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基于无线网络信号传播特征的三种感知问题研究

提要第4-5页
摘要第5-7页
Abstract第7-9页
第1章 绪论第18-26页
    1.1 研究背景与意义第18-19页
    1.2 信息感知问题研究范围概述第19-22页
        1.2.1 空间维度信息感知问题概述第20-21页
        1.2.2 频域维度信息感知问题概述第21-22页
    1.3 本文研究内容和主要贡献第22-24页
    1.4 结构安排第24-26页
第2章 研究基础第26-38页
    2.1 自由空间衰落特征在位置感知中的作用第26-28页
        2.1.1 自由空间衰落特征原理第26页
        2.1.2 自由空间衰落特征与位置感知的映射关系第26-28页
    2.2 多径衰落特征在人体动作感知中作用第28-33页
        2.2.1 多径衰落特征原理第28-30页
        2.2.2 多径衰落特征与人体动作感知的映射关系第30-33页
    2.3 干扰特征在子载波级别频谱感知中的作用第33-37页
        2.3.1 信号干扰的原理第33-36页
        2.3.2 干扰特征与子载波级别频谱感知的映射关系第36-37页
    2.4 小结第37-38页
第3章 自由空间衰落特征在位置感知问题中的研究与应用第38-66页
    3.1 引言第38-39页
    3.2 相关工作介绍第39-42页
        3.2.1 位置感知算法性能评测方法相关工作第39-40页
        3.2.2 位置感知算法概述第40-42页
    3.3 SULP:可扩展位置感知算法性能评测模型第42-57页
        3.3.1 课题主要挑战第42-43页
        3.3.2 SULP模型第43-49页
        3.3.3 仿真实验及结果分析第49-57页
    3.4 CESILA:一种高覆盖率的改进型APIT算法第57-65页
        3.4.1 课题主要挑战第57-58页
        3.4.2 CESILA算法第58-63页
        3.4.3 仿真实验及结果分析第63-65页
    3.5 小结第65-66页
第4章 多径衰落特征在人体动作感知中的研究与应用第66-108页
    4.1 引言第66-67页
    4.2 相关工作介绍第67-69页
    4.3 RRULER: 基于RSS的细粒度人体动作特征提取算法第69-93页
        4.3.1 课题主要挑战第69-71页
        4.3.2 RSS和CSI在人体动作识别中的异同点分析第71-74页
        4.3.3 r Ruler模型第74-93页
    4.4 RRULER-HMM:基于HMM的人体动作感知算法第93-106页
        4.4.1 课题主要挑战第93页
        4.4.2 HMM模型与人体动作感知的关联性分析第93-94页
        4.4.3 r Ruler-HMM模型第94-100页
        4.4.4 实验及结果分析第100-106页
    4.5 小结第106-108页
第5章 干扰特征在子载波级别频谱感知问题中的研究与应用第108-138页
    5.1 引言第108-110页
    5.2 相关工作介绍第110-112页
        5.2.1 非传统信道级别的频谱感知问题相关工作第110-111页
        5.2.2 频谱共享问题相关工作第111-112页
    5.3 SUBCARRIER-SNIFFER:基于CSI的子载波级别频谱感知算法第112-120页
        5.3.1 课题主要挑战第112-113页
        5.3.2 Subcarrier-Sniffer模型第113-117页
        5.3.3 实验及结果分析第117-120页
    5.4 CTCA:基于SUBCARRIER-SNIFFER的WIFI/LTE共存网络频谱共享算法第120-136页
        5.4.1 课题主要挑战第120-121页
        5.4.2 CTCA模型第121-129页
        5.4.3 仿真实验及结果分析第129-136页
    5.5 小结第136-138页
第6章 总结与展望第138-142页
    6.1 全文总结第138-139页
    6.2 研究展望第139-142页
参考文献第142-152页
作者简介及在学期间取得的科研成果第152-155页
致谢第155页

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