认知无线电中的协同频谱感知技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| ·引言 | 第13-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第14-17页 |
| ·认知无线电研究背景 | 第14-15页 |
| ·协同频谱感知的研究背景 | 第15-17页 |
| ·主要研究内容和贡献 | 第17页 |
| ·本论文的结构安排 | 第17-19页 |
| 第二章 协同频谱感知技术基础 | 第19-34页 |
| ·引言 | 第19-20页 |
| ·单节点频谱感知算法 | 第20-26页 |
| ·匹配滤波检测 | 第21页 |
| ·能量检测 | 第21-23页 |
| ·周期特性检测 | 第23-24页 |
| ·基于协方差矩阵的检测 | 第24-26页 |
| ·应用场景举例——DVB-T 信号的检测 | 第26-29页 |
| ·DVB-T 信号的检测算法 | 第26-28页 |
| ·仿真结果及性能分析 | 第28-29页 |
| ·单节点频谱感知的局限性 | 第29-31页 |
| ·隐藏终端问题 | 第29-30页 |
| ·感知灵敏度 | 第30-31页 |
| ·协同频谱感知系统的结构 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 协同频谱感知中的量化方案 | 第34-43页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·量化问题描述 | 第34-36页 |
| ·协同频谱感知中的量化 | 第36-39页 |
| ·本地判决 | 第36-37页 |
| ·局部最优量化 | 第37-39页 |
| ·基于动态范围的均匀量化 | 第39页 |
| ·应用场景举例——能量检测和CAV 检测 | 第39-42页 |
| ·能量检测的局部最优量化 | 第39-40页 |
| ·CAV 检测算法的局部最优量化 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 协同频谱感知中的数据融合方案 | 第43-61页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·系统模型 | 第43-44页 |
| ·本地特判决结果的融合方案 | 第44-55页 |
| ·“与”准则 | 第44-45页 |
| ·“或”准则 | 第45-46页 |
| ·“K 秩”准则 | 第46页 |
| ·Chair-Varshney 准则 | 第46-48页 |
| ·通过估计权值实现最优数据融合的方案 | 第48-51页 |
| ·仿真结果及性能分析 | 第51-55页 |
| ·本地检测数据的融合方案 | 第55-60页 |
| ·最优数据融合方案 | 第55-56页 |
| ·似然比的估计 | 第56-58页 |
| ·仿真结果及性能分析 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 全文总结及未来研究工作 | 第61-63页 |
| ·全文总结 | 第61页 |
| ·下一步工作建议 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第67-68页 |
| 个人简历 | 第68-69页 |
