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认知无线电系统中若干关键技术的研究

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
1 绪论第10-24页
   ·认知无线电的概念及标准化情况第10-18页
     ·认知无线电的概念第10-14页
     ·认知无线电技术的标准化情况第14-18页
   ·认知无线电技术的研究现状第18-22页
     ·动态频谱分配算法第18-19页
     ·频谱感知算法第19-21页
     ·主用户定位算法第21-22页
   ·论文的研究内容与结构安排第22-24页
2 认知无线电系统中的频谱分配算法第24-42页
   ·引言第24-25页
   ·子载波分配和功率控制技术第25-33页
     ·信道容量最大化的注水功率分配原则第25-27页
     ·单用户比特和功率分配算法第27-30页
     ·多用户多速率环境下的子载波分配和功率控制算法第30-33页
   ·固定速率用户和变速率用户并存的认知无线电系统模型第33-36页
   ·固定速率用户和变速率用户并存情况下的动态频谱分配算法第36-37页
   ·仿真结果与性能分析第37-41页
   ·本章小结第41-42页
3 基于循环平稳信号分析的认知无线电频谱感知算法第42-72页
   ·引言第42页
   ·能量检测器第42-46页
   ·循环平稳检测器第46-51页
     ·循环平稳信号分析第46-48页
     ·循环平稳检测算法第48-51页
   ·一种基于循环平稳信号分析的循环能量检测器第51-65页
     ·系统模型第51-53页
     ·矩形成型脉冲循环能量检测算法第53-57页
     ·通用成型脉冲循环能量检测算法第57-59页
     ·仿真结果与性能分析第59-65页
   ·联合能量相关检测器第65-71页
     ·系统模型第65页
     ·联合能量相关检测算法第65-68页
     ·仿真结果与性能分析第68-71页
   ·本章小结第71-72页
4 基于改进高斯混合概率密度假设滤波的主用户跟踪算法第72-97页
   ·引言第72页
   ·联合概率数据关联算法第72-77页
   ·基于随机有限集的多目标跟踪算法第77-78页
   ·概率假设密度滤波第78-80页
   ·高斯混合概率假设密度滤波第80-86页
   ·认知无线电系统中主用户跟踪系统模型第86-87页
   ·一种改进的GMPHD算法及其在主用户跟踪中的应用第87-92页
   ·仿真结果与性能分析第92-95页
   ·本章小结第95-97页
5 结论与展望第97-99页
参考文献第99-104页
攻读博士学位期间发表学术论文情况第104-105页
致谢第105-106页
作者简介第106-107页

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