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1、基于博弈论和凸优化的异构网络资源分配方法研究答辩日期学号RESEARCHONRESOURCEALLOCATIONINHETEROGENEOUSNETWORK答辩人指导老师HarbinInstituteofTechnology
2、CommunicationResearchCenter目录HarbinInstituteofTechnology
3、CommunicationResearchCenterPart1Part2Part3Part4Part5绪论异构网络资源分配相关技术基于非合作博弈论下行链路功率分配研究基于凸优化的下行链路资源分配研究结论目
4、录HarbinInstituteofTechnology
5、CommunicationResearchCenterPart1Part2Part3Part4Part5绪论异构网络资源分配相关技术基于非合作博弈论下行链路功率分配研究基于凸优化的下行链路资源分配研究结论HarbinInstituteofTechnology
6、CommunicationResearchCenterPart1目录研究背景及意义国内外研究现状论文结构安排研究背景及意义每年的数据量都在翻倍增加业务密集地方覆盖情况不好宏基站中引入小基站，减轻宏基站的流量负担结合非授权频段，提
7、高非授权频段的利用率，保证用户的通信服务要求研究背景研究意义HarbinInstituteofTechnology
8、CommunicationResearchCenterPart1目录研究背景及意义国内外研究现状论文结构安排异构网络资源分配的国内外研究现状功率控制123654合作信道的子信道部署功率控制和子信道分配联合授权频段和非授权频段代价函数和功率控制博弈论和凸优化国内研究现状2008-2016年中兴、华为、中国移动以及学术机构集中在功率和频谱两方面的优化混合图论和复用频谱的干扰控制案用户类型权重的比例公平调度博弈论/凸优化代价机制LT
9、E和LTE-U相结合国外研究现状2010年，J.G.Andrews建立基于泊松随机分布的接入模型2012年，Han-Shibjo提出一种新的网络接入方法WangChiCheung同时控制宏基站和小基站的接入方式2014年至今，诺基亚、高通在广泛深入研究LTE-U方案HarbinInstituteofTechnology
10、CommunicationResearchCenterPart1目录研究背景及意义国内外研究现状论文结构安排论文结构目录HarbinInstituteofTechnology
11、CommunicationResearchCen
12、terPart1Part2Part3Part4Part5绪论异构网络资源分配相关技术基于非合作博弈论下行链路功率分配研究基于凸优化的下行链路资源分配研究结论HarbinInstituteofTechnology
13、CommunicationResearchCenterPart1目录异构网络干扰分析Wi-Fi数据包功率控制技术异构网络Part2由计算机、网络设备不同类型的网络组成网络终端设备可以由不同的生产商生产不同的网络和接口遵循不同的协议支持各种各样的应用不同类型的网络覆盖之间可以有重叠部分一般情况下是在宏网络中分布一些传输功率比较小的节点
14、，形成异构网络异构网络（HeterogeneousNetwork）HarbinInstituteofTechnology
15、CommunicationResearchCenterPart1目录异构网络干扰分析Wi-Fi数据包功率控制技术异构网络中的干扰分析Part2干扰类型干扰源被干扰对象上行/下行同层干扰（Intra-TierInterference,ITI）FBsFemtocell户下行Femtocell用户FBs上行跨层干扰（Cross-TierInterference,CTI）MBsFemtocell用户下行FBsMacrocell用
16、户下行Macrocell用户FBs上行Femtocell用户MBs上行HarbinInstituteofTechnology
17、CommunicationResearchCenterPart1目录异构网络干扰分析Wi-Fi数据包功率控制技术Wi-Fi数据包传输概率Part2假设有n个站点，每一个站点总是有数据包需要传输，在饱和情况下，数据包发送时都需要等待前一个数据包成功发送，即有一个退避时间。HarbinInstituteofTechnology
18、CommunicationResearchCenterPart1目录异构网络干扰分析Wi-Fi
19、数据包功率控制技术资源分配中功率分配技术Part2功率控制技术相关描述集中式功率控制算法需要集中控制中心：信道、功率以及信噪比等信息的搜索和存储目标是整个系统的吞吐量最大化算法复
