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密集网络中用户协作的移动性管理研究

摘要第3-4页
ABSTRACT第4-5页
第1章 绪论第8-14页
    1.1 研究背景及意义第8-10页
    1.2 国内外研究现状第10-12页
        1.2.1 SDN框架下的移动性管理第10-11页
        1.2.2 超密集网络中的移动性管理第11-12页
    1.3 本文的研究内容和组织结构第12-14页
        1.3.1 主要研究内容第12页
        1.3.2 论文组织结构第12-14页
第2章 SDN和移动性管理第14-22页
    2.1 SDN技术第14-16页
    2.2 移动性管理形式第16-17页
        2.2.1 集中式移动性管理第16-17页
        2.2.2 分布式移动性管理第17页
    2.3 切换分类第17-19页
        2.3.1 从切换发起方分类第17-18页
        2.3.2 从切换技术上分类第18-19页
    2.4 切换决策第19-20页
        2.4.1 基于RSSI的切换算法第19页
        2.4.2 基于小区可用带宽的选择算法第19-20页
        2.4.3 基于代价函数的综合策略算法第20页
    2.5 超密集网络中移动切换所面临的技术挑战第20-21页
    2.6 本章小结第21-22页
第3章 SDN用户协作的移动性管理第22-40页
    3.1 网络架构第22-23页
        3.1.1 基于SDN的EPC系统架构第22-23页
        3.1.2 集成SDN的回程网络架构第23页
    3.2 用户协作的移动性管理第23-24页
    3.3 本地转发的转发链方案第24-28页
        3.3.1 转发原理第25页
        3.3.2 越区切换的信令交互第25-27页
        3.3.3 转发方案第27-28页
    3.4 理论模型分析第28-33页
        3.4.1 离散时间马尔可夫链(DTMC)模型第29-32页
        3.4.2 每个UE的信令开销第32-33页
        3.4.3 每个UE的数据传送开销第33页
    3.5 仿真结果与分析第33-39页
        3.5.1 理论分析第34-37页
        3.5.2 仿真实验第37-39页
    3.6 本章小结第39-40页
第4章 环境感知-学习的多目标移动性管理第40-58页
    4.1 强化学习与移动性管理第40-42页
        4.1.1 多臂老虎机模型第40-41页
        4.1.2 基于MAB的移动性管理第41-42页
    4.2 系统模型第42-44页
        4.2.1 网络模型第42-43页
        4.2.2 切换模型第43页
        4.2.3 改进的非随机学习模型第43-44页
    4.3 环境感知-学习的多目标移动性管理第44-51页
        4.3.1 问题及符号描述第44-45页
        4.3.2 多目标优化算法第45-48页
        4.3.3 环境感知-学习算法第48-51页
        4.3.4 非理想UDN的环境感知-学习算法第51页
    4.4 性能评价第51-56页
        4.4.1 仿真模型第51-52页
        4.4.2 评价指标与仿真参数第52-53页
        4.4.3 仿真结果第53-56页
    4.5 本章小结第56-58页
第5章 总结与展望第58-60页
参考文献第60-64页
发表论文和参加科研情况说明第64-66页
致谢第66页

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