基于图论的异构网络物理小区标识自配置与频谱分配算法研究



基于图论的异构网络物理小区标识自配置与频谱分配算法研究

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基于图论的异构网络物理小区标识自配置与频谱分配算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第一章绪论	第10-19页
1.1 课题研究背景及意义	第10-12页
1.2 LTE异构蜂窝网络概述	第12-15页
1.3 国内外研究现状	第15-17页
1.4 本文研究内容及章节安排	第17-19页
第二章基于Pico-BS部署的异构网络PCI自配置算法	第19-46页
2.1 物理小区标识	第19-28页
2.1.1 物理小区标识自配置概述	第19-21页
2.1.2 PCI与同步、参考信号的关系	第21-24页
2.1.3 物理小区ID分配原则与方式	第24-28页
2.2 物理小区标识自配置的场景	第28-30页
2.2.1 新增单个Pico基站	第28-29页
2.2.2 大规模部署Pico基站	第29-30页
2.3 物理小区标识自配置图论模型	第30-33页
2.3.1 图的相关概念模型	第30-32页
2.3.2 最短路径模型	第32-33页
2.4 物理小区标识自配置算法设计	第33-45页
2.4.1 图着色算法	第34-38页
2.4.2 基于PCI复用频数的贪婪算法	第38-41页
2.4.3 基于PCI干扰最小的贪婪算法	第41-45页
2.5 本章小结	第45-46页
第三章基于Femto-BS部署的认知Het-Nets频谱分配算法	第46-61页
3.1 频谱动态分配的重要性	第46-47页
3.2 两层认知异构网络	第47-50页
3.3 频谱分配图论模型	第50-52页
3.4 频谱动态分配算法设计	第52-60页
3.4.1 基于最大频谱效率的分配算法	第52-56页
3.4.2 基于用户公平性的分配算法	第56-58页
3.4.3 基于用户速率需求的分配算法	第58-60页
3.5 本章小结	第60-61页
第四章物理小区ID和频谱分配算法仿真与结果分析	第61-73页
4.1 物理小区ID自配置算法仿真与分析	第61-65页
4.1.1 仿真场景与参数设置	第61-63页
4.1.2 仿真结果与性能分析	第63-65页
4.2 频谱分配算法仿真与分析	第65-72页
4.2.1 仿真场景与参数设置	第66-67页
4.2.2 仿真结果与性能分析	第67-72页
4.3 本章小结	第72-73页
总结与展望	第73-75页
参考文献	第75-80页
攻读硕士学位期间取得的研究成果	第80-81页
致谢	第81-82页
附件	第82页

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