| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 注释表 | 第11-12页 |
| 缩略词 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-14页 |
| 1.2 宽带压缩频谱感知的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第16页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 宽带压缩频谱感知技术 | 第18-30页 |
| 2.1 频谱感知算法 | 第18-22页 |
| 2.1.1 匹配滤波检测 | 第18-20页 |
| 2.1.2 能量检测 | 第20页 |
| 2.1.3 循环平稳特征检测 | 第20-21页 |
| 2.1.4 其他检测算法 | 第21-22页 |
| 2.2 压缩感知概述 | 第22-28页 |
| 2.2.1 压缩感知模型 | 第22-24页 |
| 2.2.2 信号重构算法 | 第24-27页 |
| 2.2.3 压缩信息获取 | 第27-28页 |
| 2.3 宽带压缩频谱感知模型 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 观测矩阵自适应算法研究 | 第30-42页 |
| 3.1 观测矩阵自适应概述 | 第30-35页 |
| 3.1.1 常用的观测矩阵 | 第30-33页 |
| 3.1.2 观测矩阵自适应研究现状 | 第33-35页 |
| 3.2 两步自适应压缩感知算法设计 | 第35-38页 |
| 3.3 算法仿真与性能分析 | 第38-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于序贯检测的观测矩阵自适应压缩频谱感知算法 | 第42-50页 |
| 4.1 序贯压缩感知算法 | 第42-43页 |
| 4.2 基于序贯检测的观测矩阵自适应压缩感知算法设计 | 第43-44页 |
| 4.3 算法仿真与性能分析 | 第44-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 基于观测矩阵优化的快速贝叶斯压缩频谱感知算法 | 第50-60页 |
| 5.1 快速贝叶斯匹配追踪算法 | 第50-53页 |
| 5.2 基于观测矩阵优化的快速贝叶斯匹配追踪算法设计 | 第53-55页 |
| 5.3 算法仿真与性能分析 | 第55-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 本文总结 | 第60-61页 |
| 6.2 研究展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第69页 |
