| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 无线传感器网络辅助认知无线电系统概述 | 第9-10页 |
| 1.2.1 系统架构 | 第9-10页 |
| 1.2.2 研究思路 | 第10页 |
| 1.3 论文的主要内容及结构 | 第10-12页 |
| 第二章 无线传感器网络辅助认知无线电频谱感知方法研究 | 第12-30页 |
| 2.1 WSN辅助认知无线电频谱感知基本原理 | 第12-15页 |
| 2.1.1 WSN频谱感知结构 | 第12-13页 |
| 2.1.2 WSN辅助CR频谱感知具体过程 | 第13-14页 |
| 2.1.3 性能评估指标 | 第14-15页 |
| 2.2 WSN本地频谱感知算法 | 第15-20页 |
| 2.2.1 本地频谱感知算法比较 | 第15-16页 |
| 2.2.2 基于能量检测的频谱感知算法 | 第16-19页 |
| 2.2.3 仿真结果及分析 | 第19-20页 |
| 2.3 WSN协作频谱感知算法 | 第20-29页 |
| 2.3.1 WSN协作感知的融合准则 | 第20-22页 |
| 2.3.2 WSN协作感知的重要性 | 第22-23页 |
| 2.3.3 仿真结果及分析 | 第23-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 一种改进的基于无线传感器网络的频谱感知方案 | 第30-41页 |
| 3.1 改进算法原理 | 第30-34页 |
| 3.1.1 问题建模 | 第30-31页 |
| 3.1.2 参与感知的传感器节点选取方案 | 第31-34页 |
| 3.2 改进算法流程 | 第34-36页 |
| 3.2.1 “AND”准则下的改进算法流程 | 第34-35页 |
| 3.2.2 “OR”准则下的改进算法流程 | 第35-36页 |
| 3.3 改进算法的性能测试分析 | 第36-40页 |
| 3.3.1 仿真模型及参数设定 | 第36页 |
| 3.3.2 仿真结果及分析 | 第36-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于量子菌群算法的认知无线电频谱分配方法研究 | 第41-57页 |
| 4.1 频谱分配模型 | 第41-43页 |
| 4.1.1 分布式频谱分配 | 第41-42页 |
| 4.1.2 集中式频谱分配 | 第42-43页 |
| 4.2 基于图论着色的频谱分配 | 第43-46页 |
| 4.2.1 图论着色分配模型的数学描述 | 第43-45页 |
| 4.2.2 颜色敏感的图论着色频谱分配算法 | 第45-46页 |
| 4.3 基于量子菌群算法的频谱分配 | 第46-52页 |
| 4.3.1 量子菌群算法 | 第47-49页 |
| 4.3.2 基于QBFO的频谱分配算法 | 第49-52页 |
| 4.4 仿真结果及分析 | 第52-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 课题工作总结 | 第57-58页 |
| 5.2 课题研究展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第62-63页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
