| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 论文研究的意义 | 第12-13页 |
| 1.3 课题研究现状 | 第13-15页 |
| 1.4 课题来源 | 第15页 |
| 1.5 本文主要研究内容与论文安排 | 第15-17页 |
| 第2章 CDMA系统功率控制理论基础 | 第17-27页 |
| 2.1 移动通信系统的信道环境 | 第17-19页 |
| 2.1.1 自由空间传播 | 第17-18页 |
| 2.1.2 慢衰落 | 第18页 |
| 2.1.3 快衰落 | 第18-19页 |
| 2.2 CDMA系统功率控制理论概述 | 第19-23页 |
| 2.2.1 CDMA系统性能重要参数 | 第19-20页 |
| 2.2.2 CDMA系统功率控制的目的 | 第20-21页 |
| 2.2.3 CDMA系统功率控制的方法 | 第21-22页 |
| 2.2.4 影响功率控制机制性能的因素 | 第22-23页 |
| 2.3 典型功率控制算法研究 | 第23-26页 |
| 2.3.1 分布式功率控制算法简介 | 第23-24页 |
| 2.3.2 非合作博弈的功率控制算法简介 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 多目标技术与遗传算法理论概述 | 第27-33页 |
| 3.1 多目标优化问题的研究 | 第27-29页 |
| 3.1.1 多目标优化问题描述 | 第27-28页 |
| 3.1.2 多目标优化问题的研究方法和现状 | 第28-29页 |
| 3.2 遗传算法理论概述 | 第29-30页 |
| 3.2.1 遗传算法的基本原理 | 第29页 |
| 3.2.2 遗传算法的特点 | 第29-30页 |
| 3.2.3 遗传算法的应用 | 第30页 |
| 3.3 NSGA遗传算法的研究 | 第30-32页 |
| 3.3.1 NSGA算法的基本思想及不足 | 第30-31页 |
| 3.3.2 NSGA-Ⅱ的基本思想 | 第31页 |
| 3.3.3 NSGA-Ⅱ运行参数的改进 | 第31-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 基于多目标技术与遗传算法的功率控制机制的设计与仿真 | 第33-53页 |
| 4.1 多目标功率控制机制的优化模型 | 第33-36页 |
| 4.1.1 系统模型 | 第33-34页 |
| 4.1.2 优化问题的形成 | 第34-35页 |
| 4.1.3 数学函数优化模型 | 第35-36页 |
| 4.2 基于NSGA-Ⅱ的功率控制算法设计 | 第36-44页 |
| 4.2.1 功率控制的编码解码设计 | 第36页 |
| 4.2.2 初始化种群 | 第36-37页 |
| 4.2.3 功率控制的适应度函数 | 第37页 |
| 4.2.4 多目标功率控制的选择机制 | 第37-40页 |
| 4.2.5 交叉与变异机制的设计 | 第40-41页 |
| 4.2.6 终止条件 | 第41-42页 |
| 4.2.7 解决方案的选择 | 第42-43页 |
| 4.2.8 算法流程 | 第43-44页 |
| 4.3 仿真分析 | 第44-52页 |
| 4.3.1 仿真初始设置 | 第44-45页 |
| 4.3.2 性能评价 | 第45-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 多业务CDMA系统联合功率控制机制的设计与仿真 | 第53-71页 |
| 5.1 多目标联合功率控制机制优化模型设计 | 第53-55页 |
| 5.1.1 系统模型及多速率CDMA系统中的基本关系 | 第53-54页 |
| 5.1.2 基于多目标技术的联合功率控制机制的提出及数学模型 | 第54-55页 |
| 5.2 基于遗传算法的多目标联合功率控制机制的解决方案设计 | 第55-60页 |
| 5.2.1 算法关键环节阐述 | 第55-59页 |
| 5.2.2 算法流程 | 第59-60页 |
| 5.3 仿真分析 | 第60-70页 |
| 5.3.1 仿真环境 | 第60-61页 |
| 5.3.2 性能评价 | 第61-70页 |
| 5.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第6章 结束语 | 第71-73页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第71页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
