一、TINA在下一代移动系统中的应用（论文文献综述）
张少东[1]（2021）在《大规模MIMO OFDM及其在5G的研究》文中研究表明
刘珊,黄蓉,王友祥[2]（2021）在《全球6G研究发展综述》文中研究说明随着5G R16标准的完成以及商用规模的不断扩大,针对6G的研究也逐步开展起来,旨在为2030年的需求提供服务。尽管5G被赋能给社会带来多方面变化,但未来随着需求不断升级以及新兴技术、新型材料及各学科融合的促进,移动通信系统仍有很大的变革空间。针对已开展6G研究的组织机构及国家进行了介绍,包括背景、相关的进展及未来布局,同时分析了面向6G潜在的使能技术及网络架构,最后根据目前研究现状总结了6G的愿景及未来发展方向。
张婷婷[3]（2019）在《基于多运营商合作的绿色虚拟化回程网络组网技术研究》文中研究说明随着信息技术的发展,网络虚拟化技术的发展有着很重要的地位。该技术节约了使用成本,减少支出并且保证了网络安全。由于蜂窝网络的快速发展,导致能量消耗也越来越大,因此绿色能源供能不仅节约成本而且减少对环境的污染。在未来小蜂窝网络,它的回程链路非常密集,造成了很大的能源耗费和资源基础设施耗费,所以运营商之间可以组成虚拟化的回程网络,利用其他运营商的基础设施资源进行数据量传输,减少资源耗费。这样的系统中有能源供应者和运营商,这样的系统面临着能源供应者的存储问题,运营商的定价问题以及运营商之间如何组成虚拟化的回程网络等这些问题。针对以上问题,本文提出一个绿色虚拟化小蜂窝回程网络模型,该模型中有虚拟运营商,组装运营商和可再生能源供应者,其中虚拟运营商可以使用某些组装运营商的回程节点将数据量转发给虚拟运营商,每个组装运营商的一些回程节点是由可再生能源供应商供能。首先,为满足无线链路中随机数据量需求,虚拟运营商决定给组装运营商提供数据量的服务价格,组装运营商决定要给可再生能源供应商的能源价格。此外,每个组装运营商应确定它的离网节点应存留的可再生能源的数量和每个可再生能源供应商应确定储存多少可再生能源的数量。根据以上网络模型的描述,虚拟运营商,组装运营商和可再生能源供应者三者组成三阶段的斯塔克尔伯格博弈模型。采用逆向分析方法对该模型进行分析,第一步确定可再生能源供应商均衡的能源存储值,第二步确定组装运营商的均衡价格份额值以及第三步确定虚拟运营商均衡的价格值,最终使所有的参与者找到均衡的解决方案。仿真结果表明,所提出的绿色虚拟化小蜂窝回程网络与使用传统能源的非虚拟化回程网络进行了比较,为运营商和可再生能源供应者带来了很大的收益。提供了有关如何管理蜂窝回程虚拟运营商的定价和可再生能源的成本的方法,以便在未来的移动网络中设计密集绿色蜂窝网络。
陈鄂松[4]（2019）在《毫米波网络中基于AI的波束赋形与AP管理》文中提出随着无线通信技术的迅猛发展和智能终端设备的大量出现,人们对无线高速通信的要求也变得越来越高。然而,传统的微波频谱资源已经拥挤稀缺,其难以满足高速无线传输的需求。为了解决这一问题,通信界将目光转向高频段的毫米波,因此在下一代无线局域网标准IEEE 802.11ay中将使用毫米波进行无线通信。此外,为了增大无线信号的传输范围和提高信号传输的鲁棒性,可使用多AP（Access Point）系统来进行信号传输,在多AP系统中,AP与控制器间通过有线或无线相连,控制器用来对整个系统进行集中控制。当多AP系统使用毫米波进行通信时,许多问题的解决将变得更加复杂和困难,比如毫米波多AP系统中的波束赋形问题,特别是当STA（Station）具有较强移动性时。另外,系统的无线资源管理问题也急需解决,为了描述方便,本文将毫米波多AP系统中的AP与STA的配对和AP功率分配统称为AP管理问题。由于AI（Artificial Intelligence）技术相比较于传统的方法有许多的优点,因此本论文将使用AI技术来对毫米波多AP系统中的波束赋形和AP管理展开研究。论文首先研究了毫米波多AP系统中波束赋形问题,基于IEEE 802.11ay波束赋形机制提出了一种改进的毫米波多AP波束赋形方案,仿真结果显示改进方案能节省较多的训练开销。针对毫米波多AP移动系统,文中采用协调传输方式来提高系统传输的鲁棒性,并为此设计了一种协调波束赋形方案。为了进一步减小协调波束赋形方案的训练开销和提高系统的性能,文中将深度学习与协调波束赋形方案相结合,提出了一种基于深度学习的毫米波协调波束赋形方案,通过设计的深度学习模型对各个AP的最佳波束赋形向量进行预测。仿真结果表明,基于深度学习的毫米波协调波束赋形方案能获得更高的系统有效可达速率,并且深度学习模型在LOS（Line-of-sight）环境和NLOS（Non Line-of-sight）环境下均有很好的性能表现,其能快速适应多变的无线通信环境。然后论文研究了毫米波多AP系统中的AP管理问题,以使得整个系统的总速率最大化。AP管理问题包括AP与STA的配对以及AP的功率分配,文中首先建立数学模型,将AP管理问题描述为一个最优化问题。由于该最优化问题是一个NP-hard问题且是非凸的,不能通过直接求解来获得最优解,因此设计了一个迭代算法将最优化问题分解为两个子问题,分别进行求解,以获得AP管理问题的一个次优解。最后提出基于深度学习的AP管理方案,使用设计的迭代算法来生成训练数据和测试数据,并将这些数据用于深度学习模型的训练和测试。仿真结果表明,基于深度学习的AP管理方案的性能接近于迭代算法,但是其计算时间远远低于迭代算法所需的时间。
李哲[5]（2012）在《基于接收端补偿的OFDM系统非线性失真消除算法研究》文中研究表明正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM）作为无线环境下的一种多载波调制技术,它具有良好的抗多径衰落性能和高效的频带利用率。特别地,OFDM技术可以和各种多址技术（SDMA,CDMA等）相结合,从而最大限度地利用有限的频谱资源。因此,OFDM技术在下一代WLAN中受到了广泛的关注。然而OFDM信号最主要的缺点是具有较高的峰值平均功率比（Peak-to-average power ratio,PAPR）,发射端的功率放大器一般都不是线性的,而且线性范围有限,当具有高PAPR的OFDM信号经过放大器时,会产生非线性失真和谐波干扰。本文就是围绕如何消除放大器非线性失真,提高系统性能展开研究,主要工作如下：1)介绍了OFDM系统的基本原理及关键技术,推导了功率放大器的数学模型。列举了在通信系统中两种常用的放大器：固态功率放大器（Solid State Power Amplifier, SSPA）和行波管放大器（Traveling Wave Tube Amplifier, TWTA）,仿真分析了非线性放大器对OFDM信号的影响。2)提出了一种OFDM系统中联合信道估计的非线性补偿算法。该算法考虑了放大器非线性特性对导频符号的影响,提高信道估计准确性的同时大大改善了系统性能。仿真结果表明：该算法使系统的误码率性能得到了显着改善。3)提出了一种SDMA-OFDM系统中迭代的非线性补偿算法。该算法将传统的非线性补偿思想应用到多用户、多天线的SDMA-OFDM系统中,通过多次迭代对算法进行了改进,略微增加复杂度的基础上大大提升了系统性能。仿真结果表明,通过迭代算法,系统的误码率性能得到明显改善。4)基于哈默斯坦-维纳自适应滤波广义非线性时变信道模型,研究了非线性信道均衡和补偿算法,该方法在接收端对广义信道的非线性和线性均衡的参数进行联合均衡,最后通过仿真分析了算法性能的不足。
路兆铭[6]（2012）在《下一代移动通信系统中跨层资源分配研究》文中研究指明在下一代移动通信系统中,无线链路的不稳定性给高速数据业务的应用带来了挑战：随着用户需求的增加、无线终端设备性能的提升,视频类业务越来越多的应用到人们的日常生活中,视频类业务由于自身固有的特点,对网络带宽和延时都提出了严格的要求：无线网络宽带化趋势越来越明显,带来了移动业务类型的多样化,然而不同业务的QoS要求不一样,给各个协议层的实现提出了新要求。为了应对上述挑战,采用跨层资源分配技术,通过打破各个协议层的独立性,可以抑制无线信道的不稳定性带来的消极影响。跨层设计可以获得多协议层的分集增益,进而提升资源分配策略的性能。然而,跨层结构设计在给网络带来巨大整体收益的同时,无线网络跨层设计,特别是移动视频业务的跨层设计,会给优化器带来巨大的计算复杂度,要实现网络性能的动态自优化,需要在跨层资源分配策略上有所创新。本论文从动态调整各层参数实现网络性能自优化出发,设计并实现了高效的跨层资源分配算法,提出了基于模糊决策的视频跨层多目标优化方法,建立了视频业务QoS驱动的质量评价预测模型,研究了小区间协同的架构和接口,并利用多个相邻小区间协调有效抑制了小区间干扰。本论文的主要工作包括以下四个方面：提出了跨层势博弈理论模型。首先讨论了常用的跨层势博弈构建势函数的方法,分析了博弈迭代过程的收敛性、纳什均衡的存在性和唯一性,并证明了势博弈的有限递增属性,以及势博弈均衡状态的稳定性,最后分析了均衡状态的最优性,给出了衡量博弈最优性的指标。跨层势博弈理论一方面给跨层设计带来分布式的结构模型,在网络规模扩大时仍能够保持低复杂度；另一方面利用相应的收敛准则,能够快速的收敛到最优解,动态的调整多个网络层的参数,满足了下一代移动通信网络设计自优化的要求。建模并实现了跨层资源分配仿真平台。按照模块化的设计思想,将整个仿真平台分为业务级仿真模块、系统级仿真模块、链路级仿真模块和跨层优化器四个独立模块：并且平台的各个模块之间按照异步的方式进行工作,满足视频流对实时性的要求；平台采用可视化的工作界面,实时回放原始的视频流和用户终端接收到的视频流。利用该仿真平台,可以对研究中的新技术和新算法进行方便、快速、直观的验证和评估,节省了新技术开发的成本和周期。另外,平台真正从用户体验的角度出发,评估算法的性能。提出了新的视频业务跨层自优化资源分配策略。采用模糊多目标决策理论对视频业务的跨层优化问题进行建模,充分考虑了多个目标函数之间的相互作用；接下来在充分分析视频业务内容相关性和视频流特征的基础上,提出了视频流业务的QoS预测模型,能够根据视频业务在传输过程中的误块率对业务质量的影响进行准确的预测；最后为了降低跨层问题求解的复杂度,利用势博弈框架对跨层资源分配进行建模,实现了分布式问题求解,同时利用梯度投影准则作为博弈迭代过程中博弈主体的偏好准则,实现了博弈过程的并行收敛。视频业务跨层自优化资源分配策略本质是一种信道自适应技术,将SON技术和跨层资源分配相结合,根据无线信道的变化,动态自适应的调整跨层资源。采用跨层势博弈理论避免了视频跨层设计可能带来的巨大复杂度,实现了低复杂度、快速收敛的跨层资源分配算法,保证了收敛时间随着博弈主体数量的增加而呈线性递增,并且真正从用户体验角度出发分配无线资源。提出了主动式的跨层小区间干扰协调策略。通过仂调多个相邻小区,动态的改变子信道上的发射功率,改善信道传输环境,实现了改善整个小区吞吐量和降低网络能耗的目的,证明主动式的资源分配方式的有效性；在此前提下,提出了主动式的跨层资源分配策略,协调多个相邻小区同频子信道上的发射功率和用户调度,保证公平性的同时,为系统带来了多层分集增益。利用跨层势博弈理论对跨层资源分配问题建模,每次博弈迭代过程中采用粒丫群优化算法为博弈参与者选择最优回报策略,实现了跨层优化问题的分布式求解。主动式的跨层资源分配策略,通过调整物理层、MAC层参数,主动改善信道质量,达到了抑制OFDMA网络中固有的小区间干扰、降低网络总体功耗和提高小区中用户吞吐量的目的,同时通过分布式的算法结构,抵消了跨层设计带来的计算复杂度,保证了干扰协调过程的快速收敛。
王雪[7]（2006）在《浅析软件无线电技术及其在下一代通信系统中的应用》文中研究指明简要介绍了软件无线电的概念、组成结构及其关键技术,认为软件无线电是实现无线通信的一种新的体系结构。该结构摆脱了面向用途的设计思想,具有较好的灵活性和通用性。明确了第三代移动通信系统的推动作用使软件无线电呈现出的一些新的发展趋势,并在此基础上分析了软件无线电技术在下一代通信系统中的应用。
双锴[8]（2006）在《下一代网络业务控制能力的研究》文中指出下一代网络代表了电信网络未来的发展趋势，而目前对于NGN的业务控制能力以及限制等问题尚缺乏深入的认识。业务控制能力体现了NGN的优势，而限制则表明了NGN需要演进的方向，因此对NGN业务控制能力的研究具有重大意义。软交换是NGN控制层的核心实体，软交换的业务控制能力决定了NGN对所提供业务的控制能力。在这种背景下，本文对下一代网络中的业务控制能力进行了系统的分析，取得了一系列有价值的研究成果，概括起来主要包括以下几个方面： 1．在分析NGN业务特点的基础上，提出一个新的业务分类标准：信令／媒体链接的对应关系。此分类标准以面向业务开发者的角度对业务进行分类并向业务开发者提供有价值的开发信息。通过此新的业务分类标准可以看到NGN所支持的业务种类比传统电信网络大为丰富。 2．将NGN的业务控制能力根据其操作的信息对象不同定义为四个类别：呼叫类，承载类，用户属性信息类与消息类，提出了NGN中新增的业务控制能力，在此基础上指出NGN的业务控制能力相对于传统电信网络得到了较大的增强。 3．从网络实现的细节中抽象出一个通用的业务描述模型，分析了构成业务的四个基本元素：端点，通信链接，端点与通信链接的关联，通信链接之间的关联。并以对象图的形式分析了业务的静态属性，以有向图的形式描述了业务可能的动态行为。 4．针对NGN业务提供体系结构下目前已存在多种标准业务接口的现状，提出了基于软交换的一个呼叫关系模型与以之为基础的通用业务视图。不同的标准业务接口通过各自的视图转换层即可以接入采用该模型的业务提供平台。 5．针对下一代网络中多媒体业务／移动业务对于呼叫控制能力的功能需求，提出了一种基于分层结构、信令—承载控制相分离的通用呼叫状态模型。此模型不仅能够完成灵活的多媒体／移动呼叫控制功能，而且能够以统一的方式处理多种信令协议，特别适用于要求在下一代网络中支持多媒体业务／移动业务的软交换实体。 6．选择TLA（Temporal Logic of Actions）作为形式化描述的工具，基于通用的业务描述模型与呼叫控制模型的状态迁移规则，给出了业务动
刘真[9]（2006）在《基于业务级互联的下一代网络业务生成研究》文中研究指明电信业务发展迅猛,用户对各种新业务的需求也不断增长,且越来越强烈。因此,如何保证新业务的提供快速有效甚至允许用户可定制,是一个急需解决的问题。与传统网络相比,融合多种接入网的下一代网络（Next-Generation Networks,NGN）为业务生成带来了机遇,却也带来了更多的挑战。挑战之一是如何提供跨越异构网络的增值业务;挑战之二是寻求一种方便快捷的业务生成方式。本文的目的就是研究适合下一代网络创建、部署和实施业务的框架模型,以实现方便快捷的业务生成和提供,因而具有重要的理论意义和应用前景。本文探讨了下一代网络的业务定义、业务开放标准、开放网格服务体系结构、面向服务的计算等技术,对以上问题进行了深入研究,取得了以下具有独创性的成果:（1）基于业务级互联的下一代网络业务生成原理框架。研究下一代网络的业务生成,业务的概念是关键。本文首先提出了下一代网络业务的定义、接口及其基本特性。指出下一代网络的业务不是简单的对现有业务的组合或替代,而是面向体验的,处于底层网络能力和高层应用之间的中间层次,支持的内容更为丰富。在下一代多网融合环境下开放、分布的业务生成研究中,现有工作在理论模型和形式化描述方面基础薄弱,缺乏定量分析。本文提出了一种业务级互联模型,相比网络级互联模型,协议转换的实现部署复杂度降低了一个数量级。本文借鉴软件设计中的耦合因子概念,提出业务模型的耦合因子的定义,作为对模型开放性的衡量指标,并进行了复杂性计算分析。结果表明我们的模型相比网络级互联模型具有更好的可理解性、可维护性和复用潜力。基于上述模型,本文提出了下一代网络业务生成的两个关键准则:垂直开放准则和水平集成准则;以及为符合这两个准则,业务生成架构应该满足的若干属性。围绕这些准则和属性,本文提出了业务生成的层次架构,按照网络能力平面、业务开放平面、业务集成平面的划分原则使得业务生成中的业务开放性内涵进一步扩大;也使得业务生成能力变得愈发强大。（2）基于Parlay和OGSA的下一代网络业务生成平台ParlayGS。按照提出的原理框架,我们首先分析比较了现有的网络业务开放技术,引入了开放网络能力标准Parlay,屏蔽了底层网络的协议细节,实现了对异构网络业务能力的开放。但是Parlay本身只提供了外部应用访问网络能力的途径,并未实现全局的业务部署、管理、发现和集成机制。为此,我们进一步研究了现有的分布式计算技术,提出了以开放网格服务体系结构OGSA为基本架构,以网格业务为基本实体的分布式业务集成机制。以此为基础,提出了基于Parlay和OGSA的下一代网络业务生成平台ParlayGS。与已有的业务生成方法相比,ParalyGS用业务互通代替了网络互联,一体化地实现了业务开放和集成两个基本准则,能够较好的满足下一代网络业务生成所应有的属性。
邹丽恒[10]（2006）在《AMR在下一代网络中的研究和改进》文中研究指明市场和技术的发展正使电信运营商陷入了两难的境地。一方面，数据业务流量逐步超越语音并将成为未来网络的主导业务；另一方面，目前超过80％的业务收入仍来自语音业务。因此，如何建立一个可持续发展的网络，以保证运营商在获取眼前的语音收益的同时，又能在未来的数据多媒体业务中分得应有的市场份额，是提出下一代网络（Next Generation Network）以重构网络的出发点。 下一代网络的承载网采用IP网络，因此IP技术的“尽力而为”机制带来的服务质量差的问题也随之进入了下一代网络网络。此外，下一代网络中有效性的要求也显得非常突出，这是由于带宽资源是有限的。如何有效地解决网络的服务质量和有效性问题是下一代网络中的热点问题。 当前广泛采用的自适应多速率语音编码（AMR：Adaptive Multi-Rate Codec）对于系统容量和通话质量有非常重要的影响。本论文从AMR的角度出发，对下一代网络中的服务质量和有效性进行了论述。 本文顺应了下一代网络的发展趋势，以下一代网络网络和软交换为线索，对下一代网络和其服务质量进行了论述。首先从下一代网络的原理构架和其核心部件——软交换分析入手，主要研究了下一代网络的框架和分层结构以及软交换的功能映射和网络结构。接着论述了语音处理过程及其语音处理中的各种关键技术。接着说明了现有的IP QoS技术以及各种QoS方案。然后详细描述了AMR的编码原理。在此基础上，提出了一种将AMR与DiffServ结合的QoS方案，并通过模拟实验说明该方案能提供更好的语音服务质量。最后，提出了一种AMR语音编码的源控制速率中降低SID帧传输速率的方法，对AMR中的舒适背景噪声生成技术进行改进，降低背景噪声的编码速率，减少其对带宽的占用，进而提高系统容量。并通过仿真实验说明了该方案的可行性。此外，可根据信道和传输环境选择不同的SID传输速率，在原有语音帧自适应的基础上进一步实现了SID帧速率的自适应性。从而提高系统的灵活性和有效性
二、TINA在下一代移动系统中的应用（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、TINA在下一代移动系统中的应用（论文提纲范文）
（2）全球6G研究发展综述（论文提纲范文）
| 1 概述 |
| 2 全球6G研究现状 |
| 2.1 国际组织及区域组织 |
| 2.1.1 国际电信联盟（ITU) |
| 2.1.2 电气电子工程师协会（IEEE) |
| 2.1.3 第3代合作伙伴计划（3GPP) |
| 2.1.4 6G Flagship |
| 2.2 国家观点与布局 |
| 2.2.1 欧盟 |
| 2.2.2 美国 |
| 2.2.3 日本 |
| 2.2.4 韩国 |
| 2.2.5 中国 |
| 3 潜在研究方向 |
| 3.1 新型频谱 |
| 3.2 新型无线侧技术 |
| 3.2.1 大型智能表面 |
| 3.2.2 新型编码与波形 |
| 3.3 新型组网架构与网络能力 |
| 3.3.1 天地空海一体化 |
| 3.3.2 确定性网络 |
| 3.3.3 云原生 |
| 3.3.4 泛在智能 |
| 3.3.5 内生安全 |
| 4 总结 |
（3）基于多运营商合作的绿色虚拟化回程网络组网技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 专用术语注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 5G小蜂窝网络的发展以及面临问题 |
| 1.1.2 5G移动通信技术的概述 |
| 1.2 无线网络虚拟化与绿色通信的研究现状 |
| 1.2.1 无线网络虚拟化技术研究现状 |
| 1.2.2 绿色无线通信的研究现状 |
| 1.3 论文内容及章节安排 |
| 第二章 博弈论的概述 |
| 2.1 博弈论的基本定义与分类 |
| 2.1.1 博弈论的发展 |
| 2.1.2 博弈论的定义和分类 |
| 2.2 Stackelberg均衡 |
| 2.2.1 Stackelberg均衡的定义 |
| 2.2.2 Stackelberg均衡的特性 |
| 2.3 下一代移动通信中的博弈论应用 |
| 2.3.1 博弈论在下一代移动通信中的应用场景 |
| 2.3.2 博弈论在下一代无线多跳中继网络的应用 |
| 2.3.3 Stackelberg博弈在网络资源分配中的应用 |
| 2.3.4 Stackelberg博弈在分布式系统场景下的应用 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 绿色虚拟化无线小蜂窝回程网络的能量分配博弈 |
| 3.1 系统模型 |
| 3.1.1 绿色虚拟化无线小蜂窝回程网络模型 |
| 3.1.2 虚拟运营商和组装运营商 |
| 3.1.3 无线回程链路组网策略 |
| 3.2 RPS的存储博弈和组装运营商的价格份额博弈 |
| 3.2.1 RPS的均衡存储 |
| 3.2.2 组装运营商的价格份额策略 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 绿色虚拟化无线小蜂窝回程网络的价格博弈 |
| 4.1 虚拟运营商的最优定价求解 |
| 4.1.1 虚拟运营商的博弈分析 |
| 4.1.2 虚拟运营商的最优定价算法 |
| 4.2 系统中心式最优解算法 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 性能及仿真结果分析 |
| 5.1 仿真结果性能分析 |
| 5.1.1 不同的能源存储效率下能源存储和利润的比较 |
| 5.1.2 分布式算法与中心式算法性能对比 |
| 5.1.3 不同个数的组装运营商的利润比较 |
| 5.1.4 可再生能源与传统能源的比较 |
| 5.2 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 |
| 致谢 |
（4）毫米波网络中基于AI的波束赋形与AP管理（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 毫米波波束赋形研究现状 |
| 1.2.2 多AP系统中AP管理研究现状 |
| 1.2.3 AI在无线通信领域的研究现状 |
| 1.3 论文主要工作及内容安排 |
| 第2章 毫米波波束赋形及AI技术探究 |
| 2.1 毫米波波束赋形方法 |
| 2.2 毫米波波束赋形训练过程 |
| 2.2.1 扇区扫描 |
| 2.2.2 波束精炼细化 |
| 2.3 多AP系统架构 |
| 2.3.1 低频无线局域网中的多AP架构 |
| 2.3.2 IEEE802.11ay中的分布式网络架构 |
| 2.3.3 毫米波多AP系统架构 |
| 2.4 毫米波多AP系统波束赋形改进方案 |
| 2.4.1 控制器与AP间的波束赋形训练 |
| 2.4.2 AP与 STA间的波束赋形训练 |
| 2.4.3 仿真分析 |
| 2.5 深度神经网络概述 |
| 2.5.1 前向传播模型 |
| 2.5.2 反向传播模型 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于AI的毫米波多AP移动系统波束赋形研究 |
| 3.1 多AP移动系统协调传输模型 |
| 3.2 多AP移动系统传输速率分析 |
| 3.2.1 多AP移动系统的可达传输速率 |
| 3.2.2 多AP系统的有效可达速率 |
| 3.3 协调波束赋形方案 |
| 3.3.1 上行链路波束训练 |
| 3.3.2 下行链路协调传输 |
| 3.3.3 协调波束赋形方案的性能分析 |
| 3.4 基于深度学习的协调波束赋形方案 |
| 3.4.1 在线学习阶段 |
| 3.4.2 深度学习预测阶段 |
| 3.5 深度学习模型 |
| 3.5.1 深度神经网络模型 |
| 3.5.2 神经网络的输入与输出 |
| 3.5.3 学习模型和损失函数 |
| 3.6 仿真与分析 |
| 3.6.1 仿真参数设置 |
| 3.6.2 LOS场景仿真 |
| 3.6.3 NLOS场景仿真 |
| 3.6.4 系统适应性和鲁棒性仿真 |
| 3.6.5 上行链路发送功率对系统性能影响仿真 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基于AI的毫米波多AP系统AP管理研究 |
| 4.1 系统模型与问题描述 |
| 4.2 AP管理算法 |
| 4.3 基于深度学习的AP管理方案 |
| 4.3.1 DNN模型设计 |
| 4.3.2 数据的生成 |
| 4.3.3 DNN训练阶段 |
| 4.3.4 DNN测试阶段 |
| 4.4 仿真与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的论文专利及科研成果 |
（5）基于接收端补偿的OFDM系统非线性失真消除算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 1 绪论 |
| 1.1 无线通信的发展 |
| 1.2 课题的研究背景和意义 |
| 1.2.1 OFDM技术及特点 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 发射机功率放大器非线性消除技术研究现状 |
| 1.3.1 功率回退法 |
| 1.3.2 前馈技术 |
| 1.3.3 负反馈技术 |
| 1.3.4 非线性器件线性化技术 |
| 1.3.5 预失真技术 |
| 1.3.6 接收端非线性补偿技术 |
| 1.3.7 非线性信道均衡技术 |
| 1.4 本文的主要工作和结构安排 |
| 2 OFDM系统和功率放大器的基本原理 |
| 2.1 OFDM系统原理及关键技术 |
| 2.1.1 OFDM系统的调制和解调 |
| 2.1.2 OFDM系统的FFT实现 |
| 2.1.3 保护间隔和循环前缀 |
| 2.2 功率放大器的基本原理 |
| 2.2.1 功率放大器的非线性 |
| 2.2.2 功率放大器模型 |
| 2.2.3 功率放大器非线性对OFDM信号的影响 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 OFDM系统中联合信道估计的非线性补偿算法 |
| 3.1 联合信道估计的非线性补偿算法 |
| 3.1.1 基于导频的信道估计 |
| 3.1.2 算法描述 |
| 3.1.3 算法仿真与分析 |
| 3.2 本章小结 |
| 4 SDMA-OFDM系统中一种迭代的非线性补偿算法 |
| 4.1 SDMA-OFDM系统简介 |
| 4.1.1 SDMA-OFDM关键技术 |
| 4.1.2 SDMA-OFDM原理 |
| 4.2 SDMA-OFDM系统中一种迭代的非线性补偿算法 |
| 4.3 算法仿真与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于广义非线性信道均衡的补偿算法 |
| 5.1 广义的非线性信道模型 |
| 5.2 信道均衡 |
| 5.3 非线性信道均衡算法 |
| 5.3.1 非线性系统传输模型 |
| 5.3.2 非线性信道均衡算法推导 |
| 5.4 算法仿真分析及展望 |
| 5.5 本章小结及展望 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历 在学期间发表的学术论文与研究成果 |
| 致谢 |
（6）下一代移动通信系统中跨层资源分配研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 图目录 |
| 表目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 下一代移动通信系统中的无线资源分配 |
| 1.2.1 无线资源分配技术 |
| 1.2.2 无线资源分配的目标 |
| 1.2.3 下一代移动通信无线资源分配技术面临的挑战 |
| 1.3 下一代移动通信中的跨层设计 |
| 1.3.1 跨层设计的提出及概念 |
| 1.3.2 跨层资源分配的研究现状 |
| 1.3.3 跨层资源分配策略及参数 |
| 1.3.4 本论文的研究目标和意义 |
| 1.4 作者主要的研究工作 |
| 1.4.1 跨层势博弈理论及模型设计 |
| 1.4.2 下一代移动通信系统跨层资源分配仿真平台的设计与实现 |
| 1.4.3 信道自适应的自优化跨层资源分配策略 |
| 1.4.4 下一代移动通信中主动式的跨层资源分配策略 |
| 1.5 论文的主要创新点 |
| 1.6 论文的结构 |
| 1.7 参考文献 |
| 第二章 跨层势博弈理论及模型 |
| 2.1 博弈论的基本概念 |
| 2.2 势博弈的定义和分类 |
| 2.2.1 势博弈的定义及属性 |
| 2.2.2 势博弈的分类 |
| 2.3 完全势博奔 |
| 2.3.1 完全势博弈的分类 |
| 2.3.2 完全势博弈举例 |
| 2.4 博弈迭代的收敛 |
| 2.4.1 纳什均衡的存在性和唯一性 |
| 2.4.2 势博弈的有限递增属性 |
| 2.4.3 势博弈收敛的准则和时序 |
| 2.5 势博弈均衡的稳定性和最优性 |
| 2.5.1 势博弈均衡的稳定性 |
| 2.5.2 势博弈均衡的最优性 |
| 2.6 势博弈在移动通信中的应用 |
| 2.6.1 蜂窝网络中的功率控制 |
| 2.6.2 认知无线电网络中的功率控制 |
| 2.6.3 无线网络中分布式信道分配 |
| 2.7 跨层势博弈建模 |
| 2.8 本章小结 |
| 2.9 参考文献 |
| 第三章 跨层资源分配仿真平台建模与实现 |
| 3.1 仿真平台结构及相关参数设置 |
| 3.2 业务级仿真设计与建模 |
| 3.3 系统级仿真设计与建模 |
| 3.3.1 用户生成模块 |
| 3.3.2 调度模块 |
| 3.3.3 HARO模块 |
| 3.3.4 自适应调制和编码模块 |
| 3.3.5 干扰计算模块 |
| 3.3.6 仿真结果输出模块 |
| 3.4 链路级仿真设计与建模 |
| 3.4.1 传播路损 |
| 3.4.2 阴影衰落 |
| 3.4.3 快衰落 |
| 3.4.4 天线增益 |
| 3.4.5 仿真结果输出模块 |
| 3.5 仿真平台性能验证 |
| 3.5.1 系统级平台验证 |
| 3.5.2 业务级平台验证 |
| 3.6 本章小结 |
| 3.7 参考文献 |
| 第四章 信道自适应的自优化跨层资源分配 |
| 4.1 下一代移动通信中的SON技术 |
| 4.2 视频流业务跨层资源分配模型 |
| 4.2.1 视频流业务框架 |
| 4.2.2 跨层问题建模 |
| 4.3 基于模糊决策的自适应视频跨层资源分配 |
| 4.3.1 多目标优化问题建模 |
| 4.3.2 多目标优化理论 |
| 4.3.3 基于模糊决策的多目标优化问题求解 |
| 4.3.4 模糊多目标决策步骤 |
| 4.3.5 仿真及性能分析 |
| 4.4 分布式自适应视频跨层资源分配 |
| 4.4.1 链路自适应 |
| 4.4.2 跨层资源分配博弈建模 |
| 4.4.3 约束优化问题PSO求解 |
| 4.4.4 分布式自适应跨层资源分配步骤 |
| 4.4.5 仿真及分析 |
| 4.5 QoS驱动的视频跨层资源分配 |
| 4.5.1 失真感知的QoS预测模型 |
| 4.5.2 QoS驱动的跨层资源分配建模 |
| 4.5.3 仿真及分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 4.7 参考文献 |
| 第五章 主动式跨层资源分配策略研究 |
| 5.1 小区间干扰协调模型 |
| 5.2 多小区协同动态功率分配 |
| 5.2.1 DPPA算法建模 |
| 5.2.2 分布式功率分配的收敛性 |
| 5.2.3 多小区协同动态功率分配步骤 |
| 5.2.4 仿真及分析 |
| 5.3 分布式多小区节能 |
| 5.3.1 移动通信系统中的能耗结构 |
| 5.3.2 分布式多小区节能算法建模 |
| 5.3.3 分布式多小区功率分配步骤 |
| 5.3.4 仿真及性能分析 |
| 5.4 主动式跨层干扰协调 |
| 5.4.1 跨层资源分配问题建模 |
| 5.4.2 主动式跨层势博弈模型 |
| 5.4.3 主动式跨层势博弈的收敛性 |
| 5.4.4 仿真及分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 5.6 参考文献 |
| 第六章 总结与展望 |
| 缩略词 |
| 致谢 |
| 个人简历及已参加的科研工作 |
| 在攻博期间录用、发表和已投的文章 |
（7）浅析软件无线电技术及其在下一代通信系统中的应用（论文提纲范文）
| 1 软件无线电概述 |
| (1)较强的开放性。 |
| (2)完全的可编程性。 |
| (3)充分利用资源。 |
| 2 软件无线电系统组成 |
| 3 软件无线电关键技术 |
| 3.1 宽带多频段天线 |
| 3.2 宽带模数转换器 |
| 3.3 高速并行DSP |
| 3.4 总线结构及其实现 |
| 3.5 算法的研究 |
| 4 软件无线电发展状况 |
| 5 软件无线电在下一代通信系统中的应用 |
| 6 结束语 |
（8）下一代网络业务控制能力的研究（论文提纲范文）
| 绪论 |
| 1 研究工作的背景和意义 |
| 2 主要研究工作 |
| 3 论文的结构和主要内容 |
| 第一章 下一代网络业务控制能力研究综述 |
| 1.1 下一代网络技术概述 |
| 1.1.1 下一代网络的基本概念 |
| 1.1.2 下一代网络的体系结构 |
| 1.1.3 下一代网络的研究现状 |
| 1.2 下一代网络业务控制能力研究概述 |
| 1.2.1 下一代网络业务控制能力内容研究现状 |
| 1.2.2 下一代网络业务控制能力提供模型概述 |
| 1.2.3 下一代网络业务控制能力描述方法研究概述 |
| 1.2.3.1 DFC |
| 1.2.3.2 ANISE与CRESS |
| 1.2.3.3 MTS |
| 1.2.3.4 形式化描述技术 |
| 1.2.4 目前研究成果的现状与发展趋势 |
| 1.3 本章小结 |
| 1.4 参考文献 |
| 第二章 下一代网络业务控制能力的分析 |
| 2.1 NGN业务分类 |
| 2.1.1 面向业务使用者／管理者的业务分类 |
| 2.1.1.1 按基本属性和提供方式分类 |
| 2.1.1.2 按功能特征分类 |
| 2.1.1.3 按通信属性分类 |
| 2.1.1.4 按会话控制分类 |
| 2.1.1.5 按通信角色分类 |
| 2.1.2 面向业务开发者／管理者的业务分类 |
| 2.1.2.1 适用于NGN的业务分类 |
| 2.2 NGN业务控制能力集合 |
| 2.2.1 呼叫类业务控制能力 |
| 2.2.2 承载类业务控制能力 |
| 2.2.3 用户属性信息类业务控制能力 |
| 2.2.4 消息类业务控制能力 |
| 2.3 NGN业务控制能力的提供 |
| 2.3.1 传统电信网控制智能的局限性分析 |
| 2.3.2 下一代网络控制智能分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 2.5 参考文献 |
| 第三章 一个通用的业务描述模型 |
| 3.1 通用的业务描述模型的必要性 |
| 3.2 业务描述模型研究现状 |
| 3.3 一个通用的业务描述模型 |
| 3.3.1 端点 |
| 3.3.2 通信链接 |
| 3.3.3 用户与通信链接的关联 |
| 3.3.4 通信链接之间的关联 |
| 3.3.5 通用业务描述模型的状态转移 |
| 3.4 多媒体业务描述实例 |
| 3.5 与其它描述模型的比较 |
| 3.6 本章小结 |
| 3.7 参考文献 |
| 第四章 基于软交换的会话控制模型与通用业务视图 |
| 4.1 开放的业务接口与通用的业务提供体系结构 |
| 4.1.1 基于协议的业务提供 |
| 4.1.1.1 INAP协议 |
| 4.1.1.2 SIP协议 |
| 4.1.2 基于API的业务提供 |
| 4.1.2.1 Parlay API介绍 |
| 4.1.2.2 JAIN介绍 |
| 4.1.2.3 Joint API介绍 |
| 4.1.3 基于脚本的业务提供 |
| 4.1.3.1 CPL语言 |
| 4.1.3.2 VoiceXML |
| 4.1.3.3 CCXML |
| 4.1.3.4 XTML |
| 4.1.4 通用的业务提供体系结构 |
| 4.2 通用业务视图与会话控制模型的功能需求 |
| 4.2.1 业务逻辑控制需求 |
| 4.2.2 软交换系统所提供的能力范围 |
| 4.3 现有业务视图与会话控制模型介绍 |
| 4.3.1 窄带智能网 |
| 4.3.2 宽带智能网 |
| 4.3.3 Parlay API |
| 4.3.4 TINA |
| 4.4 基于软交换的会话控制模型与通用业务视图 |
| 4.4.1 呼叫模型的基本思想 |
| 4.4.2 基于软交换的呼叫关系模型与业务视图 |
| 4.4.3 业务视图提供的控制能力 |
| 4.4.4 基于SBS-CRM／GSV的通用业务提供体系结构 |
| 4.5 SBS-CRM／GSV应用说明及业务举例 |
| 4.5.1 应用发起的两方通话 |
| 4.5.2 呼叫转移 |
| 4.5.3 三方通话 |
| 4.5.4 应用发起的Dial Out会议 |
| 4.6 与现有控制模型／视图的比较 |
| 4.7 本章小结 |
| 4.8 参考文献 |
| 第五章 基于软交换的一种通用呼叫状态模型 |
| 5.1 呼叫状态模型的功能需求 |
| 5.2 呼叫状态模型的研究现状 |
| 5.2.1 窄带智能网中的BCSM模型 |
| 5.2.2 移动智能网中的控制模型 |
| 5.2.3 宽带智能网的控制模型 |
| 5.2.4 VoIP中的呼叫模型 |
| 5.3 一种通用的呼叫状态模型 |
| 5.3.1 信令链接控制模型 |
| 5.3.2 承载控制模型 |
| 5.3.3 模型间的指示关系 |
| 5.4 基于呼叫状态模型的呼叫流程 |
| 5.4.1 呼叫建立流程 |
| 5.4.1.1 SIP协议—Invite携带SDP |
| 5.4.1.2 SIP协议—Invite没有携带SDP |
| 5.4.1.3 H.323协议—Normal方式 |
| 5.4.2 呼叫过程中修改媒体链接 |
| 5.4.2.1 SIP协议—修改原有媒体链接 |
| 5.4.2.2 SIP协议—新建一条媒体链接 |
| 5.4.2.3 H.323协议—新建一条媒体链接 |
| 5.4.3 呼叫结束流程 |
| 5.4.3.1 SIP协议 |
| 5.4.3.2 H.323协议 |
| 5.5 呼叫状态模型在IMS中的应用 |
| 5.6 与其他控制模型的比较 |
| 5.7 本章小结 |
| 5.8 参考文献 |
| 第六章 NGN业务的形式化描述与验证 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 时态逻辑简介 |
| 6.2.1 时态逻辑的起源 |
| 6.2.2 时态逻辑的分类 |
| 6.2.3 系统的两个主要属性 |
| 6.2.4 TLA简介 |
| 6.2.4.1 TLA元素 |
| 6.2.4.2 TLA公式 |
| 6.2.4.3 描述系统的TLA公式 |
| 6.2.4.4 TLA的推理规则 |
| 6.2.4.5 TLA的特点与局限性 |
| 6.3 本文使用的TLA的描述规则与方法 |
| 6.4 业务动态行为的形式化描述 |
| 6.4.1 集合定义 |
| 6.4.2 常量定义 |
| 6.4.3 函数定义 |
| 6.4.4 谓词定义 |
| 6.4.5 操作定义 |
| 6.4.6 公式定义 |
| 6.5 业务控制能力的形式化描述 |
| 6.5.1 集合定义 |
| 6.5.2 常量定义 |
| 6.5.3 谓词定义 |
| 6.5.4 操作定义 |
| 6.5.5 活性属性公式定义 |
| 6.5.6 公式定义 |
| 6.6 NGN业务提供的形式化验证 |
| 6.6.1 变量映射规则 |
| 6.6.2 初始化条件证明 |
| 6.6.3 安全属性的不变量 |
| 6.6.4 不变量的证明 |
| 6.6.5 业务动态行为的证明 |
| 6.6.6 最后一步 |
| 6.7 本章小结 |
| 6.8 参考文献 |
| 附录：本章公式中使用的缩写符号 |
| 第七章 结束语 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 进一步的研究工作 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
（9）基于业务级互联的下一代网络业务生成研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| 图目录 |
| 表目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 电信网络业务架构 |
| 1.2.2 业务体系结构、业务生成和业务生成环境 |
| 1.2.3 互联网模式的服务提供 |
| 1.2.4 现有研究存在的问题 |
| 1.3 本文的研究问题 |
| 1.4 本文的主要工作和贡献 |
| 1.5 论文章节简介 |
| 第二章 下一代网络的业务定义及其基本特性 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 传统电信网和IP 网的业务 |
| 2.3 下一代网络业务的视图 |
| 2.4 下一代网络业务的定义 |
| 2.4.1 业务的关系型定义 |
| 2.4.2 业务、实体、角色及其接口 |
| 2.4.3 业务系统的开环和闭环属性 |
| 2.4.4 业务的阶和时空属性 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 下一代网络业务生成的理论模型 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 网络级互联模型 |
| 3.3 业务级互联模型 |
| 3.3.1 业务级互联模型的描述 |
| 3.3.2 业务级互联模型的形式化定义 |
| 3.4 耦合度度量分析 |
| 3.4.1 软件系统中的耦合因子 |
| 3.4.2 业务模型的耦合因子定义 |
| 3.4.3 基于业务模型耦合因子的业务系统开放性衡量 |
| 3.5 开放和集成条件准则 |
| 3.5.1 垂直的开放准则 |
| 3.5.2 水平的集成准则 |
| 3.6 业务生成的层次架构 |
| 3.6.1 网络能力平面 |
| 3.6.2 业务开放平面 |
| 3.6.3 业务集成平面 |
| 3.6.4 层次架构的特点 |
| 3.7 小结 |
| 第四章 基于Parlay 和OGSA 的下一代网络业务生成平台ParlayGS |
| 4.1 概述 |
| 4.2 基于Parlay 的业务开放 |
| 4.2.1 业务的开放技术分析 |
| 4.2.2 Parlay 对开放准则的支持 |
| 4.3 基于OGSA 的业务集成 |
| 4.3.1 业务的集成技术分析 |
| 4.3.2 OGSA 对集成准则的支持 |
| 4.4 下一代网络业务生成架构ParlayGS |
| 4.4.1 ParlayGS 概述 |
| 4.4.2 ParlayGS 的层次关联 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 ParlayGS 的业务生成机制 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 Parlay 和SIP 协议的映射机制 |
| 5.2.1 地址解析 |
| 5.2.2 实体映射 |
| 5.2.3 消息映射 |
| 5.3 Parlay 和网格平台的通信连接 |
| 5.3.1 问题的分析 |
| 5.3.2 面向服务的Parlay 和网格平台间的通信连接模型 |
| 5.3.3 基于规范化方法的业务模型统一 |
| 5.3.4 服务的注册和查找机制 |
| 5.4 Parlay 业务和网格服务的集成机制 |
| 5.4.1 集成的对象和模式 |
| 5.4.2 业务集成问题分析 |
| 5.4.3 业务集成方法 |
| 5.4.4 基于推/拉模型的同步机制 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 实验和验证评价 |
| 6.1 概述 |
| 6.2 实验方法和实验设计 |
| 6.3 对开放机制的验证实验 |
| 6.4 对集成机制的验证实验 |
| 6.4.1 普通的集成 |
| 6.4.2 同步机制 |
| 6.4.3 带状态、松散耦合的业务集成实验例 |
| 6.5 基于Parlay-SIP 网关对开放和集成机制的一体化验证实验 |
| 6.5.1 支持呼叫控制的Parlay-SIP 网关原型 |
| 6.5.2 对Parlay-SIP 网关的验证应用例 |
| 6.5.3 网格服务对呼叫控制网络能力的控制 |
| 6.6 评价 |
| 6.7 小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（10）AMR在下一代网络中的研究和改进（论文提纲范文）
| 第一章 前言 |
| 1.1 课题背景及研究目的和意义 |
| 1.1.1 课题背景 |
| 1.1.2 研究目的和意义 |
| 1.2 本文的研究内容和创新点 |
| 第二章 下一代网络的结构体系 |
| 2.1 下一代网络的定义 |
| 2.2 下一代网络网络环境和网络功能 |
| 2.3 基于软交换的下一代网络结构体系 |
| 2.4 基于软交换的下一代网络特点 |
| 第三章 语音处理技术 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 语音处理过程 |
| 3.3 语音处理的关键技术 |
| 3.3.1 压缩技术 |
| 3.3.2 语音抖动技术 |
| 3.3.3 丢包重建技术 |
| 3.3.4 回声消除技术 |
| 3.3.5 静音压缩技术 |
| 第四章 IP QOS技术 |
| 4.1 综合服务模型(INTSERV) |
| 4.1.1 RSVP协议 |
| 4.1.2 RSVP—在语音业务中应用的可行性 |
| 4.2 区分服务模型(DIFFSERV) |
| 4.2.1 区分服务的技术特点和研究现状 |
| 4.2.2 区分服务的相关要求 |
| 4.2.3 区分服务的方法和策略 |
| 4.2.4 DIFFSERV—在语音业务中的应用 |
| 4.3 解决QoS的方案 |
| 第五章 自适应语音编码技术 |
| 5.1 语音编码概述 |
| 5.1.1 概述 |
| 5.1.2 多速率语音编码的发展现状 |
| 5.1.3 多速率语音编码的速率控制方式 |
| 5.1.4 多速率语音编码的发展方向 |
| 5.2 AMR编解码算法原理 |
| 5.2.1 AMR语音编码概述 |
| 5.2.2 预处理 |
| 5.2.3 线性预测(LP)分析及量化 |
| 5.2.4 开环基音分析 |
| 5.2.5 解码器 |
| 第六章 一种基于DIFFSERV和AMR的语音业务QOS解决方案 |
| 6.1 所提方案 |
| 6.2 对比分析 |
| 6.3 仿真结果 |
| 第七章 舒适背景噪声生成技术的改进 |
| 7.1 舒适背景噪声生成技术的基本原理 |
| 7.2 舒适背景噪声生成技术的具体算法 |
| 7.2.1 发送端功能 |
| 7.2.2 接收端功能 |
| 7.3 舒适背景噪声生成技术的改进 |
| 7.3.1 改进的方法 |
| 7.3.2 改进方法的可行性分析 |
| 7.3.3 仿真验证 |
| 7.3.4 自适应舒适背景噪声传输速率 |
| 7.3.5 小结 |
| 第八章 结束语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、TINA在下一代移动系统中的应用（论文参考文献）
- [1]大规模MIMO OFDM及其在5G的研究[D]. 张少东. 南京邮电大学, 2021
- [2]全球6G研究发展综述[J]. 刘珊,黄蓉,王友祥. 邮电设计技术, 2021(03)
- [3]基于多运营商合作的绿色虚拟化回程网络组网技术研究[D]. 张婷婷. 南京邮电大学, 2019(02)
- [4]毫米波网络中基于AI的波束赋形与AP管理[D]. 陈鄂松. 西南交通大学, 2019(03)
- [5]基于接收端补偿的OFDM系统非线性失真消除算法研究[D]. 李哲. 郑州大学, 2012(09)
- [6]下一代移动通信系统中跨层资源分配研究[D]. 路兆铭. 北京邮电大学, 2012(01)
- [7]浅析软件无线电技术及其在下一代通信系统中的应用[J]. 王雪. 天津工程师范学院学报, 2006(03)
- [8]下一代网络业务控制能力的研究[D]. 双锴. 北京邮电大学, 2006(11)
- [9]基于业务级互联的下一代网络业务生成研究[D]. 刘真. 中国科学院研究生院（计算技术研究所）, 2006(10)
- [10]AMR在下一代网络中的研究和改进[D]. 邹丽恒. 北京邮电大学, 2006(11)