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异构蜂窝网络资源优化研究

摘要第5-8页
Abstract第8-11页
第一章 绪论第19-37页
    1.1 研究背景与意义第19-25页
    1.2 研究现状第25-27页
    1.3 论文研究内容及创新点第27-30页
    1.4 论文组织结构第30-31页
    参考文献第31-37页
第二章 异频组网下的异构蜂窝网络上下行资源优化第37-69页
    2.1 引言第37-39页
    2.2 相关工作第39-46页
    2.3 异构蜂窝下行传输频谱动态共享策略第46-54页
        2.3.1 双层异构宏蜂窝-认知飞蜂窝网络模型第46-47页
        2.3.2 基于拍卖理论的频谱共享问题分析第47-50页
        2.3.3 基于NSGA-Ⅱ多目标遗传优化算法的频谱共享策略第50-51页
        2.3.4 仿真结果及性能分析第51-54页
    2.4 EE-SE联合优化的异构蜂窝上行传输资源分配算法第54-65页
        2.4.1 双层异构宏蜂窝-飞蜂窝资源分配模型第55页
        2.4.2 联合优化EE-SE的资源分配问题描述第55-57页
        2.4.3 基于NSGA-Ⅱ的EE-SE联合优化算法第57-59页
        2.4.4 基于MOMA的EE-SE联合优化算法第59-61页
        2.4.5 仿真结果及性能分析第61-65页
    2.5 小结第65-66页
    参考文献第66-69页
第三章 异构蜂窝网络中继部署成本及混合传输下的资源优化第69-101页
    3.1 引言第69-70页
    3.2 相关工作第70-74页
    3.3 异构蜂窝网络绿色中继部署成本优化策略第74-82页
        3.3.1 基于双层设施选址的绿色中继部署模型第74-75页
        3.3.2 分布式1.61近似优化算法第75-78页
        3.3.3 仿真结果及性能分析第78-82页
    3.4 异构车联网下V2R/V2V混合传输资源优化第82-98页
        3.4.1 V2R/V2V混合数据传输系统模型第83-84页
        3.4.2 基于图论的数据传输调度优化问题分析第84-87页
        3.4.3 V2R/V2V协作数据传输调度算法第87-94页
        3.4.4 仿真结果及性能分析第94-98页
    3.5 小结第98页
    参考文献第98-101页
第四章 EE-SE联合优化的大规模MIMO系统混合预编码第101-129页
    4.1 引言第101-103页
    4.2 相关工作第103-105页
    4.3 毫米波大规模MIMO单用户系统下行传输模型第105-108页
        4.3.1 毫米波大规模MIMO系统下行链路模型第105-106页
        4.3.2 毫米波信道模型第106-108页
    4.4 基于稀疏重构的毫米波混合预编码优化问题分析第108-109页
    4.5 EE-SE联合优化的混合预编码方法设计第109-116页
        4.5.1 基于SVD的混合预编码方法设计第109-113页
        4.5.2 基于多目标优化的混合预编码方法设计第113-116页
    4.6 仿真结果及性能分析第116-125页
    4.7 小结第125-126页
    参考文献第126-129页
第五章 新能源多模基站混合多能源调度优化第129-153页
    5.1 引言第129-131页
    5.2 混合多能源的多模基站模型第131-133页
    5.3 基站多能源调度问题分析第133-139页
        5.3.1 Lyapunov优化方法第134-136页
        5.3.2 混合能源多模基站优化目标分析第136-137页
        5.3.3 电池和延时敏感虚拟队列模型第137-139页
    5.4 基于Lyapunov优化的在线能源调度算法第139-144页
    5.5 仿真结果及性能分析第144-150页
    5.6 小结第150页
    参考文献第150-153页
第六章 结束语第153-157页
    6.1 论文的主要研究内容和创新第153-155页
    6.2 对未来研究工作的展望第155-157页
附录 缩略语表第157-159页
致谢第159-161页
攻读学位期间发表的学术论文目录第161页

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