| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstarct | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-22页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-13页 |
| 1.2 认知无线电系统架构 | 第13-16页 |
| 1.3 认知无线电网络与次用户认知过程 | 第16-17页 |
| 1.4 认知无线电系统中的信号处理技术及研究现状 | 第17-21页 |
| 1.4.1 频谱感知中的信号检测技术 | 第18-19页 |
| 1.4.2 认知通信中的阵列信号处理 | 第19-20页 |
| 1.4.3 信号分离在认知通信中的应用 | 第20-21页 |
| 1.5 本论文的主要内容和组织结构 | 第21-22页 |
| 2 基于多天线能量检测的频谱感知 | 第22-50页 |
| 2.1 引言 | 第22-23页 |
| 2.2 经典能量检测方法 | 第23-28页 |
| 2.2.1 认知无线电系统下的信号检测模型 | 第23-24页 |
| 2.2.2 能量检测方法的基本原理 | 第24-28页 |
| 2.3 噪声不确定度对能量检测方法性能的影响 | 第28-32页 |
| 2.4 基于多天线的信号检测方法 | 第32-42页 |
| 2.4.1 MASD的工作原理 | 第32-34页 |
| 2.4.2 MASD的判决门限和检测概率的理论分析 | 第34-41页 |
| 2.4.3 算法时间复杂度分析 | 第41-42页 |
| 2.5 MASD的性能仿真分析 | 第42-49页 |
| 2.6 本章小结 | 第49-50页 |
| 3 均匀线性阵列下的自配对二维波达方向估计 | 第50-90页 |
| 3.1 引言 | 第50-51页 |
| 3.2 阵列天线中信号处理的基本假设和概念 | 第51-53页 |
| 3.3 MUSIC、ESPRIT和PM波达方向估计算法的原理 | 第53-56页 |
| 3.3.1 MUSIC算法简介 | 第53-54页 |
| 3.3.2 ESPRIT算法简介 | 第54-55页 |
| 3.3.3 PM算法简介 | 第55-56页 |
| 3.4 基于PM的自配对二维波达方向估计 | 第56-66页 |
| 3.4.1 阵列结构和信号模型 | 第56-58页 |
| 3.4.2 自配对波达方向估计算法的工作原理 | 第58-61页 |
| 3.4.3 算法复杂度分析 | 第61-62页 |
| 3.4.4 仿真分析 | 第62-66页 |
| 3.5 基于DOA矩阵的二维波达估计 | 第66-79页 |
| 3.5.1 平行阵列结构下的DOA矩阵方法 | 第66-69页 |
| 3.5.2 对称V型阵列结构下基于DOA矩阵的波达估计方法的改进 | 第69-73页 |
| 3.5.3 仿真分析 | 第73-79页 |
| 3.6 基于增广矩阵束的二维波达方向估计 | 第79-89页 |
| 3.6.1 阵列结构和信号模型 | 第80-81页 |
| 3.6.2 改进的MEMP估计算法 | 第81-85页 |
| 3.6.3 仿真分析 | 第85-89页 |
| 3.7 本章小结 | 第89-90页 |
| 4 基于波达方向估计的源信号分离研究 | 第90-105页 |
| 4.1 引言 | 第90页 |
| 4.2 源信号分离的基本原理 | 第90-92页 |
| 4.3 经典FastICA算法 | 第92-94页 |
| 4.4 基于波达方向估计的信号分离 | 第94-104页 |
| 4.4.1 均匀线性阵列结构下的分离原理 | 第94-98页 |
| 4.4.2 波形仿真 | 第98-104页 |
| 4.5 本章小结 | 第104-105页 |
| 5 总结和展望 | 第105-108页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第105-106页 |
| 5.2 今后的工作展望 | 第106-108页 |
| 参考文献 | 第108-118页 |
| 附录Ⅰ 缩略词对照表 | 第118-119页 |
| 附录Ⅱ 插图对照 | 第119-121页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第121-122页 |
| 致谢 | 第122页 |
