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多跳无线网络中面向最小代价的频谱管理方法研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第10-18页
    1.1 课题研究背景及意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-15页
        1.2.1 认知无线电的发展第11-13页
        1.2.2 无线通信网络的发展第13页
        1.2.3 无线传感器网络的发展第13-15页
    1.3 论文主要研究内容和结构安排第15-18页
第2章 多跳无线网络中的频谱管理技术第18-36页
    2.1 多跳蜂窝网络第18-23页
        2.1.1 蜂窝网络架构第18-20页
        2.1.2 多跳网络架构第20-21页
        2.1.3 多跳蜂窝网络架构第21-23页
    2.2 认知频谱获取网络第23-29页
        2.2.1 认知无线电技术概述第23-24页
        2.2.2 认知无线电技术的工作模型第24-26页
        2.2.3 认知频谱获取网络模型第26-29页
    2.3 无线传感器网络第29-31页
        2.3.1 无线传感器的网络架构第29-30页
        2.3.2 无线传感器网络的应用场景第30-31页
    2.4 频谱分配管理技术第31-34页
        2.4.1 网络架构第31-33页
        2.4.2 功率控制第33-34页
        2.4.3 频谱分配管理理论模型第34页
    2.5 本章小结第34-36页
第3章 启发式算法与Restless Bandits模型第36-48页
    3.1 启发算法第36-37页
    3.2 马尔科夫决策过程第37-39页
        3.2.1 基本模型及概念第37-38页
        3.2.2 策略求解第38-39页
    3.3 部分可观测马尔科夫决策过程第39-41页
        3.3.1 基本模型及概念第39-40页
        3.3.2 策略求解第40-41页
    3.4 多臂赌博机模型第41-42页
        3.4.1 基本模型及概念第41-42页
        3.4.2 Gittins指数的计算第42页
    3.5 Restless Bandits模型第42-46页
        3.5.1 基本模型及概念第43页
        3.5.2 Restless Bandits问题的求解第43-46页
    3.6 本章小结第46-48页
第4章 多跳认知无线电网络中面向最低价格的频谱管理方法第48-62页
    4.1 引言第48-49页
    4.2 系统模型第49-53页
        4.2.1 网络模型第49-50页
        4.2.2 通信模型第50-52页
        4.2.3 通信数据包传输模型第52页
        4.2.4 频谱组合模型第52-53页
        4.2.5 选择和优化目标第53页
    4.3 启发式算法建模第53-55页
        4.3.1 最优策略的启发式算法第54-55页
        4.3.2 随机策略的启发式算法第55页
    4.4 仿真结果及分析第55-61页
        4.4.1 仿真平台及参数设置第55页
        4.4.2 仿真结果及分析第55-61页
    4.5 本章小结第61-62页
第5章 空气污染监测多跳蜂窝网络中面向最低能耗的频谱管理方法第62-74页
    5.1 引言第62-63页
    5.2 系统模型第63-65页
        5.2.1 网络模型第63-64页
        5.2.2 通信模型第64-65页
        5.2.3 服务模型第65页
    5.3 带限制条件的Restless Bandits算法建模第65-69页
        5.3.1 系统状态空间第65-66页
        5.3.2 行为和策略第66页
        5.3.3 一步状态转移概率第66-68页
        5.3.4 能量消耗第68页
        5.3.5 系统收益第68-69页
    5.4 解决带限制条件的restless bandits问题第69-70页
    5.5 仿真结果及分析第70-73页
        5.5.1 仿真平台及参数设置第70页
        5.5.2 仿真结果及分析第70-73页
    5.6 本章小结第73-74页
结论第74-76页
参考文献第76-80页
攻读硕士学位期间所发表的学术论文第80-81页
致谢第81页

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