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 |