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异构蜂窝网络部署规划和资源管理技术研究 |
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论文目录 |
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摘要 | 第10-12页 | Abstract | 第12-14页 | 英文缩略语表 | 第15-17页 | 常用数学符号 | 第17-18页 | 第一章 绪论 | 第18-38页 | 1.1 研究背景和意义 | 第18-21页 | 1.2 国内外研究现状 | 第21-32页 | 1.2.1 异构蜂窝网络 | 第21-23页 | 1.2.2 系统评价指标 | 第23-24页 | 1.2.3 网络部署规划技术 | 第24-26页 | 1.2.4 资源管理技术 | 第26-32页 | 1.3 研究思路和组织结构 | 第32-36页 | 1.3.1 研究思路 | 第32-34页 | 1.3.2 组织结构 | 第34-36页 | 1.4 论文主要贡献 | 第36-38页 | 第二章 考虑动态流量的部署规划算法 | 第38-60页 | 2.1 引言 | 第38-39页 | 2.2 流量建模 | 第39-43页 | 2.3 问题表述和系统假设 | 第43-47页 | 2.4 固定流量形态下的小基站规划算法 | 第47-50页 | 2.5 动态流量需求下的小基站部署算法 | 第50-51页 | 2.6 仿真性能与分析 | 第51-57页 | 2.6.1 在固定流量形态下的规划结果 | 第51-55页 | 2.6.2 在固定流量形态下的系统性能 | 第55-57页 | 2.6.3 与优化工具CPLEX性能比较 | 第57页 | 2.7 本章小结 | 第57-60页 | 第三章 保证负载均衡的用户关联算法 | 第60-78页 | 3.1 引言 | 第60-62页 | 3.2 问题表述和系统假设 | 第62-65页 | 3.3 基于多点传输的用户关联算法 | 第65-69页 | 3.4 基于速率偏置的用户关联算法 | 第69-70页 | 3.5 仿真性能与分析 | 第70-77页 | 3.5.1 不同关联方法的负载分布对比 | 第71-73页 | 3.5.2 不同关联方法的频谱效率对比 | 第73-74页 | 3.5.3 偏置因子随小基站密度的变化 | 第74-76页 | 3.5.4 偏置因子随小基站发射功率的变化 | 第76-77页 | 3.6 本章小结 | 第77-78页 | 第四章 结合干扰协调的资源分配算法 | 第78-100页 | 4.1 引言 | 第78-80页 | 4.2 问题表述和系统假设 | 第80-82页 | 4.3 基于图的结合干扰协调的资源分配算法 | 第82-89页 | 4.3.1 小区聚类算法 | 第82-85页 | 4.3.2 用户聚类算法 | 第85-88页 | 4.3.3 子信道和功率分配算法 | 第88页 | 4.3.4 算法复杂度分析 | 第88-89页 | 4.4 基于信道共享的资源分配算法 | 第89-93页 | 4.5 仿真性能与分析 | 第93-97页 | 4.5.1 不同∧_(th)值下的网络频谱效率 | 第93-94页 | 4.5.2 不同频谱配置下的网络频谱效率对比 | 第94-95页 | 4.5.3 与其它算法对比 | 第95-97页 | 4.6 本章小结 | 第97-100页 | 第五章 保证能量效率的资源分配算法 | 第100-120页 | 5.1 引言 | 第100-101页 | 5.2 问题表述和系统假设 | 第101-104页 | 5.3 基于参数规划的全局迭代算法 | 第104-107页 | 5.4 基于对偶的单步迭代求解算法 | 第107-110页 | 5.5 仿真性能与分析 | 第110-118页 | 5.5.1 IEESS算法和次梯度搜索的收敛性 | 第110-111页 | 5.5.2 IEESS算法的公平性度量 | 第111-113页 | 5.5.3 在不同小基站最大传输功率下的性能对比 | 第113-114页 | 5.5.4 在固定微小区数且不同用户数下的性能对比 | 第114-116页 | 5.5.5 在不同微小区数下各算法的性能对比 | 第116-118页 | 5.6 本章小结 | 第118-120页 | 第六章 结束语 | 第120-124页 | 6.1 主要研究成果和创新点 | 第120-121页 | 6.2 后续工作展望 | 第121-124页 | 致谢 | 第124-126页 | 参考文献 | 第126-140页 | 作者在学期间取得的学术成果 | 第140-142页 |
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