书籍详情
《超密集无线网络关键技术5G关键技术与应用丛书张海君隆克平科学》[40M]百度网盘|亲测有效|pdf下载
  • 超密集无线网络关键技术5G关键技术与应用丛书张海君隆克平科学

  • 出版社:金科图书专营店
  • 出版时间:2021-06
  • 热度:11176
  • 上架时间:2024-06-30 09:38:03
  • 价格:0.0
书籍下载
书籍预览
免责声明

本站支持尊重有效期内的版权/著作权,所有的资源均来自于互联网网友分享或网盘资源,一旦发现资源涉及侵权,将立即删除。希望所有用户一同监督并反馈问题,如有侵权请联系站长或发送邮件到ebook666@outlook.com,本站将立马改正

内容介绍



商品参数

ISBN编码: 9787030688316 书  名: 超密集无线网络关键技术 定  价: 99 出版单位: 科学出版社 出版时间: 2021年06月 著  者: 张海君,隆克平 编  者: 译  者: 页  数: 187 开  本: 16

内容介绍

本书从目前无线网络发展所面临的挑战出发,以超密集网络中日益突出的能耗问题、干扰问题和用户服务质量保等作为着手点,深入研究并提出网络架构、资源优化、用户关联、干扰抑制、回程设计等多种方案。本书力求用严谨的语言阐述所涉及的技术及所提出的算法,为了增强内容的可读性,书中提供了大量的核心算法及数学公式,并插入了多张网络部署及实验结果仿真图,可为读者提供一个良好的阅读体验。



目录

目录  
序  
前言  
第1章 异构超密集网络混合通信路径编排方案 1  
1.1 引言 1  
1.2 路径编排体系结构 2  
1.2.1 数据平面 3  
1.2.2 控制平面 4  
1.3 无拥塞的路径编排方法 5  
1.3.1 路径编排的频谱分配 5  
1.3.2 非侵入式路径编排方法 6  
1.3.3 侵入式路径编排方法 7  
1.4 仿真结果与分析 9  
1.4.1 用户之间的通信 9  
1.4.2 拥塞避免能力 10  
1.5 总结 11  
参考文献 11  
第2章 密集家庭基站网络下行链路中的低复杂度资源管理 13  
2.1 引言 13  
2.2 系统模型和问题建模 14  
2.2.1 系统模型 14  
2.2.2 问题建模 15  
2.3 低复杂度功率控制 16  
2.3.1 非合作博弈 16  
2.3.2 纳什均衡点的存在性 17  
2.4 公平的平均时间子信道分配 18  
2.5 分布式资源分配算法 19  
2.6 仿真结果与分析 20  
2.7 总结 22  
参考文献 22  
第3章 非正交多址小蜂窝网络的局部合作干扰抑制:一种势博弈方法 23  
3.1 引言 23  
3.2 系统模型和问题建模 24  
3.2.1 系统模型 24  
3.2.2 小区间干扰 25  
3.2.3 小区内干扰 26  
3.2.4 问题建模 27  
3.3 局部合作博弈与分布式学习算法 27  
3.3.1 局部合作博弈模型 27  
3.3.2 纳什均衡分析 28  
3.3.3 并发zuijia响应算法 30  
3.4 仿真结果与分析 31  
3.5 总结 33参考文献 34  
第4章 异构NOMA网络中的信道分配和功率优化 36  
4.1 引言 36  
4.2 问题建模 36  
4.3 功率优化和子信道分配 39  
4.4 仿真结果与分析 43  
4.5 总结 45  
参考文献 46  
第5章 软件定义的异构VLC和RF小小区中的资源分配 48  
5.1 引言 48  
5.2 系统模型 49  
5.2.1 模型建立 49  
5.2.2 软件定义的可见光和射频小型基站系统 49  
5.3 问题建模 50  
5.3.1 可见光通信系统 50  
5.3.2 射频下行链路系统 51  
5.3.3 能量有效性优化问题 52  
5.4 资源分配算法 54  
5.4.1 子信道分配 55  
5.4.2 功率分配 56  
5.5 仿真结果与分析 57  
5.6 总结 59  
参考文献 59  
第6章 超密集异构网络中基于Q学习的用户关联与功率分配 60  
6.1 引言 60  
6.2 系统模型 61  
6.3 超密集异构网络的优化框架 62  
6.4 基于强化学习的用户关联与功率分配联合资源优化 63  
6.4.1 多智能体Q学习 63  
6.4.2 基于多智能体Q学习的用户关联和功率优化 64  
6.5 仿真结果与分析 66  
6.6 总结 68  
参考文献 68  
第7章 蜂窝网络中优化天线倾斜角的随机梯度下降算法 70  
7.1 引言 70  
7.2 系统模型和问题表述 71  
7.2.1 网络场景 71  
7.2.2 问题表述 72  
7.3 SGDATO算法 72  
7.3.1 覆盖率指标 72  
7.3.2 硬覆盖到软覆盖的转换 73  
7.3.3 梯度计算 75  
7.3.4 优化算法 76  
7.4 理想网络场景实验 77  
7.5 实际大城市场景实验 78  
7.6 总结 81  
参考文献 81  
第8章 基于能量收集的NOMA异构网络中的能量有效的资源管理 83  
8.1 引言 83  
8.2 系统模型和问题建模 83  
8.3 NOMA异构网络中的功率和子信道优化 86  
8.3.1 子信道分配 87  
8.3.2 功率优化 88  
8.4 仿真结果与分析 91  
8.5 总结 92  
参考文献 92  
第9章 NOMA网络中的高效动态资源优化 95  
9.1 引言 95  
9.2 系统模型和问题建模 95  
9.3 使用李雅普诺夫的能量效率优化 98  
9.3.1 子信道匹配 98  
9.3.2 李雅普诺夫优化的队列 99  
9.3.3 李雅普诺夫优化的表述 100  
9.4 仿真结果与分析 103  
9.5 总结 104  
参考文献 104  
第10章 无线异构网络中的小区干扰协调配置 106  
10.1 引言 106  
10.2 系统模型 107  
10.3 问题建模 108  
10.3.1 问题表述 108  
10.3.2 问题过渡 109  
10.3.3 问题转化 110  
10.4 非线性问题算法 111  
10.4.1 具有zuida-zui小公平性的EE-ABS-RELAXED算法 114  
10.4.2 收敛性分析 114  
10.5 EE-ABS-RELAXED的整数舍入 115  
10.6 仿真结果与分析 116  
10.7 总结 119  
参考文献 119  
第11章 不稳定信道情况下物联网通信中的自动重复频谱感知 121  
11.1 引言 121  
11.2 系统模型 122  
11.3 自动重复感知的概念和原理 123  
11.3.1 概念 123  
11.3.2 工作原理 124  
11.4 虚警概率的推导 126  
11.5 仿真结果与分析 129  
11.6 总结 131  
参考文献 131  
第12章 基于Wi-Fi频谱共享的异构小蜂窝网络中的无线资源优化 133  
12.1 引言 133  
12.2 系统模型和问题建模 133  
12.2.1 系统模型 133  
12.2.2 问题建模 136  
12.3 基于李雅普诺夫优化方法的能量效率优化 138  
12.3.1 李雅普诺夫优化队列 138  
12.3.2 李雅普诺夫优化公式 139  
12.4 仿真结果与分析 141  
12.5 总结 142  
参考文献 142  
第13章 认知无线网络中的zuiyou公平资源分配 144  
13.1 引言 144  
13.2 系统模型 145  
13.2.1 问题建模 145  
13.2.2 功率约束 146  
13.3 zuida-zui小公平的能量收集资源分配 147  
13.3.1 zuida-zui小公平的能量收集问题建模 147  
13.3.2 问题的次优解 148  
13.4 仿真结果与分析 152  
13.5 总结 153  
参考文献 153  
第14章 基于网络功能虚拟化和雾计算的未来无线网络切换机制 155  
14.1 引言 155  
14.2 雾无线接入网络 156  
14.3 切换过程 157  
14.4 信号分析模型 159  
14.5 仿真结果与分析 161  
14.6 总结 162  
参考文献 162  
第15章 保oS的多小区网络中基于势博弈的协同干扰管理 164  
15.1 引言 164  
15.2 问题建模 165  
15.2.1 系统模型 165  
15.2.2 具有定价因子的效用函数 166  
15.3 基于势博弈的资源分配 167  
15.3.1 势博弈 167  
15.3.2 通过元素映射的势函数 167  
15.3.3 QoS的资源分配设计 169  
15.4 仿真结果与分析 171  
15.4.1 仿真模型 171  
15.4.2 绩效分析 171  
15.4.3 帕累托优化分析 173  
15.5 总结 173  
参考文献 174  
第16章 异构小蜂窝网络中基于超模博弈的功率分配 175  
16.1 引言 175  
16.2 系统模型和问题建模 175  
16.2.1 系统模型 175  
16.2.2 有效容量 176  
16.2.3 问题表述 177  
16.3 基于超模博弈和Q学习的高效功率分配 178  
16.3.1 基于超模博弈的功率分配 178  
16.3.2 基于Q学习的功率分配 179  
16.4 仿真结果与分析 183  
16.5 总结 184  
参考文献 184  
索引 186