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基于分布假设检验的盲频谱感知算法研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第1章 绪论第9-13页
   ·研究背景第9-10页
   ·研究现状第10-12页
   ·论文内容及结构第12-13页
第2章 认知无线电频谱感知算法综述第13-23页
   ·感知模型以及性能评价第13-15页
     ·感知模型第13-14页
     ·性能评价参数第14页
     ·频谱感知算法分类第14-15页
   ·三种经典的感知算法介绍第15-19页
     ·能量检测算法第15-16页
     ·经典的AD感知算法(AD sensing)第16-18页
     ·基于特征函数的盲频谱感知算法(CF sensing)第18-19页
   ·三种经典的感知算法的性能比较第19-21页
   ·本章小节第21-23页
第3章 静态信号的盲频谱感知算法第23-45页
   ·盲AD感知算法(BAD sensing)第23-26页
     ·原理以及步骤介绍第23-25页
     ·仿真分析第25-26页
     ·BAD算法讨论第26页
   ·基于F分布的拟合度检测算法(GOF-F)第26-31页
     ·原理以及步骤介绍第26-29页
     ·仿真分析第29-31页
     ·GOF-F算法讨论第31页
   ·基于二项分布的盲频谱感知算法(BD sensing)第31-36页
     ·检验统计量的确定第31-33页
     ·判决门限的确定及算法步骤第33-34页
     ·BD算法理论分析第34-35页
     ·仿真分析第35-36页
     ·BD算法讨论第36页
   ·基于均方值与方差之比的盲频谱感知算法(RM2V sensing)第36-42页
     ·检验统计量的确定第36-37页
     ·判决门限的确定以及算法步骤第37-39页
     ·仿真分析第39-42页
     ·RM2V算法讨论第42页
   ·本章小节第42-45页
第4章 动态信号的盲频谱感知算法第45-57页
   ·多天线感知模型介绍第45-46页
   ·基于相关系数的多天线协作盲检测算法(SCC感知算法)第46-50页
     ·检验统计量的确定第46-47页
     ·判决门限确定以及算法步骤第47-48页
     ·仿真结果第48-50页
     ·SCC算法讨论第50页
   ·RAD感知算法(RAD sensing)第50-54页
     ·算法原理及其步骤第50-51页
     ·仿真结果第51-53页
     ·RAD sensing算法讨论第53-54页
   ·URAD的频谱(URAD sensing)第54-56页
     ·算法原理及其步骤第54-55页
     ·仿真结果第55页
     ·URAD sensing算法讨论第55-56页
   ·本章小节第56-57页
第5章 结论与展望第57-59页
   ·结论第57页
   ·下一步工作及未来研究展望第57-59页
参考文献第59-63页
攻读学位期间取得的研究成果第63-65页
致谢第65-66页

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