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基于多属性决策的异构无线网络选择算法

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第11-21页
    1.1 研究背景第11页
    1.2 研究意义第11-12页
    1.3 国内外相关研究现状第12-19页
        1.3.1 基于接收信号强度的网络选择算法相关研究现状第12-14页
        1.3.2 基于效用函数的网络选择算法相关研究现状第14-15页
        1.3.3 基于人工智能的网络选择算法相关研究现状第15-16页
        1.3.4 基于多属性决策的网络选择算法相关研究现状第16-19页
    1.4 论文结构安排第19-20页
    1.5 本章小结第20-21页
第二章 异构无线网络接入选择相关技术概述第21-35页
    2.1 异构无线网络融合技术方案第21-23页
        2.1.1 松耦合方式第21-22页
        2.1.2 紧耦合方式第22-23页
        2.1.3 两种融合方式的比较第23页
    2.2 基于终端的异构无线网络接入架构第23-28页
        2.2.1 接入选择架构第23-25页
        2.2.2 接入触发条件第25页
        2.2.3 接入考虑因素第25-27页
        2.2.4 接入的算法流程第27-28页
    2.3 常见的异构无线网络接入选择算法第28-33页
        2.3.1 基于接入信号强度的网络选择算法第28-29页
        2.3.2 基于效用函数的网络选择算法第29-30页
        2.3.3 基于人工智能的网络选择算法第30-31页
        2.3.4 基于多属性决策的网络选择方法第31-33页
    2.4 本章小结第33-35页
第三章 基于终端电能自适应权重的网络选择算法第35-52页
    3.1 相关知识第35-36页
        3.1.1 候选网络能耗相关知识第35-36页
        3.1.2 自适应权重相关知识第36页
    3.2 基于终端电能自适应权重的网络选择算法第36-41页
        3.2.1 候选网络能耗的确定第37页
        3.2.2 权重的确定第37-39页
        3.2.3 一种自适应的权重机制第39-40页
        3.2.4 候选网络的排序第40-41页
    3.3 算法流程图第41-42页
    3.4 实验设计与结果分析第42-51页
        3.4.1 实验设计第42-44页
        3.4.2 实验结果分析第44-51页
    3.5 本章小结第51-52页
第四章 基于贝叶斯估计的赋权法第52-71页
    4.1 主观赋权法第53-56页
        4.1.1 专家调查法第53-54页
        4.1.2 层次分析法第54-56页
    4.2 贝叶斯估计理论第56-58页
        4.2.1 贝叶斯公式密度函数形式第56-57页
        4.2.2 贝叶斯估计误差第57-58页
    4.3 基于贝叶斯估计的赋权法第58-59页
    4.4 算法流程图第59-60页
    4.5 实验设计与结果分析第60-69页
        4.5.1 实验设计第60-64页
        4.5.2 结果分析第64-69页
    4.6 本章小结第69-71页
第五章 一种改进的TOPSIS网络选择算法第71-87页
    5.1 逼近理想点法第71-75页
        5.1.1 逆序问题第72-73页
        5.1.2 TOPSIS贴近度计算问题第73-74页
        5.1.3 乒乓效应第74-75页
    5.2 Improved-TOPSIS算法第75-78页
        5.2.1 Improved-TOPSIS帖近度计算方式第75-76页
        5.2.2 Improved-TOPSIS缓解乒乓效应的方式第76-78页
    5.3 算法流程图第78页
    5.4 实验设计与结果分析第78-86页
        5.4.1 实验设计第78-79页
        5.4.2 结果分析第79-86页
    5.5 本章小结第86-87页
总结和展望第87-89页
    工作总结第87-88页
    工作展望第88-89页
参考文献第89-95页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第95-97页
致谢第97-98页
附件第98页

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