| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-19页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第15-17页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第15-16页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第16-17页 |
| 1.2 小区合研究现状 | 第17页 |
| 1.3 本文研究的内容及论文架构 | 第17-19页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第17-18页 |
| 1.3.2 论文结构 | 第18-19页 |
| 第二章 超密集网络下的资源管控技术研究 | 第19-27页 |
| 2.1 超密集网络概述 | 第19-21页 |
| 2.1.1 超密集网络的定义 | 第19-20页 |
| 2.1.2 超密集网络面临的挑战 | 第20-21页 |
| 2.2 资源管控技术研究 | 第21-25页 |
| 2.2.1 多小区级别的资源管控 | 第22-24页 |
| 2.2.2 RB粒度的资源管控技术 | 第24-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 基于用户特征的聚簇算法以及小区合并分析 | 第27-49页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 聚簇问题分析 | 第27-32页 |
| 3.2.1 K-means算法分析 | 第28-30页 |
| 3.2.2 DBSCN算法分析 | 第30-32页 |
| 3.3 基于用户特征的小区聚簇算法 | 第32-38页 |
| 3.3.1 小区聚簇背景 | 第32-33页 |
| 3.3.2 聚簇思路 | 第33页 |
| 3.3.3 基于用户特征的小区聚簇算法模型 | 第33-37页 |
| 3.3.4 算法分析 | 第37-38页 |
| 3.4 基于聚簇的小区合并分析 | 第38-46页 |
| 3.4.1 K-means算法与基于用户特征的聚簇算法分析 | 第38-41页 |
| 3.4.2 基于用户特征的聚簇算法下的小区合并分析 | 第41-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-49页 |
| 第四章 基于用户分布的多小区动态软合并算法 | 第49-61页 |
| 4.0 引言 | 第49页 |
| 4.1 软合并 | 第49-50页 |
| 4.2 基于用户分布的多小区动态软合并算法 | 第50-53页 |
| 4.2.1 算法背景 | 第50页 |
| 4.2.2 算法思想 | 第50-51页 |
| 4.2.3 算法模型 | 第51-53页 |
| 4.3 算法仿真及性能分析 | 第53-60页 |
| 4.3.1 仿真流程设计 | 第53-57页 |
| 4.3.2 仿真分析 | 第57-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 论文总结 | 第61-62页 |
| 5.2 展望和未来的工作 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 作者简介 | 第69-70页 |