论文目录 | |
| 摘要 | 第1-4页 |
| abstract | 第4-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究历史及现状 | 第10-12页 |
| 1.3 关键技术及网络架构 | 第12-16页 |
| 1.3.1 关键技术 | 第12-15页 |
| 1.3.2 认知无线电网络架构 | 第15-16页 |
| 1.4 论文的研究内容及组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 认知无线网络中的多目标优化机制 | 第18-27页 |
| 2.1 认知无线网络中的多目标优化算法 | 第18-19页 |
| 2.2 认知无线网络中基于多目标优化的信道接入机制 | 第19-24页 |
| 2.2.1 信道接入方法分类 | 第20-21页 |
| 2.2.2 信道接入模型 | 第21-24页 |
| 2.3 认知无线网络中接入与功率控制多目标优化的研究 | 第24-26页 |
| 2.3.1 接入与功率控制多目标优化方案的设计准则 | 第24-25页 |
| 2.3.2 接入与功率控制多目标优化的研究现状 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 认知无线网络中信道接入和功率控制的多目标优化 | 第27-46页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 系统模型及问题描述 | 第27-31页 |
| 3.2.1 系统模型 | 第27-29页 |
| 3.2.2 问题描述 | 第29-31页 |
| 3.3 接入控制和功率分配的多目标优化方案 | 第31-38页 |
| 3.3.1 接入和功率控制问题的可行性检查 | 第31-33页 |
| 3.3.2 粒子群优化算法 | 第33-36页 |
| 3.3.3 接入和功率控制的多目标优化算法 | 第36-37页 |
| 3.3.4 算法的复杂度分析 | 第37-38页 |
| 3.4 可行网络中的传输速率和功率的多目标优化 | 第38-42页 |
| 3.4.1 基于Lagrange对偶算法的多目标优化方案 | 第38-41页 |
| 3.4.2 传输速率和功率控制多目标优化算法 | 第41-42页 |
| 3.5 算法仿真及性能分析 | 第42-45页 |
| 3.5.1 不可行网络 | 第42-45页 |
| 3.5.2 可行网络 | 第45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 认知无线网络中接入控制和功率波束形成的多目标优化 | 第46-62页 |
| 4.1 引言 | 第46页 |
| 4.2 系统模型 | 第46-49页 |
| 4.3 接入控制和发射功率波束的多目标优化方案 | 第49-59页 |
| 4.3.1 问题描述 | 第49-50页 |
| 4.3.2 约束条件的重新规划 | 第50-52页 |
| 4.3.3 多目标函数的重新规划 | 第52-53页 |
| 4.3.4 基于熵函数光滑近似的多目标优化 | 第53-57页 |
| 4.3.5 接入控制和发射功率波束形成的多目标优化算法 | 第57-58页 |
| 4.3.6 算法的计算复杂度分析 | 第58-59页 |
| 4.4 算法仿真及性能分析 | 第59-61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 本文总结 | 第62-63页 |
| 5.2 研究展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 | 第70页 |
