一、一种移动通信系统圆环小区结构的切换概率（论文文献综述）
杨海竹,孙长印,吴维超,徐文军[1]（2021）在《毫米波微波网络基于匹配算法的小区关联方法》文中进行了进一步梳理由于毫米波网络具有间歇性及较高的路径损耗,对于毫米波与微波基站联合组网系统,传统的小区关联方法会导致严重的负载失衡问题。为此,提出一种分布式双连接小区关联算法。该算法基于效用函数,采用匹配算法求解系统效用最大化下的最优关联,并保证产生帕累托最优和双向稳定解。同时为基站设置最小配额约束,以平衡毫米波与微波基站负载。此外,在匹配算法基础上选择边缘用户进行双连接,减少干扰并降低频繁切换导致的链路失误率。仿真结果表明,最小配额分配算法下全网和速率较传统最大信干噪比算法平均提升25.9%,双连接时全网和速率较单连接时提升明显。
张家森[2]（2021）在《支持远程驾驶的视频控制决策算法研究》文中研究说明随着汽车制造业的不断发展,国内私家车拥有量快速增长,因此而导致的交通拥堵和出行安全问题日益严重,对智能交通系统的建立有着迫切的需求。近些年来,随着车联网技术不断发展,在汽车行业内引起了广泛关注,远程驾驶技术作为其中重要组成部分,它可以实时追踪车辆的行驶状态,并在情况紧急时,在远端控制中心及时对车辆进行接管,实现远程驾驶,防止危险出现,提高车辆安全行驶。由于汽车在道路上进行远程驾驶时,车辆终端通过网络实时回传的视频信息是远端控制中心进行远程驾驶的重要依据,车辆终端通常在众多不同制式的无线网络覆盖范围内行驶,这就要求汽车终端需要通过有效的网络间的切换和自适应调整视频传输的速率来保持视频图像的稳定回传。本文主要对车辆在车联网环境下进行远程驾驶时的无线网络切换问题和视频实时传输自适应调整码率问题进行研究,并提出相应的解决方案。针对车辆终端在车联网场景下进行网络切换时存在响应不及时和切换次数过多导致乒乓效应的问题,提出一种改进算法。本算法首先对待接入网络进行筛选处理,选取符合条件的网络,然后通过模糊层次分析法确定网络属性的权重,TOPSIS算法进行优先级排序,最后根据排序结果进行切换。仿真结果表明,本文算法具有较好的切换性能,且能够降低切换的频率,减少乒乓效应,提升车端网络系统的切换性能和稳定性。针对车端视频实时传输过程中,由于网络环境的变换,不能自适应的调整视频传输速率,出现延迟、拥塞的问题,改进了一种基于探测法的自适应码率调整方法。该算法将视频接收端反馈的网络评估参数作为对实时网络环境进行预测的依据,在原有的网络状态评估参数丢包率的基础上引入时延抖动作为新的评估参数,然后根据本文所改进的视频传输速率调整机制对网络状态的变化做出及时反应,使视频数据传输速率与网络信道实时匹配,测试结果表明,改进后的算法能够准确地调整视频传输速率,更好的满足车端视频数据传输要求。
康晓燕[3]（2020）在《中继辅助D2D通信的中继区域优化研究》文中认为近年来,设备直通（Device to Device,D2D）技术引起了学术界的广泛关注。D2D通信允许彼此靠近的两个蜂窝网络终端设备不通过基站转发而进行直接的信息交互,极大地提高了信息传输效率并降低了传输时延。D2D链路亦可以复用蜂窝网络频谱资源,并以衬底（Underlay）方式与蜂窝通信链路共存以提升网络容量。因此,D2D已经成为5G移动通信网络的一项关键技术。目前,D2D通信可以分为两种类型:直接D2D、中继辅助D2D。前者是两个近距离设备在基站授权下直接通信,后者则允许终端在距离超出直接D2D通信范围后借助中继保持设备间直连通信。中继辅助的D2D通信扩展了设备直通范围,降低了直接D2D和蜂窝通信间的切换概率,进一步提升了网络容量和频谱利用率。然而,当终端移动时,D2D中继区域将随之发生变化,如何找到最优的D2D中继区域成为难题。本论文针对这一难题展开研究,具体研究内容和成果如下:1)研究并推导出设备的直接D2D通信区域。受限于终端设备的接收灵敏度,设备间只有满足某种条件时才适合建立直接D2D通信。鉴于此,本文通过比较设备接收到的来自基站的信号强度与来自其他设备的信号强度,推导出适合建立直接D2D通信区域的闭合表达式,标记该区域为D-D2D通信边界圆。2)研究并建立了直接D2D通信与其他通信模式间切换概率的闭合表达式。考虑直接D2D对的设备是运动的,运动之后设备间可能不再满足直接D2D通信条件,需要进行模式切换。本文在给出模式切换概率定义的基础上,针对直接D2D通信切换至蜂窝通信、直接D2D通信切换至中继D2D通信两种情况,分别推导出相应的模式切换概率,并通过仿真进行了验证。3)研究并定位出能够最小化D2D模式切换概率的最优中继区域。考虑直接D2D对中的一个设备运动,从几何的角度研究了可能为其提供中继的设备位置区域,证明其为一个圆形区域;以最小化D2D通信至蜂窝通信的模式切换概率为准则,推导出最佳中继圆的半径和位置,并通过仿真研究了设备移动距离对模式切换概率的影响。本文研究表明,中继可以有效降低直接D2D与蜂窝通信间的模式切换概率,而对于中继位置的预估则可以为中继辅助的D2D通信的实施提供技术支持。
陈嘉琦[4]（2020）在《基于分形理论的无线多接入信道空间相关性研究》文中指出随着大量智能设备（如智能手机、平板电脑、便携电脑）和海量物联网的快速普及,以及各类新业务和应用场景的蓬勃发展,无线移动设备的流量需求极速攀升。海量流量需求在第五代移动通信系统（the fifth generation,5G）中通过应用大规模天线、毫米波和超密集异构网络等技术提高网络容量来得到解决。然而,在5G通信系统中无线信道特征将表现出不可忽视的空间差异性。同时,由于用户密度增加导致用户之间无线传输环境有部分重叠,使得相邻用户无线信道的空间相关性增强。无线多接入信道空间相关性表现为基站不同方向上无线信道变化过程具有一定的关联性,不再是独立变化的随机变量。现有无线信道模型对不同方向上多个信道状态之间的关联特性关注较少,导致海量接入场景中多接入信道模型不能很好逼近实际信道的空间变化规律。自然界中不规则变化过程普遍存在分形特性,同时分形理论是被提出来描述小尺度特性以及局部与整体关系的学科。因此引入分形理论来研究无线多接入信道空间变化规律,特别是海量场景下密集用户信道变化规律,是十分有效的,能够解决现有无线信道模型在空间相关性方面的不足。利用分形理论研究无线信道空间特性对5G通信技术的进一步演进具有十分重要的意义。本文就无线信道空间特性展开深入研究,其主要创新点总结如下:第一,因非自由空间中传播的无线信号受到环境影响表现出各向异性衰落,故本研究以蜂窝网络的覆盖边界,即基站在各方向上能够覆盖的最远距离,来表征传输环境对无线信道特征的影响。为分析各向异性无线传输环境对蜂窝小区覆盖的影响,在城区和郊区环境中测量无线信道状态,以此获得基站的覆盖边界,并且基于分形理论对无线蜂窝覆盖边界的统计特性进行了分析。分析结果表明,在实际环境中无线蜂窝覆盖边界在角度域上具有统计分形特征。第二,在5G网络中配备毫米波技术的超密集异构网络将成为主要网络组成部分。采用毫米波传输系统的微小区蜂窝网络中,覆盖和切换性能至关重要。基于蜂窝覆盖的分形特征,本文提出了一种多向路径损耗模型来分析各向异性无线传输环境对5G分形微小区网络性能的影响。基于此模型,推导了5G分形微小区网络的覆盖概率、接入概率和切换概率,并以此来研究各向异性无线传输环境对蜂窝网的影响。仿真结果表明,随着5G分形微小区网络中各向异性路径损耗效应的增加,短距离（例如50米）的接入概率明显降低;各向异性传输环境的切换率大于各向同性路径损耗模型下切换率。第三,基于蜂窝网络覆盖的分形特性,对基站覆盖边界在角度尺度上的长程相关性进行了理论分析和实验验证。通过利用基站不同方位角信道的空间相关性,提出了一种针对大规模接入场景的分形信道估计方案。借助分形理论和测得的中国上海基站覆盖边界数据,建立了分数自回归聚集滑动平均模型,以表示基站相邻方位角上最大传输距离之间的关系。此外,基于经验传播模型,将信道的信道状态信息视为该信道的传输距离和最大传输距离的函数。因此,可以基于相邻的已检测信道的信道状态信息来估计未检测信道的信道状态信息。基于提出的分形信道估计方案,可以使用少量的导频资源来进行大型终端的信道估计。与传统的最小二乘方案相比,当终端密度为每平方千米一千万时,新提出的分形信道估计方案的导频开销最大可以减少94.34%。第四,无线蜂窝网络覆盖边界在角度尺度上具有分形的特性,表现为基站在不同方向覆盖最远距离具有自相似性。基于此,本文推导出了无线多接入分形信道的容量域,并且构建了两个相邻方向无线信道的误比特率关系模型;同时,提出了一种分形信道编码码率自适应方案,在降低系统整体误码率的同时减小导频开销。仿真结果表明,在环境剧烈变化情况下所提出的分形码率自适应方案相比于固定码率方案最大可以降低45.92%的误码率。综上所述,本文针对无线多接入信道空间相关性,基于分形理论,实验验证了无线蜂窝网络覆盖的分形特性;同时分析了分形特性对毫米波微小区网络性能的影响;基于分形覆盖的自相似性和长程相关性,提出了利用信道空间相关性的分形信道估计和码率自适应方案,相对于导频辅助信道估计方案我们新提出的信道估计方案能够有效节省导频开销。本论文的研究工作丰富了研究者对无线信道特性的认识,为未来通信技术的发展提供了一定的理论基础。
丰艳红[5]（2020）在《高速铁路场景下移动通信系统切换方案研究》文中研究说明近年来,高速铁路发展迅速,给人们的出行带来了极大的便利。但是,如今的高速铁路通信系统尚不能为用户提供高质量的通信体验。因高铁快速移动的特点,切换成为高速铁路通信系统的关键环节,因此研究优化高铁通信系统的切换技术有助于提升通信系统的整体性能、提高用户的通信质量、给予乘客一个愉快的通信旅程。本文首先研究了切换的相关内容,切换的原因、切换的分类,着重研究了切换的执行流程;分析了高速铁路场景对切换的影响,如高频切换、群切换、多普勒效应等,明确了切换在高速铁路场景下所存在的问题,如切换成功率偏低、通信中断等,目前的高速铁路通信系统仍然不能实现无缝切换。其次分析了基于传统A3事件的切换方案存在的弊端,固定判决参数已不适宜于逐渐提速的高铁;针对传统切换方案中存在的问题,提出了一种基于差分进化算法优化参数的自适应切换方案。以最小化乒乓切换率与链路失效率的加权和为优化目标,运用差分进化算法迭代选择不同场景下的适宜切换判决参数;不同运行速度的列车切换判决时,自适应选择判决参数,进而判决是否切换;并给出了该切换方案的详细执行流程;相比基于传统A3事件的切换方案,提出方案明显地提高了高速运行列车的切换成功率、降低了链路失效率,同时降低了低速运行列车的乒乓切换率,提升了高速铁路场景下的切换性能。最后在践行绿色通信的理念下,将功率调整思想引入传统双链路切换方案,功率适配于切换,在不增加能耗的前提下,提出了一种基于功率调整的无缝双链路切换方案。基于双天线的双链路网络架构,在前天线执行切换时,后天线仍然保持与服务基站的通信;列车上的移动中继代替所有用户统一执行切换;针对双天线网络架构的特点,设计了服务基站和目的基站在切换带内分区域的功率调整方案,促进切换在切换带的中间区域成功执行,减小了前天线执行过早导致乒乓切换的概率以及过晚执行导致通信中断的概率;并给出了详细的基于功率调整切换方案的执行流程;从理论上推导了基于功率调整的无缝双链路切换方案相比传统无缝双链路切换方案在切换概率、切换成功率、通信中断概率等方面的优越性,并通过仿真验证了理论推导的正确性;基于功率调整的无缝双链路切换方案,提高了切换性能,更进一步达到了“无缝”切换的目标。
曹世明[6]（2020）在《毫米波蜂窝网络基站切换方案研究及性能分析》文中研究指明支持移动数据业务的移动设备加速普及,导致移动数据流量爆炸性增长,因此微波频段有限的频谱资源很难满足今后移动数据量的需求。毫米波是第5代（5 Gengeration,5G）移动通信的关键技术之一,具有大量可用的频谱资源,被用来解决信道传输带宽的问题。但是毫米波信号衰落快,极易受到阻碍效应的影响。当用户设备（User Equipmet,UE）移动时,用会导致小区切换更加频繁和不稳定,因此基站（Base Station,BS）切换方案的设计对保持通信链路的稳定性至关重要。本论文针对毫米波蜂窝网络中移动UE的基站切换方案进行研究。研究工作主要有以下三个方面:1.研究基于最大信号干扰噪声比（Signal to Interference Plus Noise Ratio,SINR）准则的单个移动UE的BS切换方案。首先,假设BS和UE均为泊松点过程分布,目标UE沿任意方向等概率移动,UE与BS之间的连接链路均为视距链路（Line of Sight,LOS）,由此建立毫米波蜂窝网络UE的移动模型;其次,根据随机几何理论推导出单个移动UE的切换概率理论表达式;最后,通过MATLAB仿真软件求解切换概率的分析解,并使用蒙特卡罗仿真验证分析结果的可靠性。实验结果表明,随着UE移动速度和BS密度增加,发生切换的概率逐渐增加,因此会增加信道开销,并导致通信链路不稳定。2.研究基于马尔科夫决策过程（Markov Decision Process,MDP）模型的多个目标UE的BS选择方案,保证移动UE通信链路的稳定性。首先,假设BS和UE在城市室外环境下,UE与BS之间的连接链路为LOS链路和非视距链路（No Line of Sight,NLOS）;其次,根据动态信道负载和链路质量,确定了基于MDP模型的BS选择方案;最后,使用值迭代算法（Value Iteration Algorithm,VIA）求解MDP,每次迭代得到单个UE与BS的最佳关联,经过多次迭代后得到多个UEs与BS的最佳关联。实验结果表明,该方案减少了小区切换,降低信令开销,为UE提供较好的服务质量保证。3.针对具有sub-6GHz微波频段和毫米波频段的双频基站的频段切换问题,研究利用机器学习算法预测BS频段切换的成功概率,以提高移动UE频段切换的成功率。首先,假设小区为圆形,双频基站位于小区原点,用户在该区域内服从泊松点过程分布,UE与BS之间的连接链路为LOS链路和NLOS链路,用户以恒定速度沿任意方向等概率移动;其次,引入部分盲切换,即当sub-6GHz频段的参考信号接收功率（Reference Signal Received Power,RSRP）低于门限值时,从测量数据中估计毫米波频段RSRP的值,判断是否进行切换;最后研究一种与部分盲切换相结合的监督式机器学习算法,以提高多个移动UEs在两个频段之间切换成功率。仿真结果表明,这种基于机器学习与部分盲切换相结合的算法与基准切换算法相比,可以有效提高频段切换成功率。
李思栋[7]（2020）在《多连接下的资源分配算法研究》文中指出5G通信聚焦于未来多行业应用的发展需要,要求全新的网络具备高效、灵活、可扩展性。网络需要充分利用各种频谱资源,支持多种设备接入、适应多样化服务需求和部署灵活性,网络的多方位的融合和创新将会对社会产生更为深远的影响。5G网络的核心要求是高速率、低时延、广连接三个特征。5G系统通过多种无线接入技术的集成来增加无线通信网络的容量,聚合多种多样的终端形式,传输和处理多种类型的业务数据,提供高效,低功耗,稳定和多样化的融合通信解决方案。本文为了解决跨不同网络中间的联合调度问题,提出了 一种在LTE和WLAN融合网络系统中的上行自适应带宽功率分配决策算法,该算法基于多种业务共存的上行系统,优化了带宽分配和功率控制问题,增加了系统的灵活性。在保证满足用户QoS请求的前提下,尽可能地让上行链路获得更大的系统吞吐量,并且降低主基站的负载,有效地提高系统吞吐量。仿真表明,对于多种业务共存的上行双连接系统,提高了用户的效用。同时,在多种接入技术共存的多连接系统中,网络节点密集化带来切换频繁导致的信令开销大的问题,本文针对此问题提出了一种多连接下的切换增强机制,针对5G系统的CU分离系统,为了改善网络密集时带来的乒乓效应概率提高,我们提出了切换事件基于触发增量的切换机制,来代替触发时间。仿真结果表明,采用基于触发增量的切换机制对于不同速率的用户具有更强的自适应性,且可以有效降低切换失败概率以及乒乓事件概率。本文的研究成果对未来的多连接的资源分配优化具有一定的指导意义。
田蜜[8]（2019）在《地空宽带通信越区切换算法研究》文中指出地空宽带通信系统需要支撑航空空中交通服务（Air Traffic Services,ATS）等多种航空通信业务,同时满足日益强烈的航空旅客通信（Aeronautical Passenger Communications,APC）需求,这要求比传统地面通信网络仅提供移动数据业务更高的系统稳定性,而现有的地面通信系统直接用于地空通信将面临用户高速移动特性和系统小区覆盖半径有限等问题,且其小区切换算法仅判断接收信号强度（Received Signal Strength,RSS）导致切换不可靠、冗余切换、乒乓效应等问题,地空宽带通信性能将进一步恶化,无法满足系统要求。因此,建立适合地空宽带通信的越区切换算法十分必要。本论文结合重庆大学、中国商用飞机有限责任公司、北京民用飞机技术研究中心合作项目“地空宽带数据链通信系统原型样机研发及测试”,研究地空宽带通信越区切换的相关理论与技术问题,提出了适用于地空宽带通信的高效切换算法,对实际部署提供参考。主要工作如下:（1）针对地面移动通信切换算法并未利用用户移动方向性可知特性,而导致系统面临切换不可靠、冗余切换等问题,本文利用地空宽带通信场景呈线性、提前可知的特殊性,借助飞机航向信息,提出一种基于信号强度滞后阈值与角度阈值的联合切换判决算法,算法将与飞机航向最接近的基站的视为有效基站,能够有效提升切换可靠性。仿真结果及分析表明:相比传统切换算法,联合切换判决算法以增加很小切换延后距离为代价,有效地减少切换次数,提升了切换可靠性。（2）针对切换滞后阈值固定取值时,联合判决算法减少切换次数是以增大切换延后距离为代价的问题,又提出了一种自适应滞后阈值调整算法,算法以移动距离或接收信号强度比值为函数自适应调整切换滞后阈值,系统在小区中心保持较大切换滞后阈值,切换滞后阈值随着移动距离增大逐渐减小至零值,越过小区边缘后随即按照自适应函数增加至最大值。仿真表明:通过优化自适应函数系数?与η能够进一步减少切换延后距离与切换次数。（3）针对自适应滞后阈值调整算法切换触发概率随?增大而变化放缓的问题,又提出了一个改进算法,改进算法使滞后阈值降至零值后继续持续减小至负数,直至完成切换。通过仿真表明:改进算法避免了切换触发概率变缓的问题,同时能够进一步减少切换延后距离与切换次数。
陈常山[9]（2019）在《大规模MIMO无线网络性能分析和干扰管理技术研究》文中指出未来无线网络时代同时需要在任意时空上也即任意时刻任意区域,以及要求在极低时空相关性也即高速移动下实现超高速强可靠的数据传输。为满足此需求,大规模天线系统也即大规模多输入多输出（multiple-input multiple-output,MIMO）技术被引入以提升无线网络的频谱效率以及能量效率。同时,无线网络布局日趋密集化、多层异构化以进一步增强区域频谱效率。由此,大规模MIMO的性能尤其是边缘用户的性能及增强问题也即干扰管理技术的研究尤为必要,但同时由于无线网络架构的低规则化以及多层复杂化致使其性能分析及干扰管理愈发棘手。针对此问题,本文致力于研究大规模MIMO无线网络边缘用户的性能,及其性能增强也即干扰管理技术,并将用户的干扰管理分析进一步拓至大规模MIMO多层异构无线网络场景。具体的主要工作总结如下:一、研究了大规模MIMO无线网络边缘用户的性能。首先借助中心极限定理、多项式近似等理论本文给出了3D（three dimensional）模型下分布式大规模MIMO单小区不同区域平均频谱效率的近似闭式。继而,得到了小区边缘用户平均频谱效率上限的闭式,并比较与小区中心区域用户性能的差异。仿真结果印证了理论分析的准确性,且发现分布式大规模MIMO各区域性能具有强鲁棒性,但小区边缘用户性能显着下降（仅为中心区域用户的50%）。其次,本文进一步研究了多小区多用户MIMO情形下边缘用户的性能。利用随机几何理论,本文给出了不规则小区边缘用户覆盖概率的精确闭式。该闭式显示,边缘用户性能仅为中心用户的30%。同时,利用上述闭式,本文进一步推导了单用户情形下边缘用户覆盖概率下限的闭式,此闭式揭示了大规模MIMO提升用户性能的机理。对于多用户大规模MIMO情形,仿真结果表明,边缘用户的覆盖概率收敛于与基站天线数和用户数比值相关的某一特定值,且随此比值迅速增加。此外,布局增益指标表明,本文的边缘用户性能分析接近实际真实值。二、研究了单层大规模MIMO无线网络边缘用户的干扰管理技术。首先,针对单用户情形,本文给出了基于随机几何理论的小区边缘的定义。此定义有助于提升小区边缘用户被识别概率且具灵活可扩展性。据此定义,我们给出了典型小区边缘用户数的近似分布。本文采用基于大规模MIMO额外自由度消耗的预编码设计用以消除邻基站对边缘用户的干扰,并分别推导了小区边缘用户以及中心区域用户传输成功概率的上下限的闭式。数值仿真结果验证了理论分析结果的紧致性,且显示,上述干扰管理方式可大幅提升小区边缘用户的性能,同时中心区域用户性能仅有小幅下降。其次,对于多用户情形,单用户模型的边缘定义无法适用,由此本文给出了此情形下小区边缘的定义并借助随机几何理论推导了相应的小区边缘用户数分布的准确闭式。利用大规模MIMO的丰富自由度,本文分析了用以消除邻基站干扰的预编码设计及其合理的基站协作策略。进一步的,本文分别给出了此干扰管理方式下,小区边缘用户以及中心区域用户覆盖概率上下限的闭式。同时,本文推导了用以揭示典型大规模MIMO机制下小区中心式用户体验可达程度的闭式。仿真结果显示,随着用户数的增加以及小区边缘区域的缩小,干扰管理对小区边缘用户性能的提升幅度愈大,且上述理论闭式的紧致性愈强。三、研究了多层大规模MIMO异构无线网络干扰管理技术。首先,针对完全随机几何模型无法准确表征实际无线网络布局特性的问题,本文研究了基于β-GPP（Ginibre point process）模型的多层大规模MIMO异构无线网络层间干扰管理技术。本文分别分析了基于预编码设计的码域层间干扰管理方式下宏用户以及微用户的覆盖概率。且进一步的,推导了典型大规模MIMO机制下宏用户性能的简洁闭式,此闭式揭示了大规模MIMO提升用户性能的机理。仿真结果验证了理论分析的准确性,且显示相较于完全随机模型,β-GPP模型更贴近实际真实值。其次,本文将上述单一域的干扰管理研究延拓至多域联合的干扰管理以进一步增强系统性能。我们将此多域联合的干扰管理策略建模为系统和速率的最大化问题,并利用D.C.分解（difference of two convex functions）给出了其次优解。数值结果显示,不同系统参量（如用户数和基站密度）下,最优的干扰管理方式存在差异性,且相较于固定类型的干扰管理方式,多域联合干扰管理策略可显着提升系统性能。四、研究了用户移动性大规模MIMO无线网络的干扰管理技术。本文全面分析两层异构无线网络中由用户移动性引发的信道老化、切换等负面影响,将其建模为干扰项,并采用基于接入控制的干扰管理方式以最大化阶梯速率。首先本文分析了两层异构无线网络中基于开放式以及封闭式接入下不同类型切换的概率。同时,借助完全贝尔多项式,本文分别给出了上述两类接入方式下移动性用户覆盖概率的精确闭式。继而,本文分析了大规模MIMO对单用户情形下用户性能的影响机理。进一步的,给出了低速用户基于典型大规模MIMO机制的覆盖概率的近似简洁闭式,此闭式阐释了大规模MIMO改善低速用户性能的机理。数值结果显示,最优接入策略随用户的移动速度、微小区密度和偏置等而变化,且相较于固定开放式的接入策略,本文所述最优接入控制可显着提升用户阶梯速率。此外,我们发现,上述大规模MIMO机制下用户性能的简洁闭式可准确预测低速（乃至中速）用户的最优接入策略。为减低移动性用户的切换概率,本文进一步分析了基于基站协作的有限移动的切换抑制问题,并给出了用于阻断用户第一次位移下切换所需满足的基站协作半径。依此基站协作策略,本文给出了用户第二次位移的切换概率解析式,并分析了两次位移相关性对切换概率的影响。
刘梦婷[10]（2019）在《超密集网络中基于随机几何理论的性能分析和资源分配研究》文中研究说明为了实现未来5G网络超高速、超高容量、超低时延和高能效的愿景,增加接入点（Access Point,AP）的类型和数量被普遍认为是最有效的方法之一。因此,未来通信网络将呈现出密集化和异构化的趋势,逐渐演变成超密集网络（Ultra Dense Network,UDN）。与传统通信网络相比,超密集网络中的接入点数目骤增,发送端和接收端的距离大大缩短,小区边缘的概念逐渐弱化,网络服务模式从“以基站为中心”到“以用户为中心”转变,实现了系统容量等网络性能的大幅度提升。鉴于超密集网络的新特点,传统通信网络的理论分析及资源分配方法已不再适用。一方面,传统的理论性能分析方法对于节点空间分布的建模主要采用确定性模型,并且性能分析过程依赖于蒙特卡罗仿真或者过于理想化的假设,但是面对超密集网络中节点分布的异构性、随机性和密集性,传统的建模方法过于理想化,因此亟需新型的建模方法来描述超密集网络拓扑的随机性,从而进行准确的性能分析。另一方面,在超密集网络中,由于用户和接入节点的数量骤增,信道状态信息（Channel State Information,CSI）等信息膨胀,同时,除却传统的空、时、频无线资源,计算、缓存等多维度的网络资源卷入,使得资源分配问题的维度、复杂度和反馈量大大增加,传统的基于逐点测量、逐点反馈的资源分配方法已无法满足需求。针对超密集网络中性能分析和资源分配的难点问题,本论文采用随机几何理论、随机过程、概率论等数学方法,分析超密集网络中不同场景的网络性能,为超密集网络构建新的性能评估体系,并设计低复杂度、低开销的资源分配方案,为推动超密集网络的演进、部署和实施进行前沿探索。本论文的主要研究成果和贡献如下:1、静态场景下基于随机几何理论的网络性能分析针对采用小区范围扩张技术的蜂窝异构网络,从小区的角度,推导单个小区面积加权的平均负载量,单个用户的平均遍历速率,面积加权的频谱效率和能量效率;从网络层的角度,推导平均每层的频谱效率和能量效率;从整个网络的角度,推导网络的频谱效率和能量效率,并研究不同偏置值对两者之间折中关系的影响。此外,针对采用多点协作（Coordinated Multipoint,CoMP）技术的超密集网络,提出了新的性能指标包括成功服务概率和有效遍历容量等,比较网络在分别采用联合传输（Joint Transmission,JT）和协同调度/波束赋形（Coordinated Scheduling/Coordinated Beamforming,CS/CB）这两种不同多点协作技术时用户、小区以及全网络的性能。以上两个方面的研究均通过对比理论推导结果与仿真结果进行验证。相关静态场景的性能分析研究成果为蜂窝异构网络在采用小区范围扩张技术时偏置值的设置,多点协作传输网络对于不同多点协作方案的选择和协作簇大小的设置等提供了理论指导。2、移动场景下基于随机几何理论的网络性能分析第一,在移动通信网络中,针对五种基本切换准则,利用随机几何理论分析用户在移动过程中与基站的相对位置关系,推导出采用不同切换准则时簇切换概率的理论表达式,研究不同切换策略对用户切换性能的影响。第二,考虑过时CSI对用户切换性能的影响,提出两个新的指标一误切概率（False Handover Probability）和漏切概率（Miss Handover Probability）,用以衡量由过时CSI造成的切换失败概率。第三,针对采用多点协作技术的超密集网络,考虑用户移动性的影响,研究过时和准确的CSI之间的关系,利用随机几何理论推导网络覆盖率,探索过时CSI对移动通信网络性能的影响。以上三个方面的研究也均通过对比理论推导结果与仿真结果进行验证。超密集网络中移动场景的相关性能分析（如切换概率、切换失败率、网络覆盖率等）为多点协作网络中不同切换策略的选择,用户移动性对切换失败概率的影响,以及基站密度的部署和协作簇大小的设置等问题提供了一种新的研究思路和方法。3、基于随机几何理论的资源分配算法研究针对超密集网络中资源分配的高维度、高复杂度、高反馈量问题,提出了两种资源分配方案——基于随机几何理论的分级功率分配方案以及计算任务卸载和内容缓存方案。针对超密集网络的上行链路场景,考虑一个离散功率集合,则可以根据发射功率将干扰用户分为多组,然后利用随机几何理论方法推导相关性能参数,并利用得到的性能参数设计基于交替遗传算法的功率分配方案。针对具有计算密集型业务的超密集网络场景,用户可以选择将计算任务卸载到附近的基站或一组D2D（Device to Device）用户,并决定是否缓存计算结果。然后将如何设计最佳计算卸载和缓存策略以最大化卸载和缓存的净收益表示成一个优化问题,最后设计基于ADMM（Alternating Direction Method of Multipliers）的分布式算法求解该问题。仿真结果表明借助随机几何理论,这两种方案在进行资源分配时只需要获得部分CSI（每个用户的有用信号信息）,能够在保证相关用户性能的条件下有效地降低资源分配算法的计算复杂度和信令开销。相关研究成果有效地解决了传统无线资源管理和控制的复杂度高、反馈开销大等问题,为超密集网络中无线和网络资源分配的工程实践提供重要的理论基础。
二、一种移动通信系统圆环小区结构的切换概率（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、一种移动通信系统圆环小区结构的切换概率（论文提纲范文）
（2）支持远程驾驶的视频控制决策算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 车联网的国内外研究现状 |
| 1.3 远程驾驶技术及其关键技术研究现状 |
| 1.3.1 远程驾驶技术研究现状 |
| 1.3.2 网络切换技术的研究现状 |
| 1.3.3 视频码率自适应算法研究现状 |
| 1.4 主要研究内容及章节安排 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 章节安排 |
| 第二章 远程驾驶中的视频控制决策相关技术 |
| 2.1 无线网络接入技术 |
| 2.1.1 WI-FI技术 |
| 2.1.2 LTE技术 |
| 2.2 垂直切换技术 |
| 2.2.1 垂直切换分类 |
| 2.2.2 垂直切换过程 |
| 2.2.3 垂直切换算法分析 |
| 2.2.4 模糊层次分析法和TOPSIS算法 |
| 2.3 视频实时传输的关键技术 |
| 2.3.1 压缩编解码技术 |
| 2.3.2 视频传输协议 |
| 2.3.3 网络拥塞 |
| 2.3.4 基于网络的拥塞调控策略 |
| 2.3.5 基于终端的速率调控策略 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于车联网的多属性垂直切换算法研究 |
| 3.1 应用场景分析和传统算法分析 |
| 3.1.1 应用场景分析 |
| 3.1.2 传统算法分析 |
| 3.2 基于车联网的多属性垂直切换算法 |
| 3.2.1 预筛选 |
| 3.2.2 网络判决 |
| 3.3 实验仿真结果与算法性能分析 |
| 3.3.1 仿真模型搭建 |
| 3.3.2 算法性能指标 |
| 3.3.3 仿真实验结果与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 自适应视频码率控制算法研究 |
| 4.1 应用场景分析和传统算法分析 |
| 4.1.1 应用场景分析 |
| 4.1.2 传统算法分析 |
| 4.2 视频传输自适应码率算法的改进 |
| 4.2.1 基于探测的视频码率自适应调整方法 |
| 4.2.2 改进的视频传输自适应码率调整方法 |
| 4.3 实验环境和实验方案 |
| 4.3.1 实验环境 |
| 4.3.2 实验设备介绍 |
| 4.3.3 实验方案介绍 |
| 4.4 自适应传输性能测试及其对比分析 |
| 4.4.1 网络可用带宽突变状况下的性能测试 |
| 4.4.2 车辆移动状态下的性能测试 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（3）中继辅助D2D通信的中继区域优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 专用术语注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 D2D通信技术介绍 |
| 1.2.1 D2D通信建立 |
| 1.2.2 D2D通信模式 |
| 1.2.3 D2D系统架构 |
| 1.2.4 D2D通信的优势 |
| 1.2.5 D2D通信的应用场景 |
| 1.3 D2D通信技术面临的挑战 |
| 1.4 D2D通信研究现状 |
| 1.5 论文的内容安排 |
| 1.6 本章小结 |
| 第二章 中继辅助的D2D通信 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 中继辅助的D2D通信技术概述 |
| 2.2.1 中继模式分类 |
| 2.2.2 中继网络结构 |
| 2.2.3 中继选择分类 |
| 2.2.4 中继的应用场景 |
| 2.3 中继辅助D2D通信的优势 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 直接D2D通信边界 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 系统模型 |
| 3.3 D-D2D边界圆 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 模式切换概率 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 D-D2D模式切换概率 |
| 4.3 RA-D2D模式切换概率 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 移动D2D对的最佳中继位置 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 切换概率最小的最佳中继位置 |
| 5.3 仿真研究 |
| 5.4 中继带来的性能提升 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间申请的专利 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
（4）基于分形理论的无线多接入信道空间相关性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略词中英对照 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文的主要内容和章节安排 |
| 2 基于分形理论的无线信道空间相关性研究 |
| 2.1 背景及研究现状 |
| 2.2 分形理论基础 |
| 2.3 基于分形理论的蜂窝网络覆盖测量方案 |
| 2.4 测量结果分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 5G分形微小区网络覆盖和切换性能研究 |
| 3.1 背景及研究现状 |
| 3.2 系统模型 |
| 3.3 分形微小区覆盖及接入概率分析 |
| 3.4 分形微小区切换性能分析 |
| 3.5 仿真结果 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于信道空间相关性的无线多接入信道估计研究 |
| 4.1 背景及研究现状 |
| 4.2 系统模型 |
| 4.3 无线多接入信道空间相关性分析 |
| 4.4 分形信道估计方案设计 |
| 4.5 仿真结果 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于分形特性的自适应传输研究 |
| 5.1 背景及研究现状 |
| 5.2 分形信道模型 |
| 5.3 无线分形多接入信道容量分析 |
| 5.4 分形信道码率自适应方案设计 |
| 5.5 仿真结果 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 下一步工作的展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者攻读博士学位期间的研究成果 |
（5）高速铁路场景下移动通信系统切换方案研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文的内容和组织结构 |
| 第二章 高速铁路场景下的切换技术 |
| 2.1 切换技术 |
| 2.1.1 切换原因 |
| 2.1.2 切换分类 |
| 2.2 切换流程 |
| 2.2.1 切换测量 |
| 2.2.2 切换判决 |
| 2.2.3 切换执行 |
| 2.3 高速铁路场景下切换存在的难点 |
| 2.3.1 穿透损耗 |
| 2.3.2 多普勒频移 |
| 2.3.3 群切换和高频切换 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于移动速度特性的参数优化切换方案 |
| 3.1 整体系统架构介绍 |
| 3.1.1 网络架构 |
| 3.1.2 信道建模 |
| 3.1.3 评价指标 |
| 3.2 现有的针对传统A3事件的参数优化切换方案 |
| 3.2.1 基于传统A3事件的切换方案 |
| 3.2.2 基于实时动态迟滞的切换方案 |
| 3.2.3 基于RBF神经网络的优化切换方案 |
| 3.3 基于差分进化算法优化参数的自适应切换方案 |
| 3.3.1 差分进化算法原理及设计 |
| 3.3.2 切换判决参数优化 |
| 3.3.3 自适应切换方案的执行过程 |
| 3.4 仿真参数与性能分析 |
| 3.4.1 仿真参数 |
| 3.4.2 仿真结果及性能分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于功率调整的无缝双链路切换方案 |
| 4.1 系统架构 |
| 4.2 基于功率调整的无缝双链路切换方案 |
| 4.2.1 功率调整思想 |
| 4.2.2 功率调整方案 |
| 4.2.3 功率调整切换方案的切换流程 |
| 4.3 基于功率调整的切换方案性能分析 |
| 4.3.1 信号模型 |
| 4.3.2 性能分析 |
| 4.4 仿真参数及性能比较 |
| 4.4.1 仿真参数 |
| 4.4.2 仿真结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结与主要贡献 |
| 5.2 下一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（6）毫米波蜂窝网络基站切换方案研究及性能分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的组织结构 |
| 第二章 毫米波蜂窝网络与切换事件 |
| 2.1 毫米波蜂窝网络 |
| 2.1.1 毫米波信道特征 |
| 2.1.2 毫米波蜂窝网络基准模型 |
| 2.2 毫米波蜂窝网络的切换事件 |
| 第三章 基于随机几何的毫米波蜂窝网络切换概率分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 系统模型 |
| 3.2.1 阻碍及路径损耗模型 |
| 3.2.2 衰落模型 |
| 3.2.3 用户接入模型 |
| 3.2.4 用户移动模型 |
| 3.3 切换概率分析 |
| 3.3.1 单个目标用户沿任意方向等概率移动切换概率分析 |
| 3.3.2 单个目标用户沿水平方向移动的切换概率分析 |
| 3.4 实验与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于MDP模型的毫米波蜂窝网络切换方案 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统模型 |
| 4.2.1 链路的三种状态 |
| 4.2.2 状态转移概率矩阵 |
| 4.2.3 状态集 |
| 4.2.4 动作集 |
| 4.2.5 奖励函数 |
| 4.3 基于MDP的切换方案 |
| 4.3.1 基于MDP的切换算法 |
| 4.3.2 值迭代算法 |
| 4.3.3 复杂度分析 |
| 4.4 实验与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于机器学习的sub-6GHz与毫米波双频基站的频段切换方案 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统模型 |
| 5.3 切换算法 |
| 5.3.1 基准频段切换算法 |
| 5.3.2 基于机器学习的频段切换算法 |
| 5.4 实验与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）多连接下的资源分配算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景 |
| 1.2 多连接意义及发展 |
| 1.3 多连接研究现状 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 5G系统及多连接技术 |
| 2.1 5G系统概述 |
| 2.1.1 超密集组网UDN |
| 2.1.2 无线协议结构 |
| 2.2 无线网络空口特性 |
| 2.2.1 4G空口特性 |
| 2.2.2 5G空口特性 |
| 2.2.3 WiFi空口特性 |
| 2.2.4 5G/WiFi/4G承载能力对比 |
| 2.3 多连接系统架构 |
| 2.3.1 面向5G需求的部署场景 |
| 2.3.2 LTE/NR融合架构 |
| 2.3.3 LTE/WLAN研究现状 |
| 2.4 多连接部署方案及挑战 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 LWA系统中上行自适应带宽功率分配决策算法 |
| 3.1 研究现状 |
| 3.2 系统模型构建 |
| 3.2.1 问题描述 |
| 3.2.2 LTE和WLAN融合系统构建 |
| 3.2.3 多业务模型 |
| 3.3 LWA系统中上行自适应带宽功率分配决策算法 |
| 3.3.1 上行动态功率控制算法 |
| 3.3.2 基于多种业务上行的带宽和功率分配 |
| 3.4 LWA系统中上行自适应带宽功率分配决策算法仿真结果 |
| 3.4.1 仿真参数 |
| 3.4.2 仿真结果及分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 多连接下的切换增强技术 |
| 4.1 研究现状及问题阐述 |
| 4.2 系统模型 |
| 4.2.1 面向多连接密集部署小区的战间切换场景设计 |
| 4.2.2 路径损耗模型 |
| 4.3 多连接下的切换增强方案 |
| 4.3.1 传统的切换事件 |
| 4.3.2 多连接下的切换增强方案 |
| 4.3.3 切换增强方案分析 |
| 4.4 仿真分析 |
| 4.5 本章总结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 研究总结 |
| 5.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（8）地空宽带通信越区切换算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 地空通信技术研究现状 |
| 1.2.2 切换技术研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 章节安排 |
| 2 地空通信系统及切换技术概述 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 地空宽带通信系统 |
| 2.2.1 系统构成 |
| 2.2.2 主要功能 |
| 2.3 切换技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于航线信息的切换算法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 模型建立 |
| 3.3 切换算法性能分析 |
| 3.3.1 系统模型 |
| 3.3.2 切换性能分析 |
| 3.4 仿真结果及分析 |
| 3.4.1 切换性能与角度阈值关系 |
| 3.4.2 切换性能与滞后阈值关系 |
| 3.4.3 切换性能对比 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 自适应切换阈值调整算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 原理分析 |
| 4.3 最小零阈值自适应阈值调整算法 |
| 4.3.1 仿真结果及分析 |
| 4.4 最小负阈值自适应阈值调整算法 |
| 4.4.1 α、η与切换次数与延后距离关系 |
| 4.4.2 α、η与切换次数与延后距离关系 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 论文工作总结 |
| 5.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| A.作者在攻读学位期间发表的论文目录 |
| B.作者在攻读学位期间申请的专利 |
| C.作者在攻读学位期间参加的科研项目 |
| D.学位论文数据集 |
| 致谢 |
（9）大规模MIMO无线网络性能分析和干扰管理技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 英文缩略词 |
| 符号说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景及动因 |
| 1.2 国内外研究脉络及问题研析 |
| 1.2.1 大规模天线系统性能分析相关 |
| 1.2.2 典型干扰管理技术综述 |
| 1.2.3 大规模MIMO干扰管理技术相关 |
| 1.2.4 小结 |
| 1.3 论文主要贡献及相应章节安排 |
| 1.3.1 主要贡献及创新点 |
| 1.3.2 章节安排 |
| 第二章 大规模MIMO无线网络边缘用户性能分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 3D模型下DAS小区平均频谱效率研究 |
| 2.2.1 DAS系统模型 |
| 2.2.2 单小区下行小区平均频谱效率分析 |
| 2.3 泊松Voronoi小区边缘区域性能分析 |
| 2.3.1 系统模型 |
| 2.3.2 单层多小区边缘用户性能分析 |
| 2.4 数值结果分析 |
| 2.4.1 单小区DAS数值结果分析 |
| 2.4.2 多小区边缘用户数值结果分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 单层大规模MIMO无线网络边缘用户干扰管理技术研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 单用户模型下边缘用户干扰管理分析 |
| 3.2.1 系统模型 |
| 3.2.2 邻基站干扰管理下的小区边缘用户和中心区域用户性能分析 |
| 3.3 多用户模型下边缘用户干扰管理分析 |
| 3.3.1 系统模型 |
| 3.3.2 邻基站干扰管理下CCU及 TCEU覆盖概率分析 |
| 3.4 数值结果分析 |
| 3.4.1 单用户模型下数值结果分析 |
| 3.4.2 多用户模型下数值结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 多层大规模MIMO异构无线网络干扰管理技术研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基站规整性大规模MIMO异构无线网络层间干扰管理分析 |
| 4.2.1 系统模型 |
| 4.2.2 基于层间干扰管理下的用户覆盖概率性能分析 |
| 4.3 联合多域大规模MIMO异构无线网络干扰管理技术研究 |
| 4.3.1 系统模型 |
| 4.3.2 OSC微基站组簇及相应预编码设计 |
| 4.3.3 联合多域混合制大规模MIMO异构无线网络干扰管理策略 |
| 4.4 数值结果分析 |
| 4.4.1 基站规整性异构无线网络层间单一域干扰管理数值结果分析 |
| 4.4.2 联合多域大规模MIMO异构无线网络干扰管理数值结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 用户移动性大规模MIMO无线网络干扰管理技术研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 移动场景下大规模MIMO无线网络干扰管理分析 |
| 5.2.1 系统模型 |
| 5.2.2 基于用户移动性的异构无线网络最优接入控制 |
| 5.3 基于基站协作下的有限运动切换概率分析 |
| 5.3.1 系统模型 |
| 5.3.2 基于基站协作的二次位移切换概率分析 |
| 5.4 数值结果分析 |
| 5.4.1 用户移动性多层异构无线网络最优接入控制的数值结果分析 |
| 5.4.2 基于基站协作下的用户切换概率数值结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结及主要贡献 |
| 6.2 下一步的工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者攻读博士学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
（10）超密集网络中基于随机几何理论的性能分析和资源分配研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 符号说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景综述 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于随机几何理论的网络性能分析研究现状 |
| 1.2.2 基于随机几何理论的资源分配研究现状 |
| 1.3 主要工作和创新点 |
| 1.3.1 研究思路及内容 |
| 1.3.2 论文创新点 |
| 1.3.3 攻读学位期间主要工作 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 本章参考文献 |
| 第二章 随机几何理论基础 |
| 2.1 定义 |
| 2.2 随机几何分析工具 |
| 2.2.1 相关定理和性质 |
| 2.2.2 点过程运算 |
| 2.2.3 常用结论 |
| 2.3 本章小结 |
| 本章参考文献 |
| 第三章 静态场景下基于随机几何理论的网络性能分析 |
| 3.1 采用小区范围扩张技术的蜂窝异构网络的性能分析 |
| 3.1.1 引言 |
| 3.1.2 系统模型 |
| 3.1.3 性能分析 |
| 3.1.4 仿真与分析 |
| 3.2 采用多点协作技术的密集网络的性能分析 |
| 3.2.1 引言 |
| 3.2.2 系统模型 |
| 3.2.3 性能分析 |
| 3.2.4 仿真与分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 本章参考文献 |
| 第四章 移动场景下基于随机几何理论的网络性能分析 |
| 4.1 不同切换策略对用户切换性能的影响 |
| 4.1.1 引言 |
| 4.1.2 系统模型 |
| 4.1.3 性能分析 |
| 4.1.4 仿真与分析 |
| 4.2 不完美CSI对用户切换性能的影响 |
| 4.2.1 引言 |
| 4.2.2 系统模型 |
| 4.2.3 性能分析 |
| 4.2.4 仿真与分析 |
| 4.3 不完美CSI对移动通信网络性能的影响 |
| 4.3.1 引言 |
| 4.3.2 系统模型 |
| 4.3.3 性能分析 |
| 4.3.4 仿真与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 本章参考文献 |
| 第五章 基于随机几何理论的资源分配算法研究 |
| 5.1 基于随机几何理论的分级功率分配方案 |
| 5.1.1 引言 |
| 5.1.2 系统模型 |
| 5.1.3 分级功率分配方案 |
| 5.1.4 仿真与分析 |
| 5.2 基于随机几何理论的计算任务卸载和内容缓存方案 |
| 5.2.1 引言 |
| 5.2.2 系统模型 |
| 5.2.3 性能分析 |
| 5.2.4 计算任务卸载和内容缓存联合优化方案 |
| 5.2.5 仿真与分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 本章参考文献 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 缩略语 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
四、一种移动通信系统圆环小区结构的切换概率（论文参考文献）
- [1]毫米波微波网络基于匹配算法的小区关联方法[J]. 杨海竹,孙长印,吴维超,徐文军. 计算机工程, 2021(08)
- [2]支持远程驾驶的视频控制决策算法研究[D]. 张家森. 北方工业大学, 2021(01)
- [3]中继辅助D2D通信的中继区域优化研究[D]. 康晓燕. 南京邮电大学, 2020(02)
- [4]基于分形理论的无线多接入信道空间相关性研究[D]. 陈嘉琦. 华中科技大学, 2020(01)
- [5]高速铁路场景下移动通信系统切换方案研究[D]. 丰艳红. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [6]毫米波蜂窝网络基站切换方案研究及性能分析[D]. 曹世明. 中南民族大学, 2020(07)
- [7]多连接下的资源分配算法研究[D]. 李思栋. 北京邮电大学, 2020(04)
- [8]地空宽带通信越区切换算法研究[D]. 田蜜. 重庆大学, 2019(02)
- [9]大规模MIMO无线网络性能分析和干扰管理技术研究[D]. 陈常山. 东南大学, 2019(01)
- [10]超密集网络中基于随机几何理论的性能分析和资源分配研究[D]. 刘梦婷. 北京邮电大学, 2019(08)