| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 认知无线电 | 第8-9页 |
| 1.1.2 宽带频谱感知技术的研究意义 | 第9-10页 |
| 1.1.3 压缩感知技术的研究意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外相关领域的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 压缩感知技术的应用 | 第11-12页 |
| 1.3.1 频谱感知与信道估计 | 第11页 |
| 1.3.2 图像重构 | 第11-12页 |
| 1.3.3 语音信号压缩处理 | 第12页 |
| 1.4 文章主要工作和章节安排 | 第12-14页 |
| 第二章 压缩感知理论和频谱检测方法 | 第14-24页 |
| 2.1 压缩感知理论原理 | 第14-19页 |
| 2.1.1 信号的稀疏表示 | 第15-16页 |
| 2.1.2 测量矩阵的设计 | 第16-17页 |
| 2.1.3 信号的重构算法 | 第17-19页 |
| 2.2 压缩感知重构算法 | 第19-22页 |
| 2.2.1 凸优化算法 | 第19页 |
| 2.2.2 贪婪算法 | 第19-21页 |
| 2.2.3 基于贝叶斯框架算法 | 第21页 |
| 2.2.4 混合算法 | 第21-22页 |
| 2.3 宽带频谱检测方法 | 第22-23页 |
| 2.3.1 盲检测方法 | 第22页 |
| 2.3.2 非盲检测方法 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于改进的W-CoSaMP算法的宽带频谱感知技术 | 第24-39页 |
| 3.1 周期非均匀采样 | 第24-26页 |
| 3.1.1 周期非均匀采样原理 | 第24-25页 |
| 3.1.2 周期非均匀采样的频域分析 | 第25页 |
| 3.1.3 多陪集采样 | 第25-26页 |
| 3.2 基于改进的W-CoSaMP算法的宽带压缩感知技术 | 第26-35页 |
| 3.2.1 信道模型 | 第27-28页 |
| 3.2.2 基于二阶统计量的频谱感知 | 第28-29页 |
| 3.2.3 信号压缩采样和频谱感知 | 第29-32页 |
| 3.2.4 待估功率值和加权系数获取 | 第32-34页 |
| 3.2.5 基于改进的加权压缩采样匹配追踪算法 | 第34-35页 |
| 3.3 仿真结果与性能分析 | 第35-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于多天线接收机的宽带压缩频谱感知技术 | 第39-53页 |
| 4.1 无线通信信道特性 | 第39-40页 |
| 4.2 小尺度衰落 | 第40-43页 |
| 4.2.1 小尺度衰落的定性描述 | 第40页 |
| 4.2.2 小尺度衰落的特征参数 | 第40-42页 |
| 4.2.3 常见小尺度衰落信道 | 第42-43页 |
| 4.3 空间分集 | 第43-45页 |
| 4.3.1 发射分集 | 第43-44页 |
| 4.3.2 接收分集 | 第44页 |
| 4.3.3 多输入多输出技术 | 第44-45页 |
| 4.4 阵列天线数学模型 | 第45-47页 |
| 4.4.1 均匀线性阵列模型 | 第45-46页 |
| 4.4.2 均匀圆阵模型 | 第46-47页 |
| 4.5 基于多天线接收机的宽带频谱感知技术 | 第47-49页 |
| 4.5.1 瑞利衰落信道模型 | 第47页 |
| 4.5.2 多天线接收机 | 第47-49页 |
| 4.6 仿真结果与分析 | 第49-52页 |
| 4.7 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 5.1 全文总结 | 第53-54页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第58-59页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |