| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 引言 | 第9-10页 |
| 1.2 认知无线电概述 | 第10-16页 |
| 1.2.1 认知无线电技术 | 第10-12页 |
| 1.2.2 认知无线电的关键技术 | 第12-14页 |
| 1.2.3 认知无线电技术研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 本文主要研究内容和结构安排 | 第16-17页 |
| 第2章 频谱感知技术 | 第17-31页 |
| 2.1 单点感知 | 第17-23页 |
| 2.1.1 能量检测 | 第18-19页 |
| 2.1.2 匹配滤波器检测 | 第19-20页 |
| 2.1.3 循环平稳特征检测 | 第20-21页 |
| 2.1.4 协方差矩阵检测 | 第21-22页 |
| 2.1.5 本振泄露功率检测 | 第22页 |
| 2.1.6 基于干扰温度的检测 | 第22-23页 |
| 2.2 单点频谱感知技术比较 | 第23-24页 |
| 2.3 单节点频谱感知的局限性 | 第24-25页 |
| 2.4 协作频谱感知技术 | 第25-30页 |
| 2.4.1 协作感知的构架 | 第25页 |
| 2.4.2 硬判决算法 | 第25-27页 |
| 2.4.3 软判决算法 | 第27-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于精英反向学习策略的群搜索优化算法 | 第31-48页 |
| 3.1 传统群搜索优化算法及其原理 | 第31-34页 |
| 3.1.1 群搜索算法的数学描述 | 第32页 |
| 3.1.2 发现者搜索 | 第32-33页 |
| 3.1.3 追随者搜索 | 第33-34页 |
| 3.1.4 游荡者搜索 | 第34页 |
| 3.2 基于精英反向学习策略的GSO优化算法 | 第34-37页 |
| 3.2.1 反向学习及其基本概念 | 第34-36页 |
| 3.2.2 精英反向学习 | 第36页 |
| 3.2.3 精英反向学习策略算法的收敛性证明 | 第36-37页 |
| 3.2.4 基于精英反向学习的群搜索算法框架 | 第37页 |
| 3.3 改进的算法与传统GSO算法及粒子群算法PSO的性能比较 | 第37-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 基于精英反向学习策略的群搜索优化算法协作频谱感知技术 | 第48-57页 |
| 4.1 概述 | 第48页 |
| 4.2 协作感知数学模型 | 第48-50页 |
| 4.3 基于EOGSO算法的协作频谱感知方法求解流程 | 第50-51页 |
| 4.4 仿真分析 | 第51-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-57页 |
| 第5章 全文总结及未来研究工作 | 第57-59页 |
| 5.1 内容总结 | 第57页 |
| 5.2 未来研究方向 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第64页 |
