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认知无线电中空闲频谱检测技术的研究

摘要第1-5页
Abstract第5-14页
符号定义第14-15页
第1章 绪论第15-40页
   ·课题背景和研究意义第15-18页
     ·课题来源及背景第15-16页
     ·提高频谱利用率的途径第16-17页
     ·空闲频谱检测的意义第17-18页
   ·认知无线电第18-22页
     ·认知无线电的定义第18-19页
     ·认知无线电的主要特征第19-20页
     ·认知无线电的关键技术第20-21页
     ·认知无线电研究的进展第21-22页
   ·认知无线电的频谱检测技术第22-38页
     ·频谱检测的特殊性第22-24页
     ·频谱检测技术的分类第24-27页
     ·频谱检测技术研究的现状第27-37页
     ·存在的问题及改进目标第37-38页
   ·学位论文的主要研究内容与结构第38-40页
第2章 信号检测理论和基于GLRT的频谱检测方法第40-59页
   ·引言第40页
   ·信号检测的基本理论第40-46页
     ·信号检测的基本概念第40-41页
     ·信号检测的基本准则第41-45页
     ·含有未知参量的信号检测准则第45-46页
   ·基于GLRT的频谱检测算法第46-51页
     ·检测模型第46-47页
     ·算法描述第47-51页
     ·本文GLRT算法与能量法计算量的比较第51页
   ·仿真及性能分析第51-58页
     ·信噪比的定义第51-52页
     ·判决门限的设定第52-53页
     ·仿真与分析第53-58页
   ·本章小结第58-59页
第3章 基于循环谱统计量的频谱检测方法第59-83页
   ·引言第59-60页
   ·循环谱的基本理论第60-63页
     ·循环平稳信号的基本概念第60-61页
     ·循环谱的估计方法第61-63页
     ·循环谱的特性第63页
   ·DG循环谱统计量频谱检测算法第63-65页
   ·基于频域平滑的循环谱统计量频谱检测算法第65-74页
     ·检测模型第65页
     ·算法描述第65-74页
     ·FSCSS算法与DG算法计算量的比较第74页
   ·仿真及性能分析第74-82页
   ·本章小结第82-83页
第4章 基于多天线的频谱检测方法第83-103页
   ·引言第83页
   ·三种多天线频谱检测算法第83-92页
     ·检测模型第83-84页
     ·基于循环谱统计量的多天线频谱检测算法第84页
     ·基于能量检测的多天线等增益合并频谱检测算法第84-86页
     ·基于最优线性加权合并的多天线频谱检测算法第86-87页
     ·仿真及性能分析第87-92页
   ·多天线循环谱统计量频谱检测算法检测时长的优化第92-101页
     ·折衷的基于频域平滑的循环谱统计量频谱检测算法第92-94页
     ·多天线下折衷的循环谱统计量检测算法检测时长的优化第94-97页
     ·仿真及性能分析第97-101页
   ·本章小结第101-103页
第5章 基于集中式判决融合的优化合作频谱检测方法第103-125页
   ·引言第103页
   ·合作频谱检测算法的数学描述第103-104页
   ·合作频谱检测算法中联合判决概率的求解第104-109页
     ·高斯白噪声信道下联合判决概率的求解第105-107页
     ·平坦瑞利衰落信道下联合判决概率的求解第107-109页
   ·优化的合作频谱检测算法第109-117页
     ·合作检测概率的最优化问题第109-110页
     ·最优合作检测概率和优化参数的求解方法第110-113页
     ·优化合作频谱检测算法的实施步骤第113页
     ·仿真及性能分析第113-117页
   ·软判决优化合作频谱检测算法第117-122页
     ·算法描述第118-119页
     ·仿真及性能分析第119-122页
   ·判决相关条件下的优化合作频谱检测算法第122-124页
     ·算法描述第122页
     ·仿真及性能分析第122-124页
   ·本章小结第124-125页
结论第125-127页
参考文献第127-140页
附录第140-143页
攻读博士学位期间发表的论文第143页
攻读博士学位期间申请的专利第143-145页
致谢第145-146页
个人简历第146页
科研经历第146页

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