| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 认知无线电（CR）概述 | 第12-17页 |
| 1.2.1 CR的概念 | 第12-17页 |
| 1.2.2 CR的认知能力和重配置能力 | 第17页 |
| 1.3 频谱感知与共享研究现状 | 第17-20页 |
| 1.3.1 频谱感知的国内外研究 | 第17-19页 |
| 1.3.2 频谱共享的国内外研究 | 第19-20页 |
| 1.4 CR在铁路通信领域的应用研究 | 第20-21页 |
| 1.5 论文主要内容及结构安排 | 第21-22页 |
| 1.6 本章小结 | 第22-23页 |
| 2 认知的铁路移动通信网络（CRMCN） | 第23-32页 |
| 2.1 铁路移动通信网络及其演进 | 第23-27页 |
| 2.1.1 铁路移动通信网络体系结构 | 第23-25页 |
| 2.1.2 铁路移动通信网络核心技术 | 第25-26页 |
| 2.1.3 GSM-R向LTE-R演进的可行性 | 第26-27页 |
| 2.2 认知的铁路移动通信网络（CRMCN） | 第27-31页 |
| 2.2.1 CRN关键技术 | 第27-29页 |
| 2.2.2 认知的铁路移动通信网络模型 | 第29-31页 |
| 2.3 本章小结 | 第31-32页 |
| 3 认知的铁路移动通信网络（CRMCN）分簇算法 | 第32-56页 |
| 3.1 分簇的CRMCN架构 | 第32-34页 |
| 3.1.1 分簇结构的必要性 | 第32页 |
| 3.1.2 分簇的CRMCN模型 | 第32-34页 |
| 3.2 典型分簇算法及性能比较 | 第34-37页 |
| 3.2.1 分簇的概念、目标及参数定义 | 第34-35页 |
| 3.2.2 典型分簇算法原理 | 第35-37页 |
| 3.3 基于加权的CRMCN分簇算法 | 第37-49页 |
| 3.3.1 CRMCN加权分簇算法设计思想 | 第37-40页 |
| 3.3.2 CRMCN加权分簇算法流程 | 第40-41页 |
| 3.3.3 分簇CRMCN的簇头选举 | 第41-45页 |
| 3.3.4 分簇CRMCN的网关选举 | 第45-46页 |
| 3.3.5 分簇CRMCN的簇维护 | 第46-49页 |
| 3.4 仿真结果与分析 | 第49-54页 |
| 3.4.1 仿真环境及参数 | 第49-52页 |
| 3.4.2 结果与分析 | 第52-54页 |
| 3.5 本章小结 | 第54-56页 |
| 4 认知的铁路移动通信网络（CRMCN）分簇频谱感知 | 第56-70页 |
| 4.1 频谱感知的概念和分类 | 第56页 |
| 4.2 单点频谱感知 | 第56-58页 |
| 4.3 协作式频谱感知 | 第58-62页 |
| 4.4 结合分簇的协作频谱感知算法 | 第62-67页 |
| 4.4.1 1～2 比特量化法的提出 | 第62-65页 |
| 4.4.2 基于阈值贴近度的模糊似然数据融合判决法 | 第65-67页 |
| 4.5 仿真结果与分析 | 第67-69页 |
| 4.6 本章小结 | 第69-70页 |
| 5 认知的铁路移动通信网络（CRMCN）频谱共享 | 第70-95页 |
| 5.1 频谱共享的分类 | 第70-72页 |
| 5.2 频谱共享模型 | 第72-81页 |
| 5.2.1 博弈论模型的频谱共享 | 第72-74页 |
| 5.2.2 经济学理论模型的频谱共享 | 第74-78页 |
| 5.2.3 生物激励模型的频谱共享 | 第78-81页 |
| 5.3 基于重复博弈的频谱共享算法 | 第81-84页 |
| 5.3.1 重复博弈的概念 | 第81-82页 |
| 5.3.2 重复博弈频谱共享模型 | 第82-84页 |
| 5.4 性能分析 | 第84-88页 |
| 5.4.1 认知用户速率收益 | 第84-87页 |
| 5.4.2 算法的收敛性 | 第87页 |
| 5.4.3 算法的公平性 | 第87-88页 |
| 5.5 仿真结果 | 第88-94页 |
| 5.6 本章小结 | 第94-95页 |
| 结论 | 第95-97页 |
| 致谢 | 第97-98页 |
| 参考文献 | 第98-107页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第107-108页 |