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蜂窝小区干扰抑制与性能增强技术研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-14页
第一章 绪论第14-25页
   ·研究背景第14-15页
   ·小区间干扰抑制策略第15-19页
     ·干扰协调第15-16页
     ·干扰消除第16-17页
     ·干扰消除的技术要求第17-18页
     ·干扰随机化第18-19页
   ·小区性能增强策略第19-21页
   ·论文所做的主要工作及创新点第21-24页
   ·参考文献第24-25页
第二章 频率复用策略第25-37页
   ·研究现状第25-26页
   ·频率复用理论基础第26-31页
     ·图论原理第26-28页
     ·代数解析原理第28-29页
     ·可拓原理第29-31页
   ·软分数频率复用第31-34页
     ·软分数频率复用方案第32-33页
     ·软分数频率复用系数第33-34页
     ·性能比较第34页
   ·小结第34-35页
   ·参考文献第35-37页
第三章 基于指数迭代的小区间功率控制第37-47页
   ·研究现状第38-39页
   ·指数核心迭代方程第39-40页
   ·小区间功率控制算法第40-41页
   ·性能比较第41-44页
   ·小结第44-45页
   ·参考文献第45-47页
第四章 基于最优估计理论的干扰预测第47-60页
   ·最优估计理论第47-51页
     ·时间序列第48页
     ·最优滤波估计第48-51页
   ·有效性原则第51-53页
   ·实测信号预测分析第53-58页
     ·信号采集系统第53-54页
     ·时间序列模型第54-55页
     ·不同模型比较第55-56页
     ·预测结果第56-57页
     ·误差分析第57-58页
   ·小结第58-59页
   ·参考文献第59-60页
第五章 基于ICA技术的干扰消除第60-76页
   ·研究现状第60-61页
   ·小区间干扰模型第61-63页
   ·干扰消除算法第63-68页
     ·建立目标函数第64-65页
     ·优化初始矩阵第65-66页
     ·最大信干噪比ICA算法第66-67页
     ·选择有用信号第67-68页
   ·算法性能分析第68-73页
     ·收敛性比较第68-69页
     ·固定处理帧长第69-71页
     ·固定热噪声强度第71-73页
   ·小结第73-74页
   ·参考文献第74-76页
第六章 多小区资源分配算法第76-86页
   ·研究现状第76-77页
   ·基于预测信息的多小区资源分配第77-84页
     ·基于GIR的子载波分配第77-78页
     ·预测下一时刻GIR第78-81页
     ·性能分析第81-84页
   ·小结第84页
   ·参考文献第84-86页
第七章 多小区选择优化策略第86-101页
   ·研究现状第86-87页
   ·多目标小区选择理论分析第87-90页
     ·AHP和GRA原理第87-88页
     ·AHP和GRA应用第88-90页
   ·基于可拓模糊层次分析的小区选择第90-99页
     ·算法模型第90-91页
     ·QoE评价映射表第91页
     ·物元模型第91-93页
     ·模糊层次分析第93-94页
     ·算法性能分析第94-97页
     ·算法性能比较第97-99页
   ·小结第99-100页
   ·参考文献第100-101页
第八章 协作多点传输第101-123页
   ·协作多点传输架构第101-105页
     ·CoMP应用场景第102-103页
     ·CoMP小区簇构建第103-105页
   ·支持协作的频率复用方案第105-109页
     ·方案模型第105-106页
     ·边缘频率分配第106-107页
     ·仿真分析第107-109页
   ·基于博弈论的协作小区功率分配算法第109-120页
     ·系统模型第110-111页
     ·纳什均衡的存在性和唯一性第111-116页
     ·NPAG算法第116-117页
     ·仿真分析第117-120页
   ·小结第120-121页
   ·参考文献第121-123页
第九章 总结与展望第123-127页
   ·全文总结第123-125页
   ·未来工作展望第125-127页
附录 缩写说明第127-129页
致谢第129-131页
博士在读期间发表的论文、专著、专利及提案第131-133页

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