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认知无线电频谱感知技术的研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第11-25页
    1.1 研究背景及意义第11-13页
    1.2 频谱感知技术研究现状第13-23页
        1.2.1 窄带频谱感知第14-19页
            1.2.1.1 经典频谱感知第14-15页
            1.2.1.2 基于拟合优度检验的频谱感知第15-16页
            1.2.1.3 基于随机矩阵的频谱感知第16-19页
        1.2.2 宽带频谱感知第19-23页
            1.2.2.1 传统宽带频谱感知第19-21页
            1.2.2.2 基于压缩感知的宽带感知第21-23页
    1.3 本文主要工作与内容安排第23-25页
第2章 基于随机矩阵理论的窄带频谱感知第25-51页
    2.1 随机矩阵理论基础第25-28页
    2.2 随机矩阵理论下基本的频谱感知算法第28-36页
        2.2.1 ME-ED频谱感知算法第28-31页
        2.2.2 MME频谱感知算法第31-33页
        2.2.3 DMM频谱感知算法第33-35页
        2.2.4 算法性能仿真比较第35-36页
    2.3 改进的DMM频谱感知算法第36-43页
        2.3.1 拆分重组模型第36-38页
            2.3.1.1 顺序拆分重组第36-37页
            2.3.1.2 间隔拆分重组第37-38页
        2.3.2 IDMM算法原理第38-39页
        2.3.3 算法仿真与性能分析第39-43页
            2.3.3.1 O-DAR与I-DAR性能比较第39-41页
            2.3.3.2 门限值仿真分析第41页
            2.3.3.3 算法性能仿真分析第41-43页
    2.4 基于双特征值极限分布的频谱感知算法第43-50页
        2.4.1 DEL算法原理第43-47页
            2.4.1.1 判决门限的确定第43-46页
            2.4.1.2 DEL算法流程第46-47页
        2.4.2 算法仿真与性能分析第47-50页
            2.4.2.1 门限参数分析第47-49页
            2.4.2.2 算法性能比较第49-50页
    2.5 本章小结第50-51页
第3章 基于随机共振的窄带频谱感知第51-63页
    3.1 BSR理论基础第51-55页
        3.1.1 BSR系统模型第51-52页
        3.1.2 驱动信号临界幅度第52-54页
        3.1.3 驱动信号极限频率第54-55页
    3.2 基于BSR的频谱感知算法第55-62页
        3.2.1 算法原理第55-59页
            3.2.1.1 SNR增益第55-56页
            3.2.1.2 二次采样技术第56-57页
            3.2.1.3 算法流程第57-59页
        3.2.2 算法仿真与性能分析第59-62页
            3.2.2.1 BSR系统有效性仿真第59-60页
            3.2.2.2 基于BSR的频谱感知算法性能分析第60-62页
    3.3 本章小结第62-63页
第4章 基于压缩感知的宽带频谱感知第63-82页
    4.1 压缩感知理论基础第63-65页
        4.1.1 信号稀疏表示第63页
        4.1.2 测量矩阵构造第63-64页
        4.1.3 信号重构第64-65页
    4.2 基于差分信号的OMP频谱感知算法第65-70页
        4.2.1 宽带频谱感知模型第65-66页
        4.2.2 差分原理与算法流程第66-68页
        4.2.3 算法仿真与性能分析第68-70页
    4.3 基于贝叶斯预测密度的弱匹配追踪感知算法第70-81页
        4.3.1 有限维压缩采样模型第70-71页
        4.3.2 基于BPD的稀疏度估计第71-75页
        4.3.3 基于BPD的压缩感知算法第75-76页
        4.3.4 算法仿真与性能分析第76-81页
            4.3.4.1 稀疏度估计性能比较第76-77页
            4.3.4.2 频谱感知算法性能比较第77-81页
    4.4 本章小结第81-82页
第5章 总结与展望第82-84页
致谢第84-85页
参考文献第85-91页
附录第91页

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