| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 认知无线电的背景及研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 频谱感知的研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 本文的主要研究内容及结构安排 | 第15-17页 |
| 第2章 认知无线电的频谱感知技术 | 第17-30页 |
| 2.1 频谱感知技术概述 | 第17-18页 |
| 2.2 频谱感知检测模型 | 第18-19页 |
| 2.3 单用户本地频谱感知 | 第19-27页 |
| 2.3.1 匹配滤波器感知 | 第19-21页 |
| 2.3.2 能量感知 | 第21-25页 |
| 2.3.3 循环平稳特征感知 | 第25-26页 |
| 2.3.4 基于干扰温度感知 | 第26-27页 |
| 2.3.5 本振泄露功率感知 | 第27页 |
| 2.4 单节点本地频谱感知技术比较 | 第27-28页 |
| 2.5 单节点本地频谱感知的局限性 | 第28-29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 协作频谱感知技术研究 | 第30-50页 |
| 3.1 协作频谱感知概述 | 第30-31页 |
| 3.2 协作频谱感知模型 | 第31-33页 |
| 3.2.1 集中式模型 | 第31页 |
| 3.2.2 分布式模型 | 第31-32页 |
| 3.2.3 中继式模型 | 第32页 |
| 3.2.4 外部协作模型 | 第32-33页 |
| 3.3 协作频谱感知的信息融合 | 第33-49页 |
| 3.3.1 决策融合 | 第33-41页 |
| 3.3.2 数据融合 | 第41-49页 |
| 3.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 基于簇的信任度修正指数加权协作频谱感知 | 第50-69页 |
| 4.1 指数加权数据融合协作频谱感知算法 | 第50-54页 |
| 4.1.1 指数加权数据融合协作频谱感知检测模型 | 第50-51页 |
| 4.1.2 本地感知模型 | 第51页 |
| 4.1.3 指数加权数据融合算法 | 第51-53页 |
| 4.1.4 指数加权数据融合算法性能分析 | 第53-54页 |
| 4.2 基于互信任矩阵的数据融合算法 | 第54-59页 |
| 4.3 基于信任度修正的指数加权数据融合算法 | 第59-63页 |
| 4.4 基于簇的信任度修正指数加权协作频谱感知 | 第63-67页 |
| 4.4.1 本地感知模型 | 第63-66页 |
| 4.4.2 基于簇的信任度修正指数加权协作频谱感知 | 第66-67页 |
| 4.5 本章小结 | 第67-69页 |
| 第5章 基于D-S证据理论的协作频谱感知优化方案 | 第69-81页 |
| 5.1 D-S证据理论的基本原理 | 第69-71页 |
| 5.2 基于D-S证据理论的数据融合算法 | 第71-75页 |
| 5.3 基于簇的D-S证据理论数据融合协作频谱感知 | 第75-77页 |
| 5.4 基于簇的D-S证据理论数据融合协作频谱感知的优化方案 | 第77-80页 |
| 5.5 本章小结 | 第80-81页 |
| 结论 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-88页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第88-89页 |
| 致谢 | 第89页 |
