| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 目录 | 第10-13页 |
| 图目录 | 第13-15页 |
| 第1章 绪论 | 第15-31页 |
| ·课题研究背景 | 第15-23页 |
| ·认知无线电与频谱共享机制 | 第15-16页 |
| ·频谱感知技术 | 第16-20页 |
| ·压缩感知理论框架 | 第20-22页 |
| ·宽带频谱压缩感知研究现状与挑战 | 第22-23页 |
| ·主要研究工作 | 第23-25页 |
| ·主要研究成果 | 第25-27页 |
| ·论文结构安排 | 第27页 |
| ·参考文献 | 第27-31页 |
| 第2章 压缩感知理论综述 | 第31-53页 |
| ·引言 | 第31-32页 |
| ·离散信号的压缩感知 | 第32-41页 |
| ·稀疏表示 | 第32-33页 |
| ·线性测量 | 第33-35页 |
| ·信号重建 | 第35-41页 |
| ·连续信号的压缩感知 | 第41-45页 |
| ·模拟-信息转换器 | 第41-44页 |
| ·调制宽带转换器 | 第44-45页 |
| ·分布式压缩感知 | 第45-49页 |
| ·联合稀疏模型 | 第46-47页 |
| ·信号联合重建算法 | 第47-49页 |
| ·压缩感知的主要应用 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50页 |
| ·参考文献 | 第50-53页 |
| 第3章 频谱支撑集不变的宽带流信号压缩感知研究 | 第53-69页 |
| ·引言 | 第53-55页 |
| ·宽带流信号压缩感知 | 第55-60页 |
| ·系统模型 | 第55-57页 |
| ·传统假设稀疏度已知的解决方案 | 第57-59页 |
| ·存在问题 | 第59-60页 |
| ·概率贪婪追踪算法 | 第60-63页 |
| ·算法描述 | 第60-62页 |
| ·算法讨论 | 第62-63页 |
| ·仿真与分析 | 第63-67页 |
| ·仿真参数 | 第63页 |
| ·流信号重建精度分析 | 第63-66页 |
| ·流信号检测性能分析 | 第66-67页 |
| ·算法复杂度分析 | 第67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| ·参考文献 | 第68-69页 |
| 第4章 频谱支撑集时变的宽带流信号自适应压缩感知研究 | 第69-97页 |
| ·引言 | 第69-70页 |
| ·压缩感知的自适应机制 | 第70-71页 |
| ·研究现状 | 第70-71页 |
| ·存在问题 | 第71页 |
| ·宽带流信号自适应压缩感知 | 第71-75页 |
| ·系统模型 | 第71-73页 |
| ·时变流信号模型 | 第73-74页 |
| ·自适应流压缩感知框架 | 第74-75页 |
| ·基于信道占用信息相关度判决的采样率确定机制 | 第75-83页 |
| ·算法描述 | 第75-77页 |
| ·基于有限等距性质的算法分析 | 第77-83页 |
| ·基于频谱支撑集迭代估计的信号重建机制 | 第83-89页 |
| ·算法描述 | 第83-86页 |
| ·流信号稀疏度估计的理论推导 | 第86-89页 |
| ·仿真与分析 | 第89-95页 |
| ·仿真参数 | 第89页 |
| ·采样率量化分析 | 第89-92页 |
| ·流信号重建与检测性能分析 | 第92-94页 |
| ·算法复杂度分析 | 第94-95页 |
| ·本章小结 | 第95页 |
| ·参考文献 | 第95-97页 |
| 第5章 分布式认知无线网络协作压缩频谱感知的融合机制研究 | 第97-115页 |
| ·引言 | 第97-98页 |
| ·协作压缩频谱感知的融合机制 | 第98-102页 |
| ·系统模型 | 第98-99页 |
| ·传统感知信道状态信息已知的频谱估计融合 | 第99-101页 |
| ·传统感知信道状态信息未知的频谱检测融合 | 第101页 |
| ·存在问题 | 第101-102页 |
| ·基于信号差值的协作压缩频谱迭代估计 | 第102-107页 |
| ·算法描述 | 第102-104页 |
| ·算法讨论 | 第104-105页 |
| ·仿真与分析 | 第105-107页 |
| ·基于频谱支撑集融合的协作压缩频谱迭代检测 | 第107-113页 |
| ·算法描述 | 第107-110页 |
| ·算法讨论 | 第110页 |
| ·仿真与分析 | 第110-113页 |
| ·本章小结 | 第113页 |
| ·参考文献 | 第113-115页 |
| 第6章 块稀疏信号的协作压缩频谱感知研究 | 第115-137页 |
| ·引言 | 第115-116页 |
| ·块稀疏信号压缩感知 | 第116-121页 |
| ·理论基础 | 第116-118页 |
| ·传统的块稀疏信号重建算法 | 第118-120页 |
| ·存在问题 | 第120-121页 |
| ·基于二元树的原子迭代搜索 | 第121-122页 |
| ·基本思想 | 第121-122页 |
| ·基于测量矩阵零空间性质的分析 | 第122页 |
| ·分布式认知无线网络的块稀疏信号协作压缩感知 | 第122-130页 |
| ·系统模型 | 第122-124页 |
| ·算法描述 | 第124-127页 |
| ·仿真与分析 | 第127-130页 |
| ·集中式认知无线网络的块稀疏信号分布式压缩感知 | 第130-135页 |
| ·系统模型 | 第130-131页 |
| ·算法描述 | 第131-132页 |
| ·仿真与分析 | 第132-135页 |
| ·本章小结 | 第135页 |
| ·参考文献 | 第135-137页 |
| 第7章 结束语 | 第137-141页 |
| ·论文工作总结 | 第137-139页 |
| ·进一步的研究工作 | 第139-141页 |
| 缩略语 | 第141-143页 |
| 致谢 | 第143-145页 |
| 攻读博士学位期间完成的学术论文 | 第145-146页 |