| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·引言 | 第8-12页 |
| ·本文的主要工作及结构安排 | 第12-14页 |
| 2 认知无线电概述 | 第14-28页 |
| ·认知无线电的定义 | 第14-15页 |
| ·认知无线电的关键技术 | 第15-21页 |
| ·认知无线电的标准化和研究现状 | 第21-25页 |
| ·认知无线电的标准化进展 | 第21-22页 |
| ·认知无线电的研究现状 | 第22-24页 |
| ·现阶段研究存在的问题 | 第24-25页 |
| ·认知无线电的应用场景 | 第25-28页 |
| ·在军事通信中的应用 | 第25页 |
| ·在商业通信中的应用 | 第25-26页 |
| ·在应急通信中的应用 | 第26-28页 |
| 3 人工智能技术应用于认知无线电的综合分析 | 第28-40页 |
| ·认知循环 | 第28-31页 |
| ·认知引擎模型 | 第31-35页 |
| ·现有的认知引擎模型 | 第31-33页 |
| ·认知引擎模型的改进 | 第33-35页 |
| ·不同认知阶段的人工智能技术应用分析 | 第35-39页 |
| ·环境感知、信息存储阶段 | 第36-37页 |
| ·认知学习、推理阶段 | 第37-38页 |
| ·认知决策、调整阶段 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 4 基于神经网络和遗传算法的学习决策方法 | 第40-54页 |
| ·认知无线电的学习决策过程 | 第40-42页 |
| ·认知过程对授权网络的智能要求 | 第40-41页 |
| ·认知无线电的学习决策过程 | 第41-42页 |
| ·认知学习决策研究现状 | 第42-43页 |
| ·基于神经网络和遗传算法的学习决策方法 | 第43-53页 |
| ·神经网络工作阶段 | 第45-49页 |
| ·遗传算法工作阶段 | 第49-52页 |
| ·本文所提学习决策方法的性能分析 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 5 面向 GSM 系统的认知通信学习决策研究 | 第54-70页 |
| ·GSM 系统环境下的认知无线电应用分析 | 第54-57页 |
| ·GSM 系统频谱使用情况分析 | 第54-55页 |
| ·认知设备占用GSM 系统空闲频谱分析 | 第55-56页 |
| ·具体应用模型 | 第56-57页 |
| ·学习决策过程仿真和结果分析 | 第57-65页 |
| ·条件判决性能仿真和分析 | 第57-58页 |
| ·权值预测性能仿真和分析 | 第58-61页 |
| ·优化决策性能仿真和分析 | 第61-65页 |
| ·本章小结 | 第65-70页 |
| 6 总结与展望 | 第70-72页 |
| ·主要工作 | 第70页 |
| ·研究展望 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 附录 | 第78页 |
| A 作者在攻读硕士学位期间发表（或在审）的论文目录 | 第78页 |
| B 作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第78页 |