页 |
| 4.3 用户平均频谱效率分析 | 第44-48页 |
| 4.4 数值分析与仿真结果 | 第48-53页 |
| 4.4.1 仿真方法 | 第48-49页 |
| 4.4.2 用户分类概率 | 第49-50页 |
| 4.4.3 数值结果及仿真分析 | 第50-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 强化学习在小区间干扰协调中的应用 | 第54-66页 |
| 5.1 引言 | 第54-55页 |
| 5.2 强化学习 | 第55-59页 |
| 5.2.1 强化学习简介 | 第55页 |
| 5.2.2 强化学习的任务 | 第55-57页 |
| 5.2.3 Q-learning简介 | 第57-59页 |
| 5.3 基于Q-learning的小区间干扰协调 | 第59-61页 |
| 5.3.1 系统模型 | 第59-60页 |
| 5.3.2 算法分析 | 第60-61页 |
| 5.4 仿真结果及分析 | 第61-65页 |
| 5.4.1 仿真场景及参数设置 | 第61-63页 |
| 5.4.2 对比模型 | 第63页 |
| 5.4.3 仿真结果分析 | 第63-65页 |
| 5.5 本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 全文总结与工作展望 | 第66-67页 |
| 6.1 全文总结 | 第66页 |
| 6.2 工作展望 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目及研究成果 | 第74-75页 |
| 个人简历 | 第75页 |
