| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 认知无线电关键技术 | 第11-13页 |
| 1.3 认知无线电的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 论文内容及组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 认知无线电频谱分配技术和模型 | 第16-27页 |
| 2.1 频谱分配技术 | 第16-19页 |
| 2.2 频谱分配模型 | 第19-24页 |
| 2.3 基于图论模型的频谱分配数学描述 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于遗传算法的频谱分配 | 第27-35页 |
| 3.1 遗传算法基本原理 | 第27页 |
| 3.2 遗传算法操作 | 第27-29页 |
| 3.3 遗传算法流程 | 第29-30页 |
| 3.4 基于遗传算法的频谱分配 | 第30-31页 |
| 3.5 仿真结果与分析 | 第31-34页 |
| 3.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于粒子群算法的频谱分配 | 第35-43页 |
| 4.1 粒子群优化算法的原理 | 第35-38页 |
| 4.1.1 基本粒子群算法 | 第35-36页 |
| 4.1.2 二进制离散粒子群算法 | 第36-38页 |
| 4.2 粒子群算法流程 | 第38-39页 |
| 4.3 基于粒子群算法的频谱分配 | 第39-40页 |
| 4.4 仿真结果与分析 | 第40-42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 基于粒子群和遗传算法融合的频谱分配算法 | 第43-53页 |
| 5.1 两种算法的比较和分析 | 第43-46页 |
| 5.1.1 算法优缺点分析 | 第43-44页 |
| 5.1.2 算法区别与联系 | 第44-45页 |
| 5.1.3 两种算法融合的可行性分析 | 第45-46页 |
| 5.2 基于粒子群和遗传算法融合的频谱分配算法流程 | 第46-48页 |
| 5.2.1 融合算法对应规则 | 第46-47页 |
| 5.2.2 融合算法参数设置 | 第47-48页 |
| 5.3 基于粒子群和遗传算法融合的频谱分配算法实现 | 第48-49页 |
| 5.4 仿真结果与分析 | 第49-51页 |
| 5.5 本章小结 | 第51-53页 |
| 第6章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-61页 |
| 作者简介 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63页 |