导读:本文包含了容量域论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:信道,容量,无人机,组合,相关性,队列,路由。
容量域论文文献综述
牛沐楚[1]（2019）在《超密无人机群组网时间相关性建模与容量域性能分析》一文中研究指出无人机基站作为现有地面蜂窝系统的有效补充,可以满足补盲和补热场景的高动态业务需求,成为B5G网络覆盖增强和容量增强的重要候选解决方案,通过无人机群组的密集部署可以实现网络覆盖和容量增益的最大化。本文利用随机几何分析工具,研究了超密集网络中基于用户移动性的时间相关性度量和容量域性能指标,以及超密无人机群组网中考虑无人机基站视距(Line-of-Sight,LOS)和非视距(non-Line-of-Sight,NLOS)传输和聚簇效应的时间相关性度量和容量域性能指标。对用户而言,该指标可以更加准确的反映用户体验速率;对网络而言,可以根据网络当前状态与历史状态的关联关系对站点资源做出快速而有效的调度,对于实际部署场景具有理论指导意义和实用价值。本文主要工作分为以下两个部分:由于超密集网络中传输信道和网络拓扑的相对稳定性导致网络参量具有时间相关性,并且考虑到用户的移动也会使得时间相关性发生变化,因此,基于用户移动性模型,建立相应的时间相关性模型以反映不同时隙间的信号相关性大小,以及推导得到多时隙覆盖率和一段时间用户平均吞吐量的确定表达式,分别用来表征超密集网络中多时隙间的性能指标依赖特性和大尺度时间统计平均性能。通过系统级仿真拟合理论分析结果,验证了理论分析的正确性。由于超密无人机群组网中空对地通信传输信道的复杂性以及无人机站点的聚簇效应,导致超密无人机组网的时间相关性相比超密集网络具有不同特征,因此,基于无人机传输信道和聚簇分布特点,建立相应的时间相关性模型以表征不同时隙间的干扰相关性大小,以及推导得到多时隙网络联合覆盖率的确定表达式,并分析超密无人机群组网的参量设置对于时间相关性度量和网络性能的影响。通过理论结果的数值仿真证明了超密无人机群组网中时间相关性对网络性能具有不可忽略的影响。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2019-05-31）
刘宴涛,刘珩[2]（2018）在《均匀分数路由网络容量域分析》一文中研究指出均匀分数路由网络是指网络边传输的数据包具有相同的维数,且该维数与信源消息的维数可以不同.已知分数路由网络的容量域是多维欧式空间中的多胞体,但对各种业务模式网络的容量域的计算尚缺乏有效的可操作方法.本文研究了叁种业务模式的容量域计算方法:针对多重单播,提出了基于缩减图、合并缩减图和虚拟节点的方法;针对一重组播,提出了基于子树分解和组合设计的方法;针对二重混合网络,提出了基于凸多边形极点的方法.除了理论证明之外,还举了大量样例演示这些方法的正确性.(本文来源于《电子学报》期刊2018年08期）
杨前华[3]（2018）在《基于信道二元性的MIMO系统容量域研究与仿真》一文中研究指出MIMO广播信道容量域是当前信息论研究的热点。由于MIMO广播信道容量分析的分析方法与建模计算非常复杂,给该信道容量域的研究带来了困难。针对这一问题,从基本信道的容量域出发,基于广播信道与多址接入信道的二元性,通过MIMO多址接入信道的速率域来计算MIMO广播信道的可达速率域。仿真结果表明,该算法简单有效,计算结果有效逼近MIMO广播信道理论和容量速率,对MIMO广播信道速率域的研究提供了新的研究思路与方法。(本文来源于《通信技术》期刊2018年01期）
杨健[4]（2016）在《面向具有统计QoS保障的无线网络容量域分析和资源分配》一文中研究指出未来无线通信网络不仅能够支持高业务负载,而且可以为终端用户提供多样化服务。不同的业务对服务质量要求有所不同,如何保障无线网络的服务质量是一个极具挑战的课题。无线信道容量随时间、频率、功率、带宽不断变化,导致实际无线通信系统无法始终提供确定的服务质量保障。因此,时间平均速率要求、队列平均时延要求等统计服务质量要求已经成为衡量终端用户服务水平的重要指标。同时,在通信资源受限的无线网络中,资源优化是一种提高无线通信网络容量域和能量效率并保障统计服务质量的有效途径。基于此,本文主要研究具有统计服务质量保障的无线网络容量域,以及无线网络为终端用户提供统计服务质量保障的高效资源分配机制。总的来说,本论文的主要贡献罗列如下。1.研究了存在随机数据到达和统计服务质量要求的无线网络容量域问题。通过结合有效容量和有效带宽的概念并利用扩散逼近理论,设计了一种用于分析无线网络容量域的通用理论框架。继而,基于所提的通用理论框架,在信道状态信息已知和未知两种情况下,分析了点到点通信系统的容量域,并给出了对应的容量域表达式。结果表明统计服务质量通过随机到达过程的二阶统计量影响容量域的大小。此外,通过理论分析和数学推导,证明了以下结论:具有服务质量保障的容量域小于队列稳定容量域;如果系统可以忍受无限长的队列时延,则可以仅用随机到达过程的一阶统计量描述容量域;队列长度超过给定门限的概率随着门限长度的递增成指数衰减。最后,通过仿真验证了以上理论分析。2.研究了无线供电通信系统中的队列平均时延保障问题。以最小化时间平均功率消耗和提供数据队列平均时延保障为目标,提出了一个在线跨层的功率和时间分配算法。随后,证明了该在线算法可以适用无线信道和数据到达先验分布信息未知的场景。继而,利用李雅普诺夫优化理论和凸优化理论,证明了所提算法可以实现功率开销和队列平均时延的折中,而且这种折中关系可以量化为[O(1/V),O(V)]。此外,为系统设计提供了一种平衡功率开销和队列平均时延的方法。最后,仿真结果验证了理论分析的正确性,并证实了所提算法不仅可以保障队列平均时延,而且可以降低系统的平均功率消耗。3.研究了混合供电的正交频分多址小区网络中的最小时间平均速率保障问题。通过联合考虑可再生能源控制、功率分配和子载波分配,提出了一个次优的在线资源分配算法以最小化平均电网能量消耗。此外,利用对偶分解理论、原始问题分解理论、凸优化理论和李雅普诺夫优化理论,证明了以下结论:所提次优算法的复杂度是子载波个数和用户个数的线性函数;当基站装备的可充电电池容量趋于无穷大时,所提次优算法的性能可以无限接近最优算法的性能。随后,提出了一种实现该次优算法的系统架构,并分析了相应的实现开销(如信令开销、存储开销等)。最后,通过仿真验证了理论分析结果,并证实了所提次优算法可以显着地降低电网能量开销。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2016-09-01）
杨世永,江涛,曹洋[5]（2013）在《高斯认知广播信道的容量域(英文)》一文中研究指出This paper studies the cognitive broadcast channel in which the primary user communicates to the primary receiver, while the secondary user has noncausal knowledge of the primary radio's codeword and expects to communicate to two secondary receivers. Comparing with the existing cognitive radio channel which considers only one secondary receiver, cognitive broadcast channel studies the case that there are multiple secondary receivers.To this end, we investigate the fundamental limits of the performance of the Gaussian cognitive broadcast channel from the information theoretic perspective. Specifically, we derive the capacity region of the Gaussian cognitive degraded broadcast channel with weak interference.(本文来源于《中国通信》期刊2013年10期）
杨世永[6]（2012）在《多用户认知信道的容量域和功率分配的研究》一文中研究指出随着无线通信技术的迅速发展,无线系统和服务急剧增长,使得无线频谱变成非常稀缺和宝贵的资源。认知无线电作为一种致力于提高频谱利用率的新兴无线通信技术,引起了学术界和工业界的广泛关注。虽然认知无线电技术研究已经取得了一定的成果,但离实际应用还有一定的距离。要使认知无线电真正成为提高频谱利用率的实用技术,既需要技术上的创新,也需要信息理论上的支持。本文从信息论角度研究多用户认知无线电网络的理论性能,研究了认知无线电网络中多用户认知信道的容量域和功率分配问题。论文的主要研究内容包括：研究了高斯多用户信道中的功率分配问题。对于高斯广播信道中在每个用户赋予不同权值条件下使整个系统吞吐量最大化的功率分配问题,建模为加权速率和最大化问题。通过对目标函数进行数学上的分析,利用目标函数的特殊性质,求出了高斯广播信道中功率分配问题的闭式最优解。对于高斯多址接入信道中的功率分配问题,建模为功率和约束条件下的加权速率和最大化问题。通过高斯多址接入信道和高斯广播信道间的对偶性将问题进行了转化,求出了高斯多址接入信道中功率和约束条件下功率分配问题的闭式最优解。本文所求得的闭式最优解计算复杂度低,非常适合应用于实际通信系统中的动态功率分配。研究了高斯认知广播信道的容量域和功率分配问题。建立了认知广播信道的数学模型,给出了认知广播信道容量域的定义。对于弱干扰状态下高斯认知广播信道,求出了其信道容量域。在保证认知用户的通信不对主用户造成干扰的条件下,求出了共存条件下弱干扰状态下高斯认知广播信道容量域。对于共存条件下高斯认知广播信道中多个认知用户间的功率分配,建模为高斯认知广播信道中加权速率和的最大化问题,并求出了功率分配的闭式最优解。研究了高斯认知多址接入信道容量域。建立了认知多址接入信道的数学模型,给出了认知多址接入信道容量域的定义。对于一类特殊的高斯认知多址接入信道—对称弱干扰状态下高斯认知多址接入信道,求出了其信道容量域。同时,为了保证认知用户的通信不对主用户造成干扰,还研究了共存条件下高斯认知多址接入信道容量域,并求出了共存条件下对称弱干扰状态下高斯认知多址接入信道容量域。(本文来源于《华中科技大学》期刊2012-05-01）
潘成康,蔡跃明,徐友云,张华平[7]（2006）在《获取高斯MIMO广播信道和容量域的一种方法》一文中研究指出针对脏纸编码方法很难直接计算广播信道和容量域边界值问题,提出了一种计算多接入信道和容量的迭代注水算法以及获取最大和容量的次优传输策略,利用广播信道与多接入信道的对偶性,将该和容量结果和传输策略通过简单的映射关系转换成广播信道和容量的边界值和优化传输策略。数值结果表明所提的迭代算法简单有效,给出的传输策略可以有效逼近广播信道理论和容量边界,在MIMO下行链路中可得到应用。(本文来源于《通信学报》期刊2006年01期）
容量域论文开题报告
（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：
均匀分数路由网络是指网络边传输的数据包具有相同的维数,且该维数与信源消息的维数可以不同.已知分数路由网络的容量域是多维欧式空间中的多胞体,但对各种业务模式网络的容量域的计算尚缺乏有效的可操作方法.本文研究了叁种业务模式的容量域计算方法:针对多重单播,提出了基于缩减图、合并缩减图和虚拟节点的方法;针对一重组播,提出了基于子树分解和组合设计的方法;针对二重混合网络,提出了基于凸多边形极点的方法.除了理论证明之外,还举了大量样例演示这些方法的正确性.
（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。
容量域论文参考文献
[1].牛沐楚.超密无人机群组网时间相关性建模与容量域性能分析[D].北京邮电大学.2019
[2].刘宴涛,刘珩.均匀分数路由网络容量域分析[J].电子学报.2018
[3].杨前华.基于信道二元性的MIMO系统容量域研究与仿真[J].通信技术.2018
[4].杨健.面向具有统计QoS保障的无线网络容量域分析和资源分配[D].西安电子科技大学.2016
[5].杨世永,江涛,曹洋.高斯认知广播信道的容量域(英文)[J].中国通信.2013
[6].杨世永.多用户认知信道的容量域和功率分配的研究[D].华中科技大学.2012
[7].潘成康,蔡跃明,徐友云,张华平.获取高斯MIMO广播信道和容量域的一种方法[J].通信学报.2006
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