| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 引言 | 第9页 |
| 1.2 课题研究背景与意义 | 第9-12页 |
| 1.2.1 认知无线电的由来 | 第9-10页 |
| 1.2.2 认知无线电的相关概念 | 第10-11页 |
| 1.2.3 研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.4 研究意义 | 第12页 |
| 1.2.5 课题来源 | 第12页 |
| 1.3 主要研究工作和创新点 | 第12-13页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 认知无线电网络中频谱感知与频谱分配技术综述 | 第15-27页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 认知无线电频谱感知技术 | 第15-18页 |
| 2.2.1 单用户频谱感知技术 | 第15-17页 |
| 2.2.2 协同频谱感知技术 | 第17-18页 |
| 2.3 认知无线电频谱分配技术 | 第18-23页 |
| 2.3.1 认知无线电频谱分配策略分类 | 第18-20页 |
| 2.3.2 认知无线电频谱分配模型 | 第20-23页 |
| 2.4 频谱管理相关智能算法介绍 | 第23-26页 |
| 2.4.1 遗传类算法 | 第23-24页 |
| 2.4.2 粒子群算法 | 第24-25页 |
| 2.4.3 细菌觅食算法 | 第25页 |
| 2.4.4 混合蛙跳算法 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 协同频谱感知智能优化算法研究 | 第27-44页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 系统模型分析 | 第27-30页 |
| 3.3 连续量子蛙跳算法 | 第30-37页 |
| 3.3.1 算法介绍 | 第30-34页 |
| 3.3.2 算法性能的测试 | 第34-37页 |
| 3.4 基于连续量子蛙跳优化算法的认知无线电频谱感知 | 第37-43页 |
| 3.4.1 算法介绍 | 第37-39页 |
| 3.4.2 仿真实现与结果分析 | 第39-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 异构网络频谱分配智能优化算法研究 | 第44-73页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 系统模型分析 | 第44-48页 |
| 4.2.1 频谱分配模型 | 第44-47页 |
| 4.2.2 网络效益函数 | 第47-48页 |
| 4.3 单目标频谱分配算法研究 | 第48-63页 |
| 4.3.1 单目标量子粒子群优化算法 | 第48-53页 |
| 4.3.2 基于量子粒子群优化算法的单目标频谱分配 | 第53-56页 |
| 4.3.3 算法性能仿真与分析 | 第56-63页 |
| 4.4 多目标频谱分配算法研究 | 第63-72页 |
| 4.4.1 多目标量子粒子群优化算法 | 第64-69页 |
| 4.4.2 基于量子粒子群优化算法的多目标频谱分配 | 第69-70页 |
| 4.4.3 算法性能仿真与分析 | 第70-72页 |
| 4.5 本章小结 | 第72-73页 |
| 第五章 结束语 | 第73-75页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第73页 |
| 5.2 下一步研究方向 | 第73-75页 |
| 缩略语对照表 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 攻读硕士期间研究成果 | 第82页 |
