| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 缩略语对照表 | 第9-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 研究的背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 论文的主要内容和结构安排 | 第15-16页 |
| 第二章 LTE有源天线系统中的关键技术 | 第16-26页 |
| 2.1 有源天线系统（AAS）的原理及优势 | 第16-18页 |
| 2.1.1 有源天线系统简介 | 第16-17页 |
| 2.1.2 有源天线系统技术的优势 | 第17-18页 |
| 2.2 有源天线波束场景及垂直扇区模型 | 第18-20页 |
| 2.2.1 有源天线仰角波束场景 | 第18-19页 |
| 2.2.2 有源天线垂直扇区模型 | 第19-20页 |
| 2.3 有源天线的辐射模型 | 第20-25页 |
| 2.3.1 有源天线单振子模型 | 第20-22页 |
| 2.3.2 有源天线阵列模型 | 第22-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于AAS 3D波束模型的LTE异构网络干扰协调 | 第26-40页 |
| 3.1 LTE异构网络小区间干扰协调技术 | 第26-28页 |
| 3.1.1 时域干扰协调方案 | 第26-27页 |
| 3.1.2 频域干扰协调方案 | 第27-28页 |
| 3.1.3 功率控制方案 | 第28页 |
| 3.2 有源天线LTE异构网络的系统模型 | 第28-32页 |
| 3.2.1 有源天线 3D波束模型 | 第29-30页 |
| 3.2.2 信道传输模型 | 第30-32页 |
| 3.3 家庭基站的分簇机制 | 第32-34页 |
| 3.3.1 Femtocell干扰矩阵和干扰度 | 第32-33页 |
| 3.3.2 Femtocell分簇算法 | 第33-34页 |
| 3.4 3D波束赋形优化模型的建立与求解算法 | 第34-37页 |
| 3.4.1 优化模型的建立 | 第34-35页 |
| 3.4.2 模型的求解 | 第35-36页 |
| 3.4.3 3D波束优化算法 | 第36-37页 |
| 3.5 仿真结果与分析 | 第37-39页 |
| 3.5.1 仿真参数设定 | 第37页 |
| 3.5.2 仿真结果分析 | 第37-39页 |
| 3.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 一种基于有源天线阵列的用户位置跟踪预测的波束优化方案 | 第40-56页 |
| 4.1 用户位置跟踪预测模型 | 第40-43页 |
| 4.1.1 用户跟踪预测方案介绍 | 第40页 |
| 4.1.2 基于高斯马尔科夫的用户位置跟踪模型 | 第40-42页 |
| 4.1.3 高斯马尔科夫的用户位置预测仿真分析 | 第42-43页 |
| 4.2 基于扩展卡尔曼滤波的用户位置跟踪预测模型 | 第43-46页 |
| 4.2.1 目标用户的运动模型和测量模型 | 第44页 |
| 4.2.2 基于扩展卡尔曼滤波的目标用户跟踪算法 | 第44-45页 |
| 4.2.3 扩展卡尔曼滤波算法的仿真分析 | 第45-46页 |
| 4.3 有源天线阵列波束用户位置跟踪机制 | 第46-49页 |
| 4.3.1 有源天线波束用户跟踪场景 | 第46-48页 |
| 4.3.2 波束到用户信道传输模型 | 第48页 |
| 4.3.3 吞吐量优化模型的建立 | 第48-49页 |
| 4.4 优化模型求解算法 | 第49-50页 |
| 4.4.1 优化模型求解 | 第49-50页 |
| 4.4.2 功率分配优化算法 | 第50页 |
| 4.5 仿真结果与分析 | 第50-54页 |
| 4.5.1 仿真参数设定 | 第50-51页 |
| 4.5.2 仿真结果分析 | 第51-54页 |
| 4.6 本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-60页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第56-57页 |
| 5.2 未来研究工作的展望 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 作者简介 | 第66-67页 |