摘要 | 第4-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第14-33页 |
1.1 课题背景及研究目的和意义 | 第14-20页 |
1.1.1 课题背景及课题来源 | 第14-16页 |
1.1.2 研究的目的和意义 | 第16-20页 |
1.2 国内外研究现状分析 | 第20-29页 |
1.2.1 异构网络融合研究现状 | 第20-23页 |
1.2.2 AP部署算法研究现状 | 第23-25页 |
1.2.3 网络选择算法研究现状 | 第25-27页 |
1.2.4 垂直切换执行机制研究现状 | 第27-29页 |
1.3 主要研究内容 | 第29-31页 |
1.4 论文结构 | 第31-33页 |
第2章 异构网络资源管理理论基础 | 第33-53页 |
2.1 引言 | 第33页 |
2.2 基于LTE/WLAN异构网络特性分析 | 第33-40页 |
2.2.1 LTE/WLAN无线信道模型 | 第33-35页 |
2.2.2 小尺度衰落对于LTE/WLAN无线信道的影响 | 第35-38页 |
2.2.3 LTE与WLAN调制方式 | 第38-40页 |
2.3 网络选择算法 | 第40-49页 |
2.3.1 基于单一参数的决策算法 | 第41-42页 |
2.3.2 基于SAW的垂直切换算法 | 第42-43页 |
2.3.3 基于TOPSIS的垂直切换算法 | 第43-45页 |
2.3.4 基于AHP的垂直切换算法 | 第45-47页 |
2.3.5 基于代价函数的网络选择算法 | 第47-49页 |
2.4 LTE/WLAN异构网络垂直切换的基本流程 | 第49-52页 |
2.5 本章小结 | 第52-53页 |
第3章 基于用户位置分布的室内AP部署算法 | 第53-72页 |
3.1 引言 | 第53页 |
3.2 WLAN系统中AP部署系统模型 | 第53-59页 |
3.2.1 基于终端接入的用户接收RSS模型 | 第54-56页 |
3.2.2 AP部署问题模型构建 | 第56-57页 |
3.2.3 基于用户位置分布的AP部署策略 | 第57-59页 |
3.3 基于模糊C均值聚类室内AP部署算法 | 第59-64页 |
3.3.1 人工鱼群算法的基本原理 | 第60-62页 |
3.3.2 基于人工鱼群算法的算法改进 | 第62-64页 |
3.4 仿真与性能分析 | 第64-70页 |
3.4.1 算法参数选取 | 第65页 |
3.4.2 开阔环境中算法性能分析 | 第65-67页 |
3.4.3 多墙环境场景下的算法性能 | 第67-70页 |
3.5 本章小结 | 第70-72页 |
第4章 基于HMM的异构网络参数处理算法 | 第72-94页 |
4.1 引言 | 第72页 |
4.2 信号波动性对于网络选择误判率的影响 | 第72-78页 |
4.2.1 误判率估算基本公式 | 第73-75页 |
4.2.2 信号波动性对于线性网络选择算法误判率的影响 | 第75-77页 |
4.2.3 信号波动性对于非线性网络选择算法误判率的影响 | 第77-78页 |
4.3 基于HMM的异构网络参数处理模型 | 第78-85页 |
4.3.1 模型参数分析 | 第80-81页 |
4.3.2 HMM离线阶段模型训练 | 第81-84页 |
4.3.3 HMM在线阶段状态估计 | 第84-85页 |
4.4 仿真与性能分析 | 第85-93页 |
4.4.1 误判率理论分析方法的仿真验证 | 第85-89页 |
4.4.2 基于HMM的参量处理算法的性能 | 第89-93页 |
4.5 本章小结 | 第93-94页 |
第5章 面向业务的垂直切换执行时机判决算法 | 第94-115页 |
5.1 引言 | 第94页 |
5.2 切换执行时机判决算法框架 | 第94-99页 |
5.2.1 LTE与WLAN异构网络垂直切换基本信令流程 | 第95-96页 |
5.2.2 基于Vo IP的垂直切换时机选择算法基本原理 | 第96-99页 |
5.3 垂直切换执行时间判决算法 | 第99-108页 |
5.3.1 Vo IP语音业务 | 第100-105页 |
5.3.2 分组数据业务 | 第105-108页 |
5.4 仿真与性能分析 | 第108-114页 |
5.4.1 Vo IP业务时切换执行算法性能 | 第109-112页 |
5.4.2 分组数据业务时切换执行算法性能 | 第112-114页 |
5.5 本章小结 | 第114-115页 |
结论 | 第115-117页 |
参考文献 | 第117-126页 |
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 | 第126-128页 |
致谢 | 第128-129页 |
个人简历 | 第129页 |