认知无线电参数优化与敏感度分析研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-12页 |
| ·论文研究内容与结构 | 第12-13页 |
| 2 认知无线电决策引擎及多目标优化 | 第13-26页 |
| ·认知无线电概述 | 第13-18页 |
| ·认知无线电的基本定义 | 第13-15页 |
| ·认知无线电需要解决的关键技术 | 第15-16页 |
| ·认知无线电的标准化进展 | 第16-17页 |
| ·认知无线电的应用 | 第17-18页 |
| ·认知引擎及其决策模型 | 第18-24页 |
| ·典型的认知引擎模型 | 第19-23页 |
| ·认知引擎的优化技术 | 第23-24页 |
| ·多目标优化 | 第24-25页 |
| ·多目标优化的数学描述 | 第24页 |
| ·传统的多目标优化方法 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 3 基于粒子群算法的认知无线电参数优化 | 第26-45页 |
| ·认知无线电参数 | 第26-27页 |
| ·优化目标及其适应度函数 | 第27-34页 |
| ·最小化误码率 | 第28-30页 |
| ·最大化吞吐量 | 第30-32页 |
| ·最小化功耗 | 第32页 |
| ·最小化频谱干扰 | 第32-33页 |
| ·最大化频带利用率 | 第33-34页 |
| ·多目标优化时的加权适应度函数 | 第34页 |
| ·粒子群算法 | 第34-39页 |
| ·基本原理 | 第34-35页 |
| ·引入惯性因子的粒子群算法 | 第35-36页 |
| ·算法步骤和流程 | 第36-37页 |
| ·参数分析 | 第37-38页 |
| ·粒子群算法与遗传算法的比较 | 第38-39页 |
| ·基于PSO 的认知无线电参数优化仿真 | 第39-44页 |
| ·仿真参数设置 | 第40-41页 |
| ·仿真与结果分析 | 第41-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 4 认知无线电参数敏感度分析 | 第45-52页 |
| ·参数敏感度分析 | 第45-47页 |
| ·概念及分类 | 第45-46页 |
| ·敏感度分析原理 | 第46-47页 |
| ·认知无线电参数敏感度分析 | 第47-51页 |
| ·认知无线电进行参数敏感度分析的必要性 | 第47页 |
| ·CR 参数敏感度分析的方法及步骤 | 第47-48页 |
| ·仿真与分析 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 5 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·工作总结 | 第52页 |
| ·未来展望 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 附录 | 第59页 |
| A 作者在攻读学位期间发表或者录用的论文 | 第59页 |
| B 作者在攻读硕士学位期间参加科研情况 | 第59页 |
