声明
摘要
1 引言
1.1 论文的研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.3 论文结构及安排
2 背景知识概述
2.1 认知无线电网络
2.1.1 认知无线电技术
2.1.2 认知无线电网络架构
2.2 认知无线电网络中引入的社交网移动模型
2.2.1 基于社区/分组的模型(Community/Group Based Mobility Model)
2.2.2 基于相遇的模型(Encounter Based Mobility Model)
2.2.3 时变模型(Time-variant Mobility Model)
2.2.4 工作日移动模型(Working day Mobility Model)
2.2.5 SWIM(Small World In Motion)
2.2.6 VSSE(Virtual Social Simulated Environment)
2.2.7 现有移动模型的比较分析
2.3 合作中继技术
2.3.1 合作中继网络中的分集与中继技术
2.3.2 合作中继传输模式
2.4 论文中算法基础
2.4.1 约束马尔科夫决策过程
2.4.2 线性规划
2.4.3 优化停止理论
2.5 本章小结
3 基于CMDP的动态中继选择
3.1 系统模型
3.1.1 网络模型
3.1.2 移动模型
3.1.3 传输模型
3.2 基于CMDP的动态中继选择
3.2.1 状态和策略空间
3.2.1 转移概率矩阵
3.2.3 CMDP问题建模
3.3 算法性能分析
3.3.1 损耗变化的影响
3.3.1 数据队列最大值的影响
3.3.3 性能比较
3.4 本章小结
4 基于优化停止理论的动态中继选择
4.1 系统模型
4.1.1 网络模型
4.1.2 移动模型
4.1.3 传输模型
4.2 基于优化停止理论的动态中继选择
4.2.1 问题描述
4.2.2 SU的可用概率
4.2.3 构建收益函数
4.2.4 最优停止准则
4.3 算法性能分析
4.3.1 机会模拟器ONE介绍
4.3.2 社区划分及社区吸引力的设定
4.3.4 仿真参数设定
4.3.3 参数α对算法性能的影响
4.3.5 不同时间段内各社区内算法的表现
4.3.6 与随机算法进行比较
4.4 本章小结
5 结论
5.1 工作总结
5.2 未来展望
参考文献
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