认知无线自组织网络中的可用带宽估计理论和应用

前言
第1章  绪论
  1.1  认知无线自组织网络的基本概念
    1.1.1  认知无线自组织网络与认知无线网络
    1.1.2  认知无线自组织网络与传统自组织网络
  1.2  认知无线自组织网络的研究及其应用
    1.2.1  国内外研究概况
    1.2.2  相关标准化工作
第2章  认知无线自组织网络关键技术分析
  2.1  网络信息感知技术
    2.1.1  频谱感知技术
    2.1.2  可用带宽估计技术
  2.2  动态接入控制技术
    2.2.1  信道协商机制
    2.2.2  信道选择策略
  2.3  智能决策与网络重构技术
  2.4  可用带宽信息对认知无线自组织网络的意义
第3章  可用带宽估计的相关模型和主要方法
  3.1  基本模型和概念
    3.1.1  认知无线网络频谱共享方式
    3.1.2  认知无线网络干扰模型
    3.1.3  无线网络中的排队模型
  3.2  可用带宽估计的主要方法和问题
    3.2.1  基于探测的方法
    3.2.2  基于感知的方法
    3.2.3  基于模型的方法
第4章  共享信道情况下单跳链路的可用带宽估计
  4.1  共享单信道情况下单跳链路模型
  4.2  单跳链路可用带宽估计中的问题
  4.3  对干扰的考虑：单节点信道空闲比率的计算
  4.4  多用户竞争与退避过程
  4.5  隐藏节点引起的碰撞概率的数学表达
    4.5.1  隐藏节点的概念及其分类
    4.5.2  碰撞概率计算
  4.6  同步问题的考虑
  4.7  仿真评估
第5章  共享信道情况下多跳路径的可用带宽估计
  5.1  多跳路径中的流内竞争问题描述及其经典分析模型
  5.2  多跳路径中的流内竞争分析
    5.2.1  竞争图的一般构建过程
    5.2.2  多跳链路的竞争图与分析
  5.3  基于*优化方法的端到端可用带宽估计
    5.3.1  *优化问题的数学建模
    5.3.2  *优化问题的求解
    5.3.3  估计多跳路径端到端可用带宽的实例
  5.4  评估实验
    5.4.1  多跳路径可用带宽估计方法的准确性
    5.4.2  多跳路径端到端带宽容量
    5.4.3  负载控制效果与瓶颈链路位置的关系
    5.4.4  多速率的情况
第6章  实时可用带宽估计方法
  6.1  问题描述
  6.2  卡尔曼滤波器的数学模型
  6.3  参数设置
  6.4  对卡尔曼滤波器的测试
  6.5  基于卡尔曼滤波器的实时可用带宽估计
第7章  基于模型的可用带宽预测的基本方法
  7.1  模型的建立
    7.1.1  模型整体框架
    7.1.2  s—r链路模型
    7.1.3  干扰模型
    7.1.4  参数映射模型
    7.1.5  参数初始化
  7.2  基于模型的可用带宽预测算法
    7.2.1  预测带宽可行性的算法
    7.2.2  端到端可用带宽预测
  7.3  基于模型的可用带宽预测算法的评估
    7.3.1  可用带宽预测的准确性评估
    7.3.2  更多评估的统计结果
    7.3.3  模型的合理性及其与已有研究成果的一致性
  7.4  基于模型算法的进一步讨论
第8章  单跳网络中保障qos的可用带宽预测
  8.1  服务时间与无限队长排队模型
    8.1.1  服务时间的表达式
    8.1.2  服务时间的均值与方差
    8.1.3  m／g／l排队模型下的qos参数
  8.2  有限队长排队模型
    8.2.1  基于信号传递函数的服务时间模型
    8.2.2  m／g／k排队模型
    8.2.3  m／g／k排队模型下的qos参数
  8.3  支持全局qos保障的可用带宽预测方法
  8.4  分析模型与可用带宽估计算法的仿真评估
    8.4.1  带宽需求可行性判定算法的合理性
    8.4.2  有限队长分析模型下可用带宽预测的准确性
第9章  多跳网络中保障qos的可用带宽预测
  9.1  排队网络的扩散近似法
  9.2  排队网络参数映射与qos表达
    9.2.1  排队网络的参数映射
    9.2.2  多跳路径中业务流的qos参数
  9.3  基于qos保障原则的多跳路径可用带宽预测
    9.3.1  可用带宽预测方法
    9.3.2  仿真验证
  9.4  多跳路径稳定容量分析
    9.4.1  简化的排队网络模型与路径容量计算方法
    9.4.2  仿真验证与分析
第10章  感知时间与发送时间比例对可用带宽的影响和优化方法
  10.1  系统模型
  10.2  *优发送时间分析
  10.3  考虑*优发送时间的认知mac协议设计
  10.4  认知mac协议性能分析
  lo.4.1  空闲时隙分类
    10.4.2  利用马尔可夫模型进行性能分析
  10.5  仿真评估
  10.5.1  感知时间的影响
  10.5.2  发送时间的影响
  10.5.3  认知用户网络密度的影响
第11章  可用带宽信息应用案例
  11.1  基于可用带宽的多跳接纳控制方法
    11.1.1  算法描述
    11.1.2  仿真评估
  11.2  基于可用带宽的分布式协同中继节点选择
    11.2.1  协同中继节点选择问题介绍与分析
    11.2.2  基于干扰感知的分布式中继节点选择算法
    11.2.3  实验与性能评估
参考文献