| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 认知无线电网络中主用户定位的研究背景和意义 | 第8-11页 |
| 1.2 认知无线电网络中主用户定位技术概述 | 第11-14页 |
| 1.2.1 主用户定位技术的分类 | 第11-13页 |
| 1.2.2 定位性能评价指标 | 第13-14页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第14-16页 |
| 第二章 主用户定位的测距方法分析 | 第16-27页 |
| 2.1 现有测距方法分析 | 第16-19页 |
| 2.2 基于RSS的测距模型 | 第19-24页 |
| 2.2.1 确定性模型 | 第20页 |
| 2.2.2 经验模型 | 第20-24页 |
| 2.3 模型误差分析及其调整策略 | 第24-26页 |
| 2.3.1 模型误差 | 第24-25页 |
| 2.3.2 测距策略 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于量子遗传模拟退火算法的主用户定位方法 | 第27-58页 |
| 3.1 主用户定位问题分析 | 第27-29页 |
| 3.1.1 基于RSS定位的网络部署 | 第27页 |
| 3.1.2 主用户定位问题描述 | 第27-28页 |
| 3.1.3 主用户定位问题数学模型 | 第28-29页 |
| 3.1.4 所选定位性能评价指标 | 第29页 |
| 3.2 最小二乘法原理研究 | 第29-30页 |
| 3.3 量子遗传模拟退火算法原理研究 | 第30-40页 |
| 3.3.1 量子遗传算法研究 | 第30-36页 |
| 3.3.2 模拟退火算法研究 | 第36-38页 |
| 3.3.3 一种量子遗传模拟退火算法及其实现 | 第38-40页 |
| 3.4 量子遗传模拟退火算法性能研究 | 第40-49页 |
| 3.4.1 测试函数 | 第40-43页 |
| 3.4.2 性能测试结果与分析 | 第43-49页 |
| 3.5 主用户定位实现过程 | 第49-51页 |
| 3.5.1 基于最小二乘法的主用户定位过程 | 第49-50页 |
| 3.5.2 基于QGSA算法的主用户定位过程 | 第50-51页 |
| 3.6 主用户定位仿真及结果分析 | 第51-57页 |
| 3.6.1 仿真场景设定 | 第51-52页 |
| 3.6.2 仿真结果分析 | 第52-57页 |
| 3.7 本章小结 | 第57-58页 |
| 第四章 基于量子菌群算法的主用户定位方法 | 第58-78页 |
| 4.1 量子菌群算法原理研究 | 第58-64页 |
| 4.1.1 经典菌群算法研究 | 第58-61页 |
| 4.1.2 量子菌群算法研究 | 第61-64页 |
| 4.2 量子菌群算法性能研究 | 第64-71页 |
| 4.2.1 测试函数 | 第64-65页 |
| 4.2.2 性能测试结果与分析 | 第65-71页 |
| 4.3 基于QBFO算法的主用户定位过程 | 第71-72页 |
| 4.4 主用户定位仿真及结果分析 | 第72-77页 |
| 4.5 本章小结 | 第77-78页 |
| 第五章 总结与展望 | 第78-80页 |
| 5.1 论文总结 | 第78页 |
| 5.2 工作展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-83页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第83-84页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85页 |