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基于OFDM的认知无线网络资源分配算法研究

摘要第4-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第13-18页
    1.1 研究背景与意义第13-14页
    1.2 国内外研究现状第14-16页
        1.2.1 最大化频谱效率第14-15页
        1.2.2 最大化能量效率第15页
        1.2.3 信道状态信息不确定第15-16页
    1.3 论文的研究内容第16-17页
    1.4 论文的组织结构第17-18页
第二章 认知OFDM网络资源分配技术概述第18-29页
    2.1 认知无线电技术第18-21页
        2.1.1 认知无线电定义和特征第18-20页
        2.1.2 认知无线电关键技术第20-21页
    2.2 认知OFDM技术第21-25页
        2.2.1 OFDM技术原理第21-23页
        2.2.2 OFDM关键技术第23-24页
        2.2.3 认知OFDM技术的优势第24-25页
    2.3 认知OFDM网络资源分配技术第25-28页
        2.3.1 OFDM系统资源分配第25-26页
        2.3.2 认知OFDM网络资源分配第26-27页
        2.3.3 资源分配优化准则第27-28页
    2.4 本章小结第28-29页
第三章 基于改进线性注水算法的频谱有效资源分配算法第29-40页
    3.1 问题描述第29页
    3.2 系统模型与优化问题第29-31页
    3.3 问题求解与资源分配算法设计第31-37页
        3.3.1 基于最大传输速率的子载波分配第32页
        3.3.2 基于改进线性注水算法的功率分配第32-37页
    3.4 仿真分析第37-39页
    3.5 本章小结第39-40页
第四章 基于遗传粒子群优化的频谱有效资源分配算法第40-52页
    4.1 问题描述第40页
    4.2 系统模型与优化问题第40-42页
    4.3 问题求解与资源分配算法设计第42-47页
        4.3.1 遗传算法基本原理第42-43页
        4.3.2 基于遗传算法的子载波分配第43-44页
        4.3.3 粒子群算法基本原理第44-45页
        4.3.4 基于粒子群算法的功率分配第45-47页
    4.4 仿真分析第47-51页
    4.5 本章小结第51-52页
第五章 基于拟牛顿内点法的能量有效资源分配算法第52-68页
    5.1 问题描述第52页
    5.2 系统模型与优化问题第52-54页
        5.2.1 能量有效的系统目标函数第52-53页
        5.2.2 能量有效的优化问题第53-54页
    5.3 概率约束的凸近似第54-55页
    5.4 优化问题最优解的上界第55-57页
    5.5 基于拟牛顿内点法的资源分配算法第57-63页
        5.5.1 子载波分配第57-58页
        5.5.2 功率分配问题及其等效形式第58-59页
        5.5.3 拟牛顿内点法求解功率分配第59-63页
    5.6 仿真分析第63-67页
    5.7 本章小结第67-68页
第六章 总结与展望第68-70页
    6.1 论文总结第68-69页
    6.2 研究展望第69-70页
参考文献第70-75页
致谢第75-76页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第76页

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