超密集网络中联合资源优化关键技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 专注术语缩略表 | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第10-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本文章节安排 | 第15-16页 |
| 第二章 超密集网络联合资源优化算法综述 | 第16-29页 |
| 2.1 超密集网络 | 第16-18页 |
| 2.1.1 超密集网络系统架构 | 第16-17页 |
| 2.1.2 超密集网络面临的挑战 | 第17-18页 |
| 2.2 超密集网络联合资源优化算法介绍 | 第18-28页 |
| 2.2.1 固定点迭代算法 | 第18-19页 |
| 2.2.2 对偶上升算法介绍 | 第19-20页 |
| 2.2.3 拉格朗日乘子算法介绍 | 第20-24页 |
| 2.2.4 ADMM算法介绍 | 第24-26页 |
| 2.2.5 对偶分解算法介绍 | 第26-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 异构网络中基于吞吐量联合资源优化 | 第29-44页 |
| 3.1 研究现状 | 第29-31页 |
| 3.2 系统模型 | 第31-35页 |
| 3.2.1 网络模型 | 第31-32页 |
| 3.2.2 变量定义 | 第32页 |
| 3.2.3 基于吞吐量联合优化模型 | 第32-35页 |
| 3.3 内外交替循环算法 | 第35-40页 |
| 3.3.1 内循环：优化功率分配 | 第35-37页 |
| 3.3.2 外循环：优化基站连接 | 第37-38页 |
| 3.3.3 算法可行性分析 | 第38-40页 |
| 3.4 性能评估及分析 | 第40-43页 |
| 3.4.1 仿真场景及参数设置 | 第40-41页 |
| 3.4.2 仿真结果与分析 | 第41-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于能效感知和流量感知用户连接方案 | 第44-61页 |
| 4.1 研究现状 | 第44-45页 |
| 4.2 系统模型 | 第45-52页 |
| 4.2.1 网络模型 | 第45-46页 |
| 4.2.2 能效模型 | 第46-47页 |
| 4.2.3 回程流量模型 | 第47-49页 |
| 4.2.4 接入端流量模型 | 第49-50页 |
| 4.2.5 基于能效和流量联合优化模型 | 第50-52页 |
| 4.3 基于能效感知和流量感知用户连接算法 | 第52-56页 |
| 4.3.1 用户端算法 | 第52-53页 |
| 4.3.2 基站端算法 | 第53-54页 |
| 4.3.3 算法可行性和收敛性分析 | 第54-56页 |
| 4.4 性能评估及分析 | 第56-60页 |
| 4.4.1 仿真场景及参数设置 | 第56-57页 |
| 4.4.2 仿真结果与分析 | 第57-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 路由分配和功率控制联合优化 | 第61-72页 |
| 5.1 研究现状 | 第61页 |
| 5.2 系统模型 | 第61-63页 |
| 5.2.1 网络模型 | 第61-62页 |
| 5.2.2 基于路由和功率联合优化模型 | 第62-63页 |
| 5.3 分布式算法 | 第63-67页 |
| 5.3.1 对偶函数求解 | 第65-67页 |
| 5.4 性能评估及分析 | 第67-71页 |
| 5.4.1 仿真场景及参数设置 | 第67-68页 |
| 5.4.2 仿真结果与分析 | 第68-71页 |
| 5.5 本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 总结 | 第72-73页 |
| 6.2 展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第77-78页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第78-79页 |
| 附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
