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协同及多信道场景下的认知无线网络资源分配研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
缩略语对照表第11-15页
第一章 绪论第15-27页
    1.1 研究背景第15-17页
    1.2 认知无线电技术及认知无线网络第17-22页
        1.2.1 认知无线电的定义第17-20页
            1.2.1.1 Mitola博士的定义第17-18页
            1.2.1.2 FCC的定义第18-19页
            1.2.1.3 Haykin教授的定义第19-20页
        1.2.2 动态频谱接入第20-21页
        1.2.3 认知无线网络第21-22页
    1.3 认知无线网络资源分配难点问题及本文研究动机第22-25页
        1.3.1 集中式单跳认知无线网络难点问题第23-24页
        1.3.2 集中式多跳认知无线网络难点问题第24-25页
        1.3.3 分布式多跳认知无线网络难点问题第25页
    1.4 本文主要研究成果及结构安排第25-27页
第二章 集中式单跳协同认知无线网络中的资源分配问题第27-53页
    2.1 引言第27-30页
    2.2 网络模型第30-32页
    2.3 资源分配优化问题建模第32-37页
        2.3.1 中继选择约束第33页
        2.3.2 主次用户的协同中继约束第33-34页
        2.3.3 次用户传输机会分配约束第34页
        2.3.4 次用户队列稳定约束第34-35页
        2.3.5 次用户能量约束第35-36页
        2.3.6 目标函数第36页
        2.3.7 资源分配问题优化模型第36-37页
    2.4 SUM瞬时求解算法第37-47页
        2.4.1 次用户准入控制子问题第37-38页
        2.4.2 SAP集中控制子问题第38-42页
            2.4.2.1 功率给定的简化场景第39-40页
            2.4.2.2 功率待定的复杂场景第40-42页
        2.4.3 求解算法性能分析第42-47页
    2.5 仿真分析第47-52页
        2.5.1 仿真设置第47页
        2.5.2 性能对比第47-52页
    2.6 本章小结第52-53页
第三章 集中式多跳多信道认知无线网络中的资源分配问题第53-73页
    3.1 引言第53-55页
    3.2 网络模型第55-58页
        3.2.1 网络模型第55-56页
        3.2.2 基于链路-信道-网卡的冲突干扰图第56-58页
    3.3 联合资源分配问题的数学建模及求解第58-65页
        3.3.1 目标函数第58-59页
        3.3.2 信道、网卡资源联合分配的约束条件第59-61页
        3.3.3 基于SVC视频业务编码特性的速率约束条件第61页
        3.3.4 路由选择的约束条件第61-63页
            3.3.4.1 多路径传输路由约束第62页
            3.3.4.2 单路径传输路由约束第62-63页
        3.3.5 联合资源分配问题的优化模型第63-65页
            3.3.5.1 多路径场景下的优化模型第63-64页
            3.3.5.2 单路径场景下的优化模型第64-65页
    3.4 仿真分析第65-71页
        3.4.1 仿真设置第65页
        3.4.2 性能分析第65-71页
    3.5 本章小结第71-73页
第四章 分布式多跳多信道认知无线网络中的资源分配问题第73-91页
    4.1 引言第73-74页
    4.2 网络模型及问题建模第74-77页
        4.2.1 网络模型第74-75页
        4.2.2 联合资源分配约束条件第75-76页
            4.2.2.1 多路径传输路由约束第75页
            4.2.2.2 QoS保障约束第75-76页
            4.2.2.3 链路容量约束第76页
            4.2.2.4 保证无干扰无冲突传输的约束条件第76页
        4.2.3 网络效益最大化资源分配问题建模第76-77页
    4.3 Proximal Optimization方法及分解算法第77-83页
        4.3.1 Proximal Optimization方法第78-79页
        4.3.2 分解算法第79-83页
    4.4 仿真分析第83-89页
        4.4.1 仿真设置第83页
        4.4.2 性能对比第83-89页
    4.5 本章小结第89-91页
第五章 总结与展望第91-95页
    5.1 全文总结第91-92页
    5.2 后续工作展望第92-95页
参考文献第95-105页
致谢第105-107页
作者简介第107-108页

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