摘要 | 第5-7页 |
ABSTRACT | 第7-9页 |
符号对照表 | 第13-14页 |
缩略语对照表 | 第14-18页 |
第一章 绪论 | 第18-30页 |
1.1 选题背景与意义 | 第18-20页 |
1.1.1 小区密集化部署是未来无线网络发展的必然趋势 | 第18-19页 |
1.1.2 小区密集化部署面临的挑战 | 第19页 |
1.1.3 密集小区中资源分配干扰管理机制 | 第19-20页 |
1.2 本课题的研究现状以及面临的挑战 | 第20-27页 |
1.2.1 密集小区中应用干扰对齐面临的挑战 | 第21-22页 |
1.2.2 密集小区中应用分簇干扰对齐及面临的挑战 | 第22-25页 |
1.2.3 密集小区分簇干扰对齐资源管理机制面临的挑战 | 第25-27页 |
1.3 论文的主要贡献与结构安排 | 第27-30页 |
第二章 超密集小区面向用户可达和速率的分簇干扰对齐资源管理机制 | 第30-52页 |
2.1 引言 | 第30-32页 |
2.2 应用场景与系统模型 | 第32-35页 |
2.3 优化问题建模 | 第35-36页 |
2.4 低复杂度求解算法 | 第36-41页 |
2.4.1 阶段1:微用户分簇 | 第37-38页 |
2.4.2 阶段2:基于分簇干扰对齐的子信道分配 | 第38-41页 |
2.5 算法开销 | 第41-45页 |
2.5.1 路径损耗估计 | 第41-43页 |
2.5.2 簇内完美CSI估计 | 第43-44页 |
2.5.3 反馈开销分析 | 第44-45页 |
2.6 计算复杂度分析 | 第45-46页 |
2.7 数值仿真 | 第46-50页 |
2.7.1 仿真场景与参数设置 | 第47-48页 |
2.7.2 仿真结果与分析 | 第48-50页 |
2.8 总结 | 第50-52页 |
第三章 密集小区面向用户Qo S需求的相似性分簇干扰对齐高效资源分配机制 | 第52-86页 |
3.1 引言 | 第52-54页 |
3.2 相关工作介绍 | 第54-56页 |
3.3 应用场景与系统模型 | 第56-59页 |
3.4 优化问题建模 | 第59-60页 |
3.5 低复杂度求解算法 | 第60-73页 |
3.5.1 阶段1:基于用户Qo S需求与路径损耗的相似性分簇 | 第61-67页 |
3.5.2 阶段2:微调簇的大小 | 第67-69页 |
3.5.3 阶段3:基于相似性分簇干扰对齐的子信道分配 | 第69-73页 |
3.6 反馈开销分析 | 第73-75页 |
3.7 计算复杂度分析 | 第75-77页 |
3.8 数值仿真 | 第77-83页 |
3.8.1 仿真场景与参数设置 | 第78-79页 |
3.8.2 仿真结果与分析 | 第79-83页 |
3.9 总结 | 第83页 |
3.10 附录 | 第83-86页 |
3.10.1 引理3.1的证明 | 第83-84页 |
3.10.2 引理3.2的证明 | 第84-86页 |
第四章 密集小区面向用户连接数需求的部分分簇干扰对齐资源管理机制 | 第86-116页 |
4.1 引言 | 第86-88页 |
4.2 应用场景与系统模型 | 第88-90页 |
4.3 优化问题建模 | 第90-93页 |
4.4 四阶段低复杂度求解算法 | 第93-108页 |
4.4.1 阶段1:寻找第一类独立顶点 | 第95-96页 |
4.4.2 阶段2:基于最小割准则的顶点分簇 | 第96-100页 |
4.4.3 阶段3:从不满足干扰对齐可行性条件的簇中移除顶点 | 第100-103页 |
4.4.4 阶段4:基于图染色理论的子信道分配 | 第103-108页 |
4.5 计算复杂度分析 | 第108-111页 |
4.6 总结 | 第111页 |
4.7 附录 | 第111-116页 |
4.7.1 引理4.1的证明 | 第112页 |
4.7.2 定理4.1的证明 | 第112页 |
4.7.3 引理4.2的证明 | 第112-113页 |
4.7.4 引理4.4的证明 | 第113-116页 |
第五章 总结与展望 | 第116-120页 |
5.1 全文内容总结 | 第116-117页 |
5.2 本课题在军事通信中的应用 | 第117-118页 |
5.3 后续研究工作展望 | 第118-120页 |
参考文献 | 第120-132页 |
致谢 | 第132-136页 |
作者简介 | 第136-138页 |