对免费核磁数据库进行图论分析的时候能分频段吗

基于加权极大独立集的认知无线网络的图论频谱分配算法研究--《内蒙古大学》2015年硕士论文
基于加权极大独立集的认知无线网络的图论频谱分配算法研究
【摘要】:认知无线网络作为一种频谱共享的无线通信技术,可以有效地解决目前无线电频谱资源短缺的问题。本文深入分析和研究了认知无线网络的关键技术之一的频谱分配技术,并提出了一种基于加权极大独立集的改进的图论频谱分配算法。论文首先介绍了认知无线网络中的动态资源分配及典型的频谱分配模型,接着重点比较了基于列表着色的频谱分配、颜色敏感的图论着色及基于极大独立集的频谱分配等算法的优缺点,并进行了仿真分析。针对列表着色的频谱分配算法及颜色敏感的图论着色算法在一次分配周期中只能分配一个频段给一个用户,而基于极大独立集的算法虽然能实现同时将一个频段分配给多个用户,但没有考虑分配时的效益情况,本文提出了一种改进的图论频谱分配算法。改进算法充分考虑了分配时的效益情况,并通过功率控制技术确保了将同一频谱分配给多个用户时的接收端最低信干噪比要求。仿真分析表明在保证通信可靠性的前提下,该算法提高了频谱利用率,获得了较好的系统收益。本文在最后对全文进行了总结,并对认知无线网络中的频谱分配算法进行了展望。
【关键词】:
【学位授予单位】:内蒙古大学【学位级别】:硕士【学位授予年份】:2015【分类号】:TN92【目录】:
摘要4-5Abstract5-9第一章 绪论9-12 1.1 论文的研究背景及意义9-10 1.2 国内外研究现状10-11 1.3 论文结构11-12第二章 认知无线网络12-18 2.1 认知无线网络的动态资源分配12-13
2.1.1 动态资源分配12
2.1.2 功率控制12-13 2.2 认知无线网络的频谱分配模型13-17
2.2.1 图论着色模型13-15
2.2.2 博弈论模型15-16
2.2.3 拍卖竞价模型16-17 2.3 本章小结17-18第三章 基于图论着色的频谱分配算法18-28 3.1 基于图论着色的理论基础18-19
3.1.1 图与图着色18
3.1.2 图论着色的频谱分配算法的数学模型18-19 3.2 基于图论着色模型的现有部分算法19-23
3.2.1 列表着色(List-coloring)算法19-21
3.2.2 颜色敏感的图论着色(CSGC)算法21-22
3.2.3 极大独立集算法22-23 3.3 仿真分析23-27 3.4 本章小结27-28第四章 改进的基于加权极大独立集的图论频谱分配算法28-36 4.1 图的构建28-30 4.2 频谱分配模型30-33
4.2.1 分配模型30-32
4.2.2 分配过程32-33 4.3 仿真分析33-35 4.4 本章小结35-36第五章 总结与展望36-37参考文献37-39致谢39-40攻读硕士学位期间取得的成果40
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Station(RS)
construction
wireless multi-hop network.It can
extend the coverage of the Base Station at low cost,
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the syetem. On the other hand,the Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM)
acknowledged
generation
mobile communication systems.It can not only eliminate Inter-Symbol Interference(ISI)
which is caused by
fading, but also improve the
efficiency.The
Orthogonal Frequency Division Multiple Access (OFDMA),which is based on OFDM
allocates a subcarrier or a group of subcarriers for different users adaptively.The field of
communication
precious,it
to investigate
resource allocation of OFDMA wireless multi-hop networks,which mainly applies those
two wireless technologies above .
Firstly,this
multi -hop
network of the OFDMA system,and
analyse the service flows and nodes in the whole
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allocation
algorithms
multi-Hungary
clustering
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algotithms
single-hop
network,the result is good.
Then, we use the
coloring theory
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