| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容及工作 | 第14页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第14-17页 |
| 第二章 相关理论基础 | 第17-23页 |
| 2.1 移动网络通信技术 | 第17-19页 |
| 2.1.1 LTE-D2D通信技术 | 第17-18页 |
| 2.1.2 车联网技术 | 第18-19页 |
| 2.2 博弈论简介 | 第19-20页 |
| 2.2.1 合作博弈论 | 第19-20页 |
| 2.2.2 非合作博弈论 | 第20页 |
| 2.3 激励机制简介 | 第20-22页 |
| 2.3.1 基于虚拟货币的激励机制 | 第21页 |
| 2.3.2 基于信誉的激励机制 | 第21页 |
| 2.3.3 基于社交关系的激励机制 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于博弈论的社交群组效用最大化激励机制模型 | 第23-31页 |
| 3.1 系统结构 | 第23-24页 |
| 3.2 社交群组效用 | 第24-27页 |
| 3.2.1 移动节点的物理和社交关系 | 第24-26页 |
| 3.2.2 社交群组的构成 | 第26-27页 |
| 3.2.3 社交群组效用函数 | 第27页 |
| 3.3 社交群组效用最大化激励机制设计 | 第27-29页 |
| 3.3.1 社交群组效用最大化博弈模型 | 第28页 |
| 3.3.2 社交群组效用最大化中的社交激励方法 | 第28-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-31页 |
| 第四章 社交群组效用最大化模型在实际场景中的应用 | 第31-43页 |
| 4.1 缓存问题中节点策略选择的应用 | 第31-37页 |
| 4.1.1 系统结构 | 第31-33页 |
| 4.1.2 社交群组效用函数定义 | 第33-34页 |
| 4.1.3 纳什均衡解的存在性 | 第34-37页 |
| 4.2 车联网中车头选择问题的应用 | 第37-41页 |
| 4.2.1 系统结构 | 第37-39页 |
| 4.2.2 社交群组效用函数定义 | 第39-40页 |
| 4.2.3 纳什均衡解的存在性 | 第40-41页 |
| 4.3 本章小结 | 第41-43页 |
| 第五章 仿真实现与性能评价 | 第43-53页 |
| 5.1 社交感知的激励机制算法 | 第43-45页 |
| 5.1.1 缓存问题中的激励机制算法 | 第43-44页 |
| 5.1.2 车头选择问题中的激励机制算法 | 第44-45页 |
| 5.2 缓存问题的仿真结果 | 第45-49页 |
| 5.2.1 仿真环境设置 | 第45-46页 |
| 5.2.2 性能评价结果 | 第46-49页 |
| 5.3 车头选择问题的仿真结果 | 第49-52页 |
| 5.3.1 仿真环境设置 | 第49-50页 |
| 5.3.2 性能评价结果 | 第50-52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-54页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第53页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第58页 |