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绿色认知无线电信道分配与功率控制技术研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第10-17页
    1.1 研究背景和意义第10-11页
        1.1.1 研究背景第10-11页
        1.1.2 研究意义第11页
    1.2 研究现状第11-14页
        1.2.1 CR绿色节能与功率控制研究现状第11-13页
        1.2.2 CR信道分配研究现状第13-14页
    1.3 本文主要研究内容和章节安排第14-17页
        1.3.1 本文主要研究内容第14-15页
        1.3.2 章节安排第15-17页
2 绿色CR相关技术研究第17-30页
    2.1 CR绿色节能与网络架构第17-19页
        2.1.1 CR网络架构第17-18页
        2.1.2 CR绿色节能架构第18-19页
    2.2 CR功率控制模型第19-23页
        2.2.1 有效容量模型第20-21页
        2.2.2 干扰温度模型第21-23页
    2.3 CR信道分配模型第23-29页
        2.3.1 整数线性规划的信道分配第24-26页
        2.3.2 可达传输速率的信道分配第26-27页
        2.3.3 重叠信道的分配第27-29页
    2.4 本章小结第29-30页
3 改进的粒子群功率控制算法研究第30-52页
    3.1 改进的PSO算法第30-36页
        3.1.1 PSO算法第30-32页
        3.1.2 自适应权重的PSO算法第32-33页
        3.1.3 改进的PSO算法第33-35页
        3.1.4 惯性权重收敛性分析第35-36页
    3.2 基于IPSO优化的功率控制算法第36-45页
        3.2.1 功率控制模型第37-39页
        3.2.2 IPSO优化功率控制第39-41页
        3.2.3 仿真实验与结果分析第41-45页
    3.3 能量检测最优功率控制IPSO优化第45-51页
        3.3.1 能量检测模型第45-46页
        3.3.2 能量检测最优功率控制模型第46-47页
        3.3.3 能量检测功率控制IPSO优化第47页
        3.3.4 仿真实验与结果分析第47-51页
    3.4 本章小结第51-52页
4 能量效率优化的粒子群信道分配改进算法第52-80页
    4.1 非重叠信道分配粒子群改进算法第52-64页
        4.1.1 节点累计干扰分析第53-54页
        4.1.2 非重叠信道分配模型第54-57页
        4.1.3 粒子群改进算法的信道去耦合分配第57-61页
        4.1.4 仿真实验与结果分析第61-64页
    4.2 能量检测非重叠信道分配第64-68页
        4.2.1 能量检测非重叠信道分配模型第64-65页
        4.2.2 能量检测非重叠信道分配粒子群改进算法第65页
        4.2.3 仿真实验与结果分析第65-68页
    4.3 重叠信道分配粒子群改进算法第68-73页
        4.3.1 干扰分析第68-69页
        4.3.2 重叠信道分配模型第69页
        4.3.3 基于CH-GAIPSO算法的重叠信道分配第69-70页
        4.3.4 仿真实验与结果分析第70-73页
    4.4 能量检测重叠信道分配第73-77页
        4.4.1 能量检测重叠信道分配模型第73-74页
        4.4.2 能量检测重叠信道分配粒子群改进算法第74-75页
        4.4.3 仿真实验与结果分析第75-77页
    4.5 非重叠和重叠信道下能量检测前后实验比较研究第77-79页
        4.5.1 非重叠信道下能量检测前后实验比较研究第77-78页
        4.5.2 重叠信道下能量检测前后实验比较研究第78-79页
    4.6 本章小结第79-80页
结论第80-82页
致谢第82-83页
参考文献第83-88页
攻读硕士学位期间发表的学术论文及研究成果第88页

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