超密集無線網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù)

目錄
序
前言
第1章 異構(gòu)超密集網(wǎng)絡(luò)混合通信路徑編排方案 1
1.1 引言 1
1.2 路徑編排體系結(jié)構(gòu) 2
1.2.1 數(shù)據(jù)平面 3
1.2.2 控制平面 4
1.3 無擁塞的路徑編排方法 5
1.3.1 路徑編排的頻譜分配 5
1.3.2 非侵入式路徑編排方法 6
1.3.3 侵入式路徑編排方法 7
1.4 仿真結(jié)果與分析 9
1.4.1 用戶之間的通信 9
1.4.2 擁塞避免能力 10
1.5 總結(jié) 11
參考文獻 11
第2章 密集家庭基站網(wǎng)絡(luò)下行鏈路中的低復(fù)雜度資源管理 13
2.1 引言 13
2.2 系統(tǒng)模型和問題建模 14
2.2.1 系統(tǒng)模型 14
2.2.2 問題建模 15
2.3 低復(fù)雜度功率控制 16
2.3.1 非合作博弈 16
2.3.2 納什均衡點的存在性 17
2.4 公平的平均時間子信道分配 18
2.5 分布式資源分配算法 19
2.6 仿真結(jié)果與分析 20
2.7 總結(jié) 22
參考文獻 22
第3章 非正交多址小蜂窩網(wǎng)絡(luò)的局部合作干擾抑制：一種勢博弈方法 23
3.1 引言 23
3.2 系統(tǒng)模型和問題建模 24
3.2.1 系統(tǒng)模型 24
3.2.2 小區(qū)間干擾 25
3.2.3 小區(qū)內(nèi)干擾 26
3.2.4 問題建模 27
3.3 局部合作博弈與分布式學習算法 27
3.3.1 局部合作博弈模型 27
3.3.2 納什均衡分析 28
3.3.3 并發(fā)*佳響應(yīng)算法 30
3.4 仿真結(jié)果與分析 31
3.5 總結(jié) 33參考文獻 34
第4章 異構(gòu)NOMA網(wǎng)絡(luò)中的信道分配和功率優(yōu)化 36
4.1 引言 36
4.2 問題建模 36
4.3 功率優(yōu)化和子信道分配 39
4.4 仿真結(jié)果與分析 43
4.5 總結(jié) 45
參考文獻 46
第5章 軟件定義的異構(gòu)VLC和RF小小區(qū)中的資源分配 48
5.1 引言 48
5.2 系統(tǒng)模型 49
5.2.1 模型建立 49
5.2.2 軟件定義的可見光和射頻小型基站系統(tǒng) 49
5.3 問題建模 50
5.3.1 可見光通信系統(tǒng) 50
5.3.2 射頻下行鏈路系統(tǒng) 51
5.3.3 能量有效性優(yōu)化問題 52
5.4 資源分配算法 54
5.4.1 子信道分配 55
5.4.2 功率分配 56
5.5 仿真結(jié)果與分析 57
5.6 總結(jié) 59
參考文獻 59
第6章 超密集異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中基于Q學習的用戶關(guān)聯(lián)與功率分配 60
6.1 引言 60
6.2 系統(tǒng)模型 61
6.3 超密集異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化框架 62
6.4 基于強化學習的用戶關(guān)聯(lián)與功率分配聯(lián)合資源優(yōu)化 63
6.4.1 多智能體Q學習 63
6.4.2 基于多智能體Q學習的用戶關(guān)聯(lián)和功率優(yōu)化 64
6.5 仿真結(jié)果與分析 66
6.6 總結(jié) 68
參考文獻 68
第7章 蜂窩網(wǎng)絡(luò)中優(yōu)化天線傾斜角的隨機梯度下降算法 70
7.1 引言 70
7.2 系統(tǒng)模型和問題表述 71
7.2.1 網(wǎng)絡(luò)場景 71
7.2.2 問題表述 72
7.3 SGDATO算法 72
7.3.1 覆蓋率指標 72
7.3.2 硬覆蓋到軟覆蓋的轉(zhuǎn)換 73
7.3.3 梯度計算 75
7.3.4 優(yōu)化算法 76
7.4 理想網(wǎng)絡(luò)場景實驗 77
7.5 實際大城市場景實驗 78
7.6 總結(jié) 81
參考文獻 81
第8章 基于能量收集的NOMA異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的能量有效的資源管理 83
8.1 引言 83
8.2 系統(tǒng)模型和問題建模 83
8.3 NOMA異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的功率和子信道優(yōu)化 86
8.3.1 子信道分配 87
8.3.2 功率優(yōu)化 88
8.4 仿真結(jié)果與分析 91
8.5 總結(jié) 92
參考文獻 92
第9章 NOMA網(wǎng)絡(luò)中的高效動態(tài)資源優(yōu)化 95
9.1 引言 95
9.2 系統(tǒng)模型和問題建模 95
9.3 使用李雅普諾夫的能量效率優(yōu)化 98
9.3.1 子信道匹配 98
9.3.2 李雅普諾夫優(yōu)化的隊列 99
9.3.3 李雅普諾夫優(yōu)化的表述 100
9.4 仿真結(jié)果與分析 103
9.5 總結(jié) 104
參考文獻 104
第10章 無線異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的小區(qū)干擾協(xié)調(diào)配置 106
10.1 引言 106
10.2 系統(tǒng)模型 107
10.3 問題建模 108
10.3.1 問題表述 108
10.3.2 問題過渡 109
10.3.3 問題轉(zhuǎn)化 110
10.4 非線性問題算法 111
10.4.1 具有*大-*小公平性的EE-ABS-RELAXED算法 114
10.4.2 收斂性分析 114
10.5 EE-ABS-RELAXED的整數(shù)舍入 115
10.6 仿真結(jié)果與分析 116
10.7 總結(jié) 119
參考文獻 119
第11章 不穩(wěn)定信道情況下物聯(lián)網(wǎng)通信中的自動重復(fù)頻譜感知 121
11.1 引言 121
11.2 系統(tǒng)模型 122
11.3 自動重復(fù)感知的概念和原理 123
11.3.1 概念 123
11.3.2 工作原理 124
11.4 虛警概率的推導(dǎo) 126
11.5 仿真結(jié)果與分析 129
11.6 總結(jié) 131
參考文獻 131
第12章 基于Wi-Fi頻譜共享的異構(gòu)小蜂窩網(wǎng)絡(luò)中的無線資源優(yōu)化 133
12.1 引言 133
12.2 系統(tǒng)模型和問題建模 133
12.2.1 系統(tǒng)模型 133
12.2.2 問題建模 136
12.3 基于李雅普諾夫優(yōu)化方法的能量效率優(yōu)化 138
12.3.1 李雅普諾夫優(yōu)化隊列 138
12.3.2 李雅普諾夫優(yōu)化公式 139
12.4 仿真結(jié)果與分析 141
12.5 總結(jié) 142
參考文獻 142
第13章 認知無線網(wǎng)絡(luò)中的*優(yōu)公平資源分配 144
13.1 引言 144
13.2 系統(tǒng)模型 145
13.2.1 問題建模 145
13.2.2 功率約束 146
13.3 *大-*小公平的能量收集資源分配 147
13.3.1 *大-*小公平的能量收集問題建模 147
13.3.2 問題的次優(yōu)解 148
13.4 仿真結(jié)果與分析 152
13.5 總結(jié) 153
參考文獻 153
第14章 基于網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化和霧計算的未來無線網(wǎng)絡(luò)切換機制 155
14.1 引言 155
14.2 霧無線接入網(wǎng)絡(luò) 156
14.3 切換過程 157
14.4 信號分析模型 159
14.5 仿真結(jié)果與分析 161
14.6 總結(jié) 162
參考文獻 162
第15章 保證QoS的多小區(qū)網(wǎng)絡(luò)中基于勢博弈的協(xié)同干擾管理 164
15.1 引言 164
15.2 問題建模 165
15.2.1 系統(tǒng)模型 165
15.2.2 具有定價因子的效用函數(shù) 166
15.3 基于勢博弈的資源分配 167
15.3.1 勢博弈 167
15.3.2 通過元素映射的勢函數(shù) 167
15.3.3 QoS保證的資源分配設(shè)計 169
15.4 仿真結(jié)果與分析 171
15.4.1 仿真模型 171
15.4.2 績效分析 171
15.4.3 帕累托優(yōu)化分析 173
15.5 總結(jié) 173
參考文獻 174
第16章 異構(gòu)小蜂窩網(wǎng)絡(luò)中基于超模博弈的功率分配 175
16.1 引言 175
16.2 系統(tǒng)模型和問題建模 175
16.2.1 系統(tǒng)模型 175
16.2.2 有效容量 176
16.2.3 問題表述 177
16.3 基于超模博弈和Q學習的高效功率分配 178
16.3.1 基于超模博弈的功率分配 178
16.3.2 基于Q學習的功率分配 179
16.4 仿真結(jié)果與分析 183
16.5 總結(jié) 184
參考文獻 184
索引 186