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面向多任務的衛星時頻資源調度方案研究

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面向多任務的衛星時頻資源調度方案研究
論文目錄
 
摘要第1-5頁
ABSTRACT第5-14頁
第1章 緒論第14-21頁
  1.1 課題研究背景及意義第14-15頁
    1.1.1 研究背景第14頁
    1.1.2 研究目的及意義第14-15頁
  1.2 國內外研究現狀第15-19頁
    1.2.1 衛星資源調度模型研究現狀第16-17頁
    1.2.2 衛星資源調度算法研究現狀第17-19頁
    1.2.3 研究現狀分析第19頁
  1.3 本文主要研究內容與結構第19-21頁
第2章 衛星轉發器資源模型與調度問題分析第21-33頁
  2.1 衛星資源調度問題概述第21頁
  2.2 轉發器資源結構描述第21-23頁
  2.3 時頻資源調度問題的數學描述及評價指標第23-28頁
    2.3.1 問題假設第23-24頁
    2.3.2 數學描述及約束條件第24-26頁
    2.3.3 系統性能評價指標第26-28頁
  2.4 資源調度問題的復雜度分析第28-29頁
  2.5 求解算法介紹和分析第29-32頁
    2.5.1 確定性算法第29-30頁
    2.5.2 基于規則的啟發式算法第30頁
    2.5.3 智能優化算法第30-32頁
  2.6 本章小結第32-33頁
第3章 資源利用率優化的轉發器時頻資源分配第33-54頁
  3.1 二維裝箱問題求解模型及算法第33-36頁
    3.1.1 二維裝箱問題闡述第33頁
    3.1.2 裝箱問題求解算法第33-36頁
  3.2 基于資源利用率的轉發器時頻任務調度問題模型第36-39頁
    3.2.1 問題闡述第36-37頁
    3.2.2 模型參數及變量說明第37頁
    3.2.3 數學模型第37-38頁
    3.2.4 算法選擇及求解流程第38-39頁
  3.3 改進剩余矩形規則的資源分配算法第39-42頁
    3.3.1 剩余矩形規則的資源分配方案第39-42頁
    3.3.2 最佳匹配的剩余矩形資源分配方案第42頁
  3.4 結合遺傳算法的改進剩余矩形資源分配算法第42-48頁
    3.4.1 基因編碼第43頁
    3.4.2 種群初始化第43-44頁
    3.4.3 交叉算子第44-46頁
    3.4.4 變異算子第46-47頁
    3.4.5 改進剩余矩形規則的解碼算法第47頁
    3.4.6 適應度函數第47頁
    3.4.7 選擇算子第47-48頁
  3.5 算法仿真實例及結果分析第48-53頁
    3.5.1 參數設置第48頁
    3.5.2 測試實例第48-50頁
    3.5.3 算法結果分析第50-53頁
  3.6 本章小結第53-54頁
第4章 調度收益優化的轉發器時頻資源分配第54-74頁
  4.1 調度收益優化的資源分配問題模型第54-58頁
    4.1.1 問題描述及參數說明第54-55頁
    4.1.2 數學模型第55-56頁
    4.1.3 蟻群算法求解的有向圖模型第56-57頁
    4.1.4 蟻群算法的優化流程框架第57-58頁
  4.2 頻率時間窗口的建立及分配更新策略第58-61頁
    4.2.1 頻率時間窗口的建立第58-59頁
    4.2.2 頻率時間窗口的分配與更新規則第59-61頁
  4.3 基于頻率時間窗口的改進蟻群算法設計第61-66頁
    4.3.1 狀態轉移規則第62-63頁
    4.3.2 任務啟發式信息第63-64頁
    4.3.3 信息素更新原則第64-66頁
    4.3.4 終止準則第66頁
  4.4 蟻群算法收斂性證明第66-68頁
  4.5 算法仿真實例及結果分析第68-73頁
    4.5.1 參數設定第68-69頁
    4.5.2 測試實例第69-70頁
    4.5.3 算法結果分析第70-73頁
  4.6 本章小結第73-74頁
第5章 系統容量優化的轉發器頻率資源分配第74-91頁
  5.1 衛星轉發器的信號放大及互調干擾第74-77頁
    5.1.1 非線性功率放大器第74-75頁
    5.1.2 載波功率與互調干擾第75-76頁
    5.1.3 轉發器系統噪聲第76-77頁
  5.2 系統容量優化的轉發器資源分配問題模型第77-78頁
    5.2.1 問題闡述及參數說明第77頁
    5.2.2 數學模型第77-78頁
  5.3 基于遺傳算法的載波排列優化算法第78-81頁
    5.3.1 算法流程第79-80頁
    5.3.2 基因編碼與初始種群第80頁
    5.3.3 適應度函數第80頁
    5.3.4 交叉、變異和選擇算子第80-81頁
  5.4 算法仿真第81-90頁
    5.4.1 參數設計第81頁
    5.4.2 測試案例第81-83頁
    5.4.3 算法結果分析第83-90頁
  5.5 本章小結第90-91頁
第6章 全文總結與展望第91-93頁
  6.1 本文主要工作與貢獻第91-92頁
  6.2 后續工作展望第92-93頁
參考文獻第93-97頁
致謝第97-98頁
攻讀碩士學位期間發表學術論文情況第98-100頁

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