基于机器学习的认知无线电频谱感知
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·认知无线电的背景及意义 | 第9-14页 |
| ·认知无线电的概念 | 第10-11页 |
| ·认知无线电的研究模型 | 第11-14页 |
| ·认知无线电国内外的研究现状 | 第14-15页 |
| ·论文的主要工作及章节安排 | 第15-17页 |
| 第2章 认知无线电中的频谱感知技术 | 第17-34页 |
| ·频谱感知技术概述 | 第18-24页 |
| ·频谱检测的基本模型 | 第19-23页 |
| ·频谱检测技术的挑战 | 第23-24页 |
| ·单节点频谱感知技术 | 第24-32页 |
| ·匹配滤波检测 | 第24-26页 |
| ·能量检测 | 第26-28页 |
| ·循环平稳特征检测 | 第28-32页 |
| ·几种感知技术的比较 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 人工神经网络 | 第34-46页 |
| ·人工神经网络的基础知识 | 第34-37页 |
| ·人工神经网络的特点 | 第34-36页 |
| ·人工神经网络研究的历史和现状 | 第36-37页 |
| ·人工神经网络基本模型 | 第37-41页 |
| ·生物神经元 | 第38页 |
| ·人工神经元模型 | 第38-39页 |
| ·人工神经网络模型 | 第39-41页 |
| ·BP反向传播神经网络 | 第41-45页 |
| ·BP神经网络模型结构 | 第43-44页 |
| ·BP神经网络的设计 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于人工神经网络的频谱感知 | 第46-63页 |
| ·基于ANN的频谱检测系统模型 | 第46-48页 |
| ·AM信号的频谱感知 | 第48-53页 |
| ·方法概述 | 第48页 |
| ·特征值的提取 | 第48-50页 |
| ·仿真分析及结果讨论 | 第50-53页 |
| ·OFDM信号的频谱检测 | 第53-61页 |
| ·方法概述 | 第54-55页 |
| ·特征值的提取 | 第55-59页 |
| ·仿真分析及结果讨论 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 结论 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及其它成果 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
