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异构密集蜂窝网络容量与覆盖优化系统级仿真平台及算法研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
注释表第9-11页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 研究背景第11-13页
    1.2 研究现状及问题第13-15页
    1.3 论文主要工作第15页
    1.4 论文结构安排第15-17页
第2章 异构密集网络容量与覆盖优化概述第17-29页
    2.1 LTE-A系统网络架构第17-19页
    2.2 5G关键技术简介第19-21页
    2.3 异构密集网络部署架构第21-23页
    2.4 容量与覆盖优化概述第23-25页
    2.5 系统级仿真方法概述第25-27页
    2.6 系统性能指标第27-28页
    2.7 本章小结第28-29页
第3章 密集网络系统级仿真平台及SON模块设计与实现第29-70页
    3.1 系统级仿真平台总体架构和功能模块设计第29-31页
    3.2 系统级仿真平台整体流程设计第31-32页
    3.3 3D无线信道建模及实现第32-44页
        3.3.1 3D无线信道路损模型第33-34页
        3.3.2 阴影衰落模型第34-38页
        3.3.3 天线模型第38-40页
        3.3.4 信道模块测试校准第40-44页
    3.4 移动性支持模块功能实现第44-59页
        3.4.1 用户移动性模块功能实现第45-47页
        3.4.2 RRC切换功能模块设计第47-49页
        3.4.3 RRC切换功能流程设计第49-51页
        3.4.4 RRC切换模块关键功能实现第51-59页
    3.5 容量与覆盖优化SON实体接口设计第59-62页
        3.5.1 分布式SON实体总体功能架构第59-60页
        3.5.2 容量与覆盖优化SON接口关系第60-62页
    3.6 仿真平台性能分析第62-69页
        3.6.1 网络密集度对系统性能的影响第62-64页
        3.6.2 不同密集部署策略下的系统性能分析第64-69页
    3.7 本章小结第69-70页
第4章 基于FQLC的异构密集网络容量与覆盖联合优化第70-89页
    4.1 引言第70-72页
        4.1.1 系统模型描述第70-71页
        4.1.2 优化场景分析第71-72页
    4.2 强化学习理论及应用第72-75页
        4.2.1 强化学习理论第72-74页
        4.2.2 Q学习算法第74-75页
        4.2.3 强化学习应用第75页
    4.3 模糊逻辑理论及应用第75-77页
        4.3.1 模糊逻辑理论第75-77页
        4.3.2 模糊逻辑与Q学习结合应用第77页
    4.4 基于FQLC的容量与覆盖联合优化第77-82页
        4.4.1 FQLC功能模块架构介绍第77-78页
        4.4.2 网络状态描述及动作选择第78-79页
        4.4.3 分布式网络中多Agent联合回报第79-80页
        4.4.4 基于模糊规则的推理及Q值表更新第80-82页
    4.5 算法设计及流程第82-84页
    4.6 仿真及性能分析第84-88页
    4.7 本章小结第88-89页
第5章 结束语第89-91页
    5.1 论文主要工作总结第89-90页
    5.2 后续研究工作展望第90-91页
参考文献第91-96页
致谢第96-97页
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果第97页

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