摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5页 |
专用术语注释表 | 第8-9页 |
第一章 绪论 | 第9-17页 |
1.1 研究背景 | 第9-10页 |
1.2 认知无线的基本概念 | 第10-11页 |
1.3 认知无线电的关键技术 | 第11-14页 |
1.3.1 频谱感知 | 第11-13页 |
1.3.2 频谱分配 | 第13-14页 |
1.3.3 功率控制 | 第14页 |
1.4 国内外研究现状 | 第14-15页 |
1.5 论文的主要研究内容及安排 | 第15-17页 |
第二章 认知无线电的协作频谱感知 | 第17-25页 |
2.1 协作频谱感知的方法和分类 | 第17-19页 |
2.1.1 协作频谱感知的方法 | 第17页 |
2.1.2 协作频谱感知的类型 | 第17-19页 |
2.2 协作频谱感知的感知要素 | 第19-21页 |
2.2.1 协作模型 | 第19页 |
2.2.2 控制信道和报告 | 第19-20页 |
2.2.3 数据融合 | 第20页 |
2.2.4 假设验证 | 第20-21页 |
2.2.5 用户选择 | 第21页 |
2.2.6 知识库 | 第21页 |
2.3 影响协作频谱感知的主要因素 | 第21-23页 |
2.3.1 协作频谱感知的融合判决法则 | 第22页 |
2.3.2 协作频谱感知的用户协作方式 | 第22页 |
2.3.3 协作频谱感知的用户数量 | 第22页 |
2.3.4 协作频谱感知的用户感知时长 | 第22-23页 |
2.4 协作频谱感知的研究现状 | 第23-24页 |
2.4.1 协作频谱感知需要解决的问题 | 第23页 |
2.4.2 协作频谱感知的发展 | 第23-24页 |
2.5 本章小结 | 第24-25页 |
第三章 基于量化融合的双门限 D-S 证据理论协作频谱感知 | 第25-38页 |
3.1 协作频谱感知的数据融合 | 第25-27页 |
3.1.1 硬判决融合 | 第25-26页 |
3.1.2 软判决和量化软判决 | 第26-27页 |
3.1.3 数据融合算法的改进 | 第27页 |
3.2 基于 D-S 证据理论的数据融合 | 第27-29页 |
3.2.1 Dempster-Shafer 证据理论 | 第28-29页 |
3.2.2 基于证据理论的融合算法 | 第29页 |
3.3 基于量化融合的双门限 D-S 理论协作频谱感知算法 | 第29-37页 |
3.3.1 基于 D-S 理论的协作频谱感知算法 | 第29-32页 |
3.3.2 采用量化方法的 D-S 理论双门限协作频谱感知方法 | 第32-35页 |
3.3.3 仿真结果分析 | 第35-37页 |
3.4 本章小结 | 第37-38页 |
第四章 基于分簇和多跳的协作频谱感知设计与实现 | 第38-48页 |
4.1 基于多跳的协作频谱感知方法 | 第38-41页 |
4.1.1 多跳方法需要解决的问题 | 第38-39页 |
4.1.2 采用多跳方法协作频谱感知的系统模型 | 第39-41页 |
4.2 基于分簇和多跳的协作频谱感知 | 第41-45页 |
4.2.1 基于分簇和多跳的协作感知原理 | 第42页 |
4.2.2 基于分簇的多跳协作频谱感知的算法实现 | 第42-45页 |
4.3 仿真结果分析 | 第45-47页 |
4.3.1 单个簇的检测性能 | 第46页 |
4.3.2 协作系统的性能 | 第46-47页 |
4.4 本章小结 | 第47-48页 |
第五章 协作频谱感知的系统参数优化 | 第48-62页 |
5.1 系统参数优化的模型 | 第48-51页 |
5.1.1 引言 | 第48-49页 |
5.1.2 协作频谱感知系统模型的建立 | 第49-51页 |
5.2 不同条件下用户数量和感知时长参数的优化 | 第51-56页 |
5.2.1 指定虚警概率和检测概率条件下的用户数优化 | 第51-53页 |
5.2.2 不确定虚警概率和检测概率条件下的有约束系统参数优化 | 第53-56页 |
5.3 仿真及结果 | 第56-60页 |
5.3.1 指定系统检测概率和虚警概率的用户数优化 | 第56-57页 |
5.3.2 不确定检测概率和虚警概率条件下的有约束系统参数优化 | 第57-60页 |
5.4 本章小结 | 第60-62页 |
第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
参考文献 | 第64-67页 |
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第67-68页 |
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第68-69页 |
致谢 | 第69页 |