基于RBF神经网络的认知频谱感知算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·认知无线电概述 | 第9-12页 |
| ·认知无线电的产生 | 第9-11页 |
| ·认知无线电关键技术 | 第11-12页 |
| ·认知无线电和单点感知研究现状 | 第12-14页 |
| ·论文主要工作及结构安排 | 第14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 2 单点频谱感知 | 第15-26页 |
| ·频谱感知技术概述 | 第15-17页 |
| ·三种典型单点频谱感知算法 | 第17-23页 |
| ·匹配滤波器感知 | 第17-18页 |
| ·能量感知 | 第18-21页 |
| ·循环平稳特征感知 | 第21-23页 |
| ·神经网络频谱感知算法 | 第23-24页 |
| ·几种频谱感知算法性能的比较 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-26页 |
| 3 神经网络与频谱感知 | 第26-29页 |
| ·神经网络算法在频谱感知中的可行性 | 第26-27页 |
| ·神经网络的基本模型 | 第26-27页 |
| ·神经网络的特点 | 第27页 |
| ·近年神经网络算法在频谱感知应用中的研究进展 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 4 基于 RBF 的频谱感知算法 | 第29-48页 |
| ·BP 算法和 RBF 算法各种性能比较 | 第29-33页 |
| ·BP 网络的特点及结构 | 第29-31页 |
| ·RBF 算法的网络结构及工作方式 | 第31-32页 |
| ·RBF 网络与 BP 网络的比较与优势 | 第32-33页 |
| ·双层 RBF 算法的频谱感知系统模型 | 第33-34页 |
| ·第一层：基于 RBF 算法主用户判别器模型 | 第34-37页 |
| ·主用户判别器模型概念的提出 | 第34-35页 |
| ·主用户判别器特征值提取 | 第35-37页 |
| ·第二层：基于 RBF 算法调制方式分类器模型 | 第37-40页 |
| ·调制方式分类器模型概念的提出 | 第37页 |
| ·调制方式分类器特征值提取 | 第37-40页 |
| ·算法分析与仿真 | 第40-46页 |
| ·RBF 神经网络的训练与测试设置 | 第40-42页 |
| ·仿真结果与分析 | 第42-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 结论 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第53页 |
