| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 插图索引 | 第9-11页 |
| 缩略词表 | 第11-12页 |
| 符号表 | 第12-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-18页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·研究背景及意义 | 第13-16页 |
| ·认知无线电研究背景 | 第13-15页 |
| ·频谱感知的研究背景 | 第15-16页 |
| ·主要研究内容和贡献 | 第16-17页 |
| ·本论文的结构安排 | 第17-18页 |
| 第2章 认知无线电频谱检测基础 | 第18-39页 |
| ·频谱检测技术概述 | 第18-19页 |
| ·频谱检测系统模型 | 第19-21页 |
| ·频谱空洞 | 第19-20页 |
| ·二元假设模型 | 第20-21页 |
| ·单用户频谱检测 | 第21-32页 |
| ·主用户发射机检测 | 第22-30页 |
| ·主用户接收机检测 | 第30-32页 |
| ·单用户检测技术比较 | 第32页 |
| ·多节点协同频谱感知算法 | 第32-38页 |
| ·硬合并 | 第34-35页 |
| ·软合并 | 第35-37页 |
| ·仿真结果与分析 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第3章 基于 N-P 准则最优线性加权融合算法 | 第39-55页 |
| ·传统的信号检测 | 第39-43页 |
| ·贝叶斯(Bayes)检测 | 第39-41页 |
| ·极大极小检测 | 第41-42页 |
| ·奈曼-皮尔逊（Neyman-Pearson，NP）检测 | 第42-43页 |
| ·认知无线电中的频谱检测算法 | 第43-48页 |
| ·基于 Chair-Varshney 准则的加权融合算法 | 第43-45页 |
| ·基于 Dempster-Shafer 证据理论的加权融合算法 | 第45-48页 |
| ·N-P 准则下的最优线性融合算法 | 第48-54页 |
| ·算法建模 | 第48-49页 |
| ·分布式检测融合算法 | 第49-51页 |
| ·N-P 准则下的最优检测 | 第51-52页 |
| ·性能仿真 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第4章 基于 Shapley 值的自适应加权协作检测算法 | 第55-65页 |
| ·引言 | 第55-56页 |
| ·合作博弈论 | 第56-57页 |
| ·合作博弈论及其与非合作博弈论 | 第56-57页 |
| ·协作频谱感知系统模型 | 第57-59页 |
| ·本地检测 | 第57-58页 |
| ·加权协作检测 | 第58-59页 |
| ·基于 Shapley 值的自适应加权算法 | 第59-62页 |
| ·Shapley 值法的基本原理 | 第59-60页 |
| ·算法建模 | 第60页 |
| ·权重的分配 | 第60-61页 |
| ·算法描述 | 第61-62页 |
| ·性能分析及仿真 | 第62-64页 |
| ·小结 | 第64-65页 |
| 第5章 全文总结及未来研究工作 | 第65-67页 |
| ·全文总结 | 第65页 |
| ·研究展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第72页 |
