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无线认知网络中协作感知关键技术的研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
缩略词表第11-13页
数学符号说明第13-14页
第1章 绪论第14-30页
    1.1 引言第14页
    1.2 课题的背景及研究现状第14-27页
        1.2.1 认知无线电技术的应用背景第14-16页
        1.2.2 认知无线网络发展概述第16-19页
        1.2.3 感知技术及其研究现状第19-27页
    1.3 论文主要研究内容和章节安排第27-30页
第2章 基于变分贝叶斯推断的频谱空间分布协作感知算法第30-48页
    2.1 引言第30-32页
    2.2 主用户功率谱空间分布近似模型第32-37页
    2.3 频谱空间分布协作感知算法第37-41页
        2.3.1 变分贝叶斯推断技术概述第37-38页
        2.3.2 频谱空间分布感知算法的推导第38-41页
    2.4 性能指标及仿真结果分析第41-47页
        2.4.1 仿真中的算法性能指标第41-42页
        2.4.2 仿真结果及其分析第42-47页
    2.5 本章小结第47-48页
第3章 主用户频谱空间分布的快速降维检测算法第48-64页
    3.1 引言第48-51页
    3.2 快速降维检测算法第51-59页
        3.2.1 近似模型维度与算法复杂度的关系第51-52页
        3.2.2 主用户频谱空间分布的快速降维检测算法第52-58页
        3.2.3 快速降维检测算法的性能指标第58-59页
    3.3 仿真结果及性能分析第59-63页
    3.4 本章小结第63-64页
第4章 基于参数扩展法的快速频谱空间分布检测算法第64-80页
    4.1 引言第64-65页
    4.2 基于参数扩展的快速检测算法第65-73页
        4.2.1 基于参数扩展的变分贝叶斯推断技术原理概述第66-69页
        4.2.2 基于参数扩展的快速频谱空间分布检测算法推导过程第69-73页
    4.3 仿真结果及性能分析第73-78页
    4.4 本章小结第78-80页
第5章 具有高鲁棒性的频谱空间分布协作感知改进算法第80-100页
    5.1 引言第80-83页
    5.2 修正的主用户功率谱空间分布近似模型第83-87页
        5.2.1 噪声功率不确定性对近似模型的影响第83-84页
        5.2.2 从用户所受干扰对近似模型的影响第84-86页
        5.2.3 修正的感知性能指标第86-87页
    5.3 具有鲁棒性的频谱空间分布协作感知改进算法第87-93页
    5.4 仿真结果及性能分析第93-98页
    5.5 本章小结第98-100页
第6章 总结与展望第100-102页
    6.1 主要研究成果第100-101页
    6.2 有待进一步研究的问题第101-102页
参考文献第102-112页
攻读博士学位期间的研究成果第112-116页
致谢第116页

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