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无线频谱环境认知技术研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-18页
第一章 绪论第18-32页
   ·研究背景第18-19页
   ·认知无线电技术及研究现状第19-30页
     ·认知无线电技术第19-20页
     ·认知无线电研究的现状第20-23页
     ·频谱感知技术研究状况第23-26页
     ·信号识别技术研究状况第26-30页
   ·主要研究内容和贡献第30-31页
   ·本论文的结构安排第31-32页
第二章 无线频谱环境认知的关键技术第32-47页
   ·单节点检测技术第32-37页
     ·能量检测技术第33-34页
     ·协方差矩阵检测技术第34-35页
     ·匹配滤波器检测技术第35-37页
   ·合作频谱感知技术第37-43页
     ·基于硬判决的合作频谱感知第37-39页
     ·基于软融合的合作频谱感知第39-41页
     ·基于分簇的合作频谱感知第41-42页
     ·基于中继的合作频谱感知第42-43页
   ·盲源分离技术第43-46页
     ·盲源分离的模型第43-44页
     ·盲源分离的算法第44-45页
     ·盲源分离技术的研究现状第45-46页
   ·本章总结第46-47页
第三章 基于双门限和证据理论的合作频谱感知算法研究第47-70页
   ·问题的提出第47-51页
     ·单节点检测的局限性第48-50页
     ·合作频谱感知的可靠性第50-51页
   ·算法的核心技术第51-60页
     ·双门限能量检测第52-55页
     ·节点选择第55-57页
     ·D-S 证据理论第57-60页
   ·基于双门限和证据理论的合作频谱感知算法第60-65页
     ·系统构架和算法介绍第60-62页
     ·本地感知结果的计算第62-64页
     ·信任度函数的融合第64-65页
     ·最终判决第65页
   ·仿真与性能分析第65-69页
     ·仿真条件第65-66页
     ·仿真结果第66-69页
   ·本章总结第69-70页
第四章 基于压缩感知的混合信号分离算法研究第70-88页
   ·问题的提出第70-71页
   ·压缩感知技术和小波边缘检测技术第71-75页
     ·压缩感知技术第72-74页
     ·小波边缘检测技术第74-75页
   ·基于压缩感知的混合信号分离算法第75-82页
     ·系统构架和算法介绍第75-76页
     ·压缩采样及信号恢复第76-78页
     ·频谱边缘确定第78-80页
     ·盲源分离的实现第80-82页
   ·算法的仿真与性能分析第82-87页
     ·仿真条件第83-84页
     ·仿真结果第84-87页
   ·本章总结第87-88页
第五章 非合作混合信号的制式识别及仿真实现第88-104页
   ·问题的提出第88-89页
   ·制式识别技术第89-94页
     ·常见信号制式介绍第90-92页
     ·常见调制信号介绍第92-94页
     ·信号的调制识别第94页
   ·信号制式识别方法模型第94-96页
   ·非合作混合信号的制式识别仿真第96-103页
     ·仿真条件第96-97页
     ·仿真结果第97-103页
   ·本章总结第103-104页
第六章 总结与展望第104-106页
   ·研究工作总结第104-105页
   ·研究工作展望第105-106页
致谢第106-107页
参考文献第107-118页
攻博期间的研究成果第118-119页

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