| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-25页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 Femtocell网络技术 | 第13-17页 |
| 1.2.1 Femtocell网络结构 | 第14-15页 |
| 1.2.2 Femtocell网络资源分配 | 第15-17页 |
| 1.3 研究现状 | 第17-22页 |
| 1.3.1 博弈论在无线网络资源分配中的应用 | 第18-19页 |
| 1.3.2 信道信息已知的频谱共享博弈方法 | 第19-20页 |
| 1.3.3 联合资源分配博弈方法 | 第20-22页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第22-25页 |
| 第2章 信道信息已知的动态频谱共享 | 第25-40页 |
| 2.1 引言 | 第25页 |
| 2.2 频谱共享模型 | 第25-27页 |
| 2.2.1 频谱共享系统模型 | 第25-26页 |
| 2.2.2 频谱共享博弈模型 | 第26-27页 |
| 2.3 频谱共享的博弈算法 | 第27-33页 |
| 2.3.1 效用函数的建立 | 第27-31页 |
| 2.3.2 动态博弈算法 | 第31-33页 |
| 2.4 仿真与分析 | 第33-39页 |
| 2.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第3章 信道信息已知的信道和功率联合资源分配 | 第40-66页 |
| 3.1 引言 | 第40-41页 |
| 3.2 系统模型 | 第41-44页 |
| 3.2.1 分层的Femtocell网络模型 | 第41-42页 |
| 3.2.2 Stackelberg联合资源分配博弈模型 | 第42-44页 |
| 3.3 优化问题构建及子博弈的求解 | 第44-50页 |
| 3.3.1 博弈优化问题构建 | 第45页 |
| 3.3.2 下层博弈求解算法 | 第45-46页 |
| 3.3.3 上层博弈求解算法 | 第46-50页 |
| 3.4 双层Stackelberg最优策略求解算法 | 第50-59页 |
| 3.4.1 SE求解算法 | 第50-52页 |
| 3.4.2 最优复合策略求解算法 | 第52-54页 |
| 3.4.3 动态步长机制 | 第54-57页 |
| 3.4.4 算法收敛性与相关分析 | 第57-59页 |
| 3.5 仿真与分析 | 第59-65页 |
| 3.6 本章小结 | 第65-66页 |
| 第4章 不确定性信道信息的信道和功率联合资源分配 | 第66-82页 |
| 4.1 引言 | 第66页 |
| 4.2 系统模型 | 第66-68页 |
| 4.2.1 联合资源分配模型 | 第66-67页 |
| 4.2.2 双层鲁棒Stackelberg博弈模型 | 第67-68页 |
| 4.3 多用户联合资源分配优化问题构建及相关解 | 第68-74页 |
| 4.3.1 上层博弈的问题构建及相关解 | 第68-73页 |
| 4.3.2 下层博弈的问题构建及相关解 | 第73-74页 |
| 4.4 RSE的求解方法 | 第74-76页 |
| 4.5 仿真与分析 | 第76-81页 |
| 4.6 本章小结 | 第81-82页 |
| 第5章 信道信息未知的非对抗性信道和功率联合资源分配 | 第82-104页 |
| 5.1 引言 | 第82-83页 |
| 5.2 系统模型 | 第83-86页 |
| 5.2.1 联合资源分配模型 | 第83-84页 |
| 5.2.2 多用户MAB博弈模型 | 第84-86页 |
| 5.3 多用户联合资源分配优化问题构建 | 第86-87页 |
| 5.4 多用户MAB博弈算法 | 第87-96页 |
| 5.4.1 基于传统UCB1的博弈策略 | 第87-89页 |
| 5.4.2 分层最优反馈学习的博弈算法 | 第89-92页 |
| 5.4.3 分层最优过程反馈学习的博弈算法 | 第92-94页 |
| 5.4.4 最优NE选择机制 | 第94-96页 |
| 5.5 仿真与分析 | 第96-103页 |
| 5.6 本章小结 | 第103-104页 |
| 第6章 信道信息未知的对抗性信道和功率联合资源分配 | 第104-123页 |
| 6.1 引言 | 第104-105页 |
| 6.2 系统模型及问题构建 | 第105-107页 |
| 6.3 多用户分层的真实-虚拟学习博弈算法及相关分析 | 第107-114页 |
| 6.3.1 G-HAVL算法 | 第107-110页 |
| 6.3.2 G-HAVL的相关分析 | 第110-111页 |
| 6.3.3 G-HAVL的收敛性证明 | 第111-114页 |
| 6.4 动态下层学习机制 | 第114-116页 |
| 6.5 仿真与分析 | 第116-122页 |
| 6.6 本章小结 | 第122-123页 |
| 结论 | 第123-125页 |
| 参考文献 | 第125-134页 |
| 攻读博士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第134-136页 |
| 致谢 | 第136页 |
