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家庭基站系统中基于图论的资源分配算法研究

摘要第4-5页
abstract第5-6页
专用术语注释表第9-10页
第一章 绪论第10-22页
    1.1 移动通信概述第10-12页
    1.2 家庭基站概述第12-15页
    1.3 家庭基站的技术挑战第15-17页
    1.4 家庭基站资源分配的研究现状第17-20页
    1.5 本文内容安排第20-22页
第二章 图论与家庭基站干扰模型第22-34页
    2.1 引言第22页
    2.2 图论第22-30页
        2.2.1 图论发展概述第22-23页
        2.2.2 基本概念和术语第23-27页
        2.2.3 NP完全性第27-30页
    2.3 家庭基站系统的干扰模型第30-33页
    2.4 本章小结第33-34页
第三章 基于极大团的家庭基站网络信道分配算法第34-46页
    3.1 引言第34-35页
    3.2 系统模型与问题描述第35-37页
        3.2.1 系统模型第35-37页
        3.2.2 问题描述第37页
    3.3 基于极大团的信道分配算法第37-42页
        3.3.1 一般图的三角化第38-39页
        3.3.2 团度的求解第39-40页
        3.3.3 资源的动态分配第40页
        3.3.4 算法步骤第40-42页
    3.4 仿真结果与分析第42-45页
    3.5 本章小结第45-46页
第四章 基于簇的宏基站-家庭基站网络的信道分配算法第46-60页
    4.1 引言第46-47页
    4.2 系统模型与问题描述第47-50页
        4.2.1 路径损耗模型第47-48页
        4.2.2 系统模型第48-49页
        4.2.3 问题描述第49-50页
    4.3 基于簇的信道分配算法第50-56页
        4.3.1 极大团的枚举第50-53页
        4.3.2 簇形成第53-54页
        4.3.3 信道分配第54-55页
        4.3.4 算法步骤第55-56页
    4.4 仿真结果与分析第56-59页
    4.5 本章小结第59-60页
第五章 基于加权图的密集家庭基站网络的信道分配算法第60-70页
    5.1 引言第60页
    5.2 系统模型和问题描述第60-62页
        5.2.1 系统模型第61-62页
        5.2.2 问题描述第62页
    5.3 动态的基于簇的认知子载波分配算法第62-67页
        5.3.1 加权干扰图的构建第63页
        5.3.2 基于干扰图的簇算法第63-64页
        5.3.3 SINR最大化的子载波分配算法第64-65页
        5.3.4 认知子载波自我感知机制第65-66页
        5.3.5 算法步骤第66-67页
    5.4 仿真结果与分析第67-69页
    5.5 本章小结第69-70页
第六章 总结与展望第70-72页
    6.1 全文总结第70-71页
    6.2 未来展望第71-72页
参考文献第72-76页
附录1 程序清单第76-78页
附录2 攻读硕士学位期间撰写的论文第78-79页
附录3 攻读硕士学位期间申请的专利第79-80页
附录4 攻读硕士学位期间参加的科研项目第80-81页
致谢第81页

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