认知无线电系统的功率控制问题研究
摘要 | 第4-6页 |
Abstract | 第6-8页 |
第1章 绪论 | 第12-20页 |
1.1 认知无线电功率控制问题的研究意义 | 第12页 |
1.2 认知无线电基本知识 | 第12-13页 |
1.3 认知无线电功率控制问题的研究现状 | 第13-15页 |
1.4 目前认知无线电系统功率控制算法存在的问题 | 第15-16页 |
1.5 论文的研究工作及章节安排 | 第16-20页 |
1.5.1 论文的研究工作 | 第16-18页 |
1.5.2 章节安排 | 第18-20页 |
第2章 基于混沌粒子群优化的功率控制算法 | 第20-30页 |
2.1 引言 | 第20页 |
2.2 混沌粒子群算法理论 | 第20-22页 |
2.2.1 粒子群优化算法 | 第20-21页 |
2.2.2 混沌粒子群优化算法 | 第21-22页 |
2.3 基于混沌粒子群优化的控制算法 | 第22-26页 |
2.3.1 系统模型 | 第22-23页 |
2.3.2 优化数学模型 | 第23-24页 |
2.3.3 功率分配 | 第24-26页 |
2.4 仿真实验与结果分析 | 第26-29页 |
2.5 小结 | 第29-30页 |
第3章 基于动态粒子群优化的功率控制算法 | 第30-42页 |
3.1 引言 | 第30页 |
3.2 动态粒子群算法 | 第30-31页 |
3.3 基于动态粒子群优化的功率控制算法 | 第31-35页 |
3.3.1 系统模型 | 第31-32页 |
3.3.2 优化数学模型 | 第32-34页 |
3.3.3 功率分配 | 第34-35页 |
3.4 仿真实验与结果分析 | 第35-41页 |
3.5 小结 | 第41-42页 |
第4章 基于改进人工鱼群的功率控制算法 | 第42-60页 |
4.1 引言 | 第42页 |
4.2 人工鱼群算法 | 第42-43页 |
4.3 基于改进人工鱼群的控制算法 | 第43-50页 |
4.3.1 系统模型 | 第43-44页 |
4.3.2 优化数学模型 | 第44-45页 |
4.3.3 功率分配 | 第45-50页 |
4.3.3.1 人工鱼群算法的功率分配 | 第45-48页 |
4.3.3.2 改进人工鱼群算法的功率分配 | 第48-50页 |
4.4 仿真实验与结果分析 | 第50-59页 |
4.5 小结 | 第59-60页 |
第5章 基于凸优化理论的分布式功率控制算法 | 第60-74页 |
5.1 引言 | 第60页 |
5.2 凸优化理论 | 第60页 |
5.3 基于凸优化理论的功率控制算法 | 第60-65页 |
5.3.1 系统模型 | 第60-62页 |
5.3.2 基本的分布式功率控制算法 | 第62-64页 |
5.3.3 改进的分布式功率控制算法 | 第64-65页 |
5.4 仿真实验与结果分析 | 第65-72页 |
5.5 小结 | 第72-74页 |
第6章 基于几何规划的功率控制算法 | 第74-88页 |
6.1 引言 | 第74页 |
6.2 几何规划原理 | 第74-75页 |
6.3 基于几何规划的功率控制算法 | 第75-82页 |
6.3.1 系统模型 | 第75-77页 |
6.3.2 标准几何规划算法优化数学模型 | 第77-78页 |
6.3.3 标准几何规划算法的功率分配 | 第78-80页 |
6.3.4 提高几何规划算法的优化数学模型 | 第80页 |
6.3.5 提高几何规划算法的功率分配 | 第80-82页 |
6.4 仿真实验与结果分析 | 第82-87页 |
6.5 小结 | 第87-88页 |
第7章 基于概率鲁棒的功率控制算法 | 第88-102页 |
7.1 引言 | 第88页 |
7.2 鲁棒优化的基本原理 | 第88-89页 |
7.3 基于概率鲁棒的功率控制算法 | 第89-95页 |
7.3.1 系统模型 | 第89-91页 |
7.3.2 优化数学模型 | 第91-93页 |
7.3.3 功率分配 | 第93-95页 |
7.4 仿真实验与结果分析 | 第95-100页 |
7.5 小结 | 第100-102页 |
第8章 总结与展望 | 第102-104页 |
8.1 论文总结 | 第102-103页 |
8.2 工作展望 | 第103-104页 |
参考文献 | 第104-112页 |
作者简介及在学习期间所取得的科研成果 | 第112-113页 |
致谢 | 第113页 |