LTE中部分频谱复用与上行干扰分类算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 相关研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 LTE频率复用技术相关研究 | 第12-13页 |
| 1.2.2 LTE系统干扰相关研究 | 第13-14页 |
| 1.2.3 LTE系统中机器学习技术相关研究 | 第14-15页 |
| 1.3 论文主要工作与章节安排 | 第15-16页 |
| 第二章 LTE系统 | 第16-29页 |
| 2.1 LTE系统架构 | 第16-17页 |
| 2.2 LTE帧结构 | 第17-18页 |
| 2.3 LTE关键技术 | 第18-20页 |
| 2.3.1 MIMO技术 | 第18-19页 |
| 2.3.2 OFDM技术 | 第19-20页 |
| 2.4 LTE资源映射与调度 | 第20-22页 |
| 2.5 LTE系统干扰分析 | 第22-28页 |
| 2.5.1 LTE系统内干扰 | 第24-26页 |
| 2.5.2 LTE系统间干扰 | 第26-28页 |
| 2.5.3 LTE系统外干扰 | 第28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 LTE中改进的部分频率复用算法 | 第29-43页 |
| 3.1 相关研究背景 | 第29-30页 |
| 3.2 LTE中传统频率复用算法 | 第30-32页 |
| 3.2.1 部分频率复用 | 第30-31页 |
| 3.2.2 软频率复用 | 第31-32页 |
| 3.3 基于竞争的部分频率复用算法 | 第32-42页 |
| 3.3.1 系统模型 | 第32-35页 |
| 3.3.2 算法流程 | 第35-37页 |
| 3.3.3 仿真干扰场景 | 第37页 |
| 3.3.4 仿真参数设置 | 第37-38页 |
| 3.3.5 仿真结果与分析 | 第38-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于机器学习的LTE上行干扰分类算法 | 第43-59页 |
| 4.1 相关研究背景 | 第43页 |
| 4.2 机器学习常见分类算法简介 | 第43-46页 |
| 4.3 LTE上行干扰数据分析 | 第46-48页 |
| 4.3.1 LTE上行干扰数据集介绍 | 第46-47页 |
| 4.3.2 LTE上行干扰数据集类别不平衡问题 | 第47-48页 |
| 4.4 基于主成分分析与偏度特性的特征工程 | 第48-51页 |
| 4.4.1 主成分分析 | 第49-50页 |
| 4.4.2 二维偏度特征 | 第50-51页 |
| 4.5 实验结果分析 | 第51-56页 |
| 4.6 算法模型应用过程 | 第56-58页 |
| 4.7 本章小结 | 第58-59页 |
| 总结与展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 附件 | 第68页 |
