认知无线电中基于机器学习的频谱接入研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-16页 |
| 1.1.1 认知无线电的概念 | 第9-11页 |
| 1.1.2 认知无线电相关技术 | 第11-15页 |
| 1.1.3 本课题研究意义 | 第15-16页 |
| 1.2 认知无线电的应用前景和研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.1 认知无线电的应用前景 | 第16页 |
| 1.2.2 认知无线电的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 论文主要内容和结构安排 | 第17-19页 |
| 1.3.1 论文主要内容 | 第17-18页 |
| 1.3.2 论文结构 | 第18-19页 |
| 第二章 动态频谱接入技术 | 第19-27页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 动态频谱接入模型 | 第19-20页 |
| 2.2.1 动态独享模型 | 第19-20页 |
| 2.2.2 开放共享模型 | 第20页 |
| 2.2.3 分层接入模型 | 第20页 |
| 2.3 频谱预测技术 | 第20-23页 |
| 2.3.1 基于隐马尔可夫过程的频谱预测 | 第20-22页 |
| 2.3.2 基于人工神经网络的频谱预测 | 第22-23页 |
| 2.3.3 基于回归分析的频谱预测 | 第23页 |
| 2.4 频谱选择策略 | 第23-25页 |
| 2.4.1 基于干扰温度的频谱选择策略 | 第23-24页 |
| 2.4.2 基于数据传输速率的频谱选择策略 | 第24页 |
| 2.4.3 基于机器学习的频谱选择策略 | 第24页 |
| 2.4.4 基于博弈论模型的频谱选择策略 | 第24-25页 |
| 2.5 动态频谱接入技术的研究现状 | 第25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 基于人工神经网络的协作频谱预测 | 第27-39页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 人工神经网络 | 第27-33页 |
| 3.2.1 人工神经网络概念和特点 | 第27-28页 |
| 3.2.2 人工神经网络模型 | 第28-31页 |
| 3.2.3 多层前向人工神经网络 | 第31-33页 |
| 3.3 系统模型和预测方案 | 第33-34页 |
| 3.3.1 系统模型 | 第33页 |
| 3.3.2 基于MFNN的频谱预测 | 第33-34页 |
| 3.4 仿真实验 | 第34-37页 |
| 3.4.1 仿真环境 | 第34页 |
| 3.4.2 性能指标 | 第34-35页 |
| 3.4.3 仿真结果和分析 | 第35-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 基于增强学习的信道选择策略 | 第39-49页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 增强学习的概念 | 第39-42页 |
| 4.3 系统模型和决策方案 | 第42-45页 |
| 4.3.1 系统模型 | 第42-43页 |
| 4.3.2 基于增强学习的信道决策 | 第43-45页 |
| 4.4 仿真实验 | 第45-47页 |
| 4.4.1 仿真环境 | 第45-46页 |
| 4.4.2 仿真结果和分析 | 第46-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 总结及展望 | 第49-51页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第49-50页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第56页 |
