| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第10-14页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 国内外发展趋势及选题意义 | 第11-13页 |
| 1.1.3 课题来源及硕士期间主要工作 | 第13-14页 |
| 1.2 研究内容及成果 | 第14-15页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第15页 |
| 1.4 本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 5G密集异构网络下的基站休眠技术相关背景介绍 | 第16-22页 |
| 2.1 引言 | 第16-17页 |
| 2.2 能效度量方式介绍 | 第17-18页 |
| 2.3 基站节能策略介绍 | 第18-19页 |
| 2.4 基站休眠技术介绍 | 第19-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 5G密集异构网络下一种半分布式的基站休眠方案 | 第22-40页 |
| 3.1 方案提出的动机 | 第22-24页 |
| 3.2 系统模型 | 第24-27页 |
| 3.2.1 系统架构 | 第24页 |
| 3.2.2 网络模型 | 第24-26页 |
| 3.2.3 功耗模型 | 第26-27页 |
| 3.3 问题描述 | 第27页 |
| 3.4 方案描述 | 第27-33页 |
| 3.4.1 群唤起算法 | 第28-29页 |
| 3.4.2 自休眠算法 | 第29-30页 |
| 3.4.3 半分布式基站休眠算法举例分析 | 第30-31页 |
| 3.4.4 半分布式基站休眠算法总结 | 第31-33页 |
| 3.5 仿真验证 | 第33-38页 |
| 3.5.1 仿真平台的搭建 | 第33-34页 |
| 3.5.2 仿真模型和参数 | 第34-35页 |
| 3.5.3 仿真结果及其分析 | 第35-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 5G密集异构网络下一种基于机器学习的基站休眠方案 | 第40-50页 |
| 4.1 方案提出的动机 | 第40-41页 |
| 4.2 系统模型 | 第41-43页 |
| 4.3 方案描述 | 第43-46页 |
| 4.4 仿真验证及分析 | 第46-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 结束语 | 第50-52页 |
| 5.1 全文研究工作总结 | 第50页 |
| 5.2 未来的研究工作展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第59页 |
| 攻读学位期间的其他学术成果 | 第59页 |
