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认知无线电中基于协方差检测的盲感知算法的研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 研究背景及研究现状第10-13页
        1.1.1 国内外发展现状第11-12页
        1.1.2 关键技术及面临的挑战第12-13页
    1.2 频谱感知的研究意义第13-15页
        1.2.1 协方差感知的现实意义第14-15页
    1.3 研究内容及组织结构第15-16页
第二章 频谱感知技术第16-26页
    2.1 系统模型及性能指标第16-17页
        2.1.1 频谱感知的系统模型第16页
        2.1.2 频谱感知的性能指标第16-17页
    2.2 传统的频谱感知算法第17-20页
        2.2.1 能量检测算法第18-19页
        2.2.2 匹配滤波检测算法第19-20页
        2.2.3 循环平稳特征检测算法第20页
    2.3 盲频谱感知算法第20-25页
        2.3.1 基于ED的全盲检测算法第21-22页
        2.3.2 基于机器学习的频谱感知算法第22-23页
        2.3.3 协方差感知算法第23-25页
    2.4 本章小结第25-26页
第三章 基于协方差特征值检测的优化算法第26-40页
    3.1 系统模型第26-29页
    3.2 传统的特征值检测算法第29-32页
        3.2.1 MED检测算法第30页
        3.2.2 MME检测算法第30-31页
        3.2.3 AED检测算法第31-32页
        3.2.4 DMM检测算法第32页
    3.3 优化的特征值检测算法第32-34页
    3.4 仿真结果及分析第34-39页
        3.4.1 检测概率分析第34-36页
        3.4.2 整体检测性能分析第36-38页
        3.4.3 算法复杂度分析第38-39页
    3.5 本章小结第39-40页
第四章 基于拟合优度检验的协方差矩阵优化算法第40-56页
    4.1 传统的协方差矩阵感知算法第40-43页
        4.1.1 CAV检测算法第42页
        4.1.2 NCAV检测算法第42-43页
    4.2 拟合优度检验第43-45页
        4.2.1 KS准则第44页
        4.2.2 CM准则第44-45页
        4.2.3 AD准则第45页
    4.3 基于AD准则的协方差矩阵检测算法第45-48页
    4.4 仿真结果及分析第48-54页
        4.4.1 拟合效果分析第48-50页
        4.4.2 检测概率分析第50-52页
        4.4.3 整体检测性能分析第52-54页
        4.4.4 算法复杂度分析第54页
    4.5 本章小结第54-56页
第五章 总结和展望第56-58页
    5.1 论文工作总结第56-57页
    5.2 研究展望第57-58页
参考文献第58-64页
致谢第64-66页
作者攻读学位期间发表的学术论文目录第66页

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