| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 缩略词表 | 第13-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第14-18页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第14-16页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第16-18页 |
| 1.2 蜂窝异构网络性能优化及研究现状 | 第18-20页 |
| 1.2.1 eNB—Multi-Pico网络中性能优化研究现状 | 第18页 |
| 1.2.2 异构网络中的切换优化研究现状 | 第18-20页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第20页 |
| 1.4 本论文的结构安排 | 第20-22页 |
| 第二章 多Pico部署场景下的覆盖优化 | 第22-36页 |
| 2.1 引言 | 第22-24页 |
| 2.2 仿真模型 | 第24-29页 |
| 2.2.1 网络拓扑 | 第24-25页 |
| 2.2.2 传播环境模型 | 第25-26页 |
| 2.2.3 性能评估方法 | 第26-29页 |
| 2.2.3.1 网络吞吐量评估方法 | 第26-27页 |
| 2.2.3.2 能量效率评估方法 | 第27-29页 |
| 2.3 多Pico部署场景下的覆盖优化仿真 | 第29-33页 |
| 2.3.1 参数设置和场景配置 | 第29-30页 |
| 2.3.2 仿真结果和数据分析 | 第30-33页 |
| 2.4 基于上行路径损耗最小原则的Pico覆盖优化策略 | 第33-35页 |
| 2.5 总结 | 第35-36页 |
| 第三章 协同资源分配和一宏多微的协作式功率管理策略 | 第36-49页 |
| 3.1 引言 | 第36-37页 |
| 3.2 系统模型及问题分析 | 第37-41页 |
| 3.3 一宏多微的协作式的功率管理策略 | 第41-44页 |
| 3.3.1 联合优化目标函数 | 第41-42页 |
| 3.3.2 差分进化算法 | 第42-44页 |
| 3.4 仿真验证及结果分析 | 第44-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于本地微云的切换优化策略 | 第49-63页 |
| 4.1 引言 | 第49-50页 |
| 4.2 系统模型及问题分析 | 第50-56页 |
| 4.2.1 TCP协议 | 第50-54页 |
| 4.2.1.1 Snoop协议 | 第51-52页 |
| 4.2.1.2 TCP慢启动 | 第52-54页 |
| 4.2.2 基于云覆盖的切换优化方案 | 第54-56页 |
| 4.3 用户移动性模型 | 第56-60页 |
| 4.3.1 用户移动性模型 | 第56-59页 |
| 4.3.2 群体移动性模型 | 第59-60页 |
| 4.4 云覆盖切换优化的性能仿真 | 第60-61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-63页 |
| 第五章 全文总结与展望 | 第63-65页 |
| 5.1 全文总结 | 第63页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 个人简历 | 第69-70页 |
| 攻读硕士学位期间的科研项目和成果 | 第70-71页 |
| 学位论文评审后修改说明表 | 第71-72页 |
| 学位论文答辩后勘误修订说 明表 | 第72-73页 |
