基于可变长Markov链的无线衰落信道认知方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-16页 |
| ·无线通信的发展趋势 | 第7-9页 |
| ·无线网络无处不在 | 第7页 |
| ·日益提高的数据速率 | 第7-8页 |
| ·频谱资源的短缺和浪费 | 第8-9页 |
| ·认知无线电技术 | 第9-13页 |
| ·认知无线电概述 | 第9-10页 |
| ·认知无线电的关键技术 | 第10-13页 |
| ·本文所做的工作 | 第13-14页 |
| ·文章结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 无线衰落信道的建模与认知方法 | 第16-31页 |
| ·移动通信中电波传播衰落特征 | 第16-17页 |
| ·小尺度衰落信道模型 | 第17-23页 |
| ·波形信道模型 | 第17-19页 |
| ·离散信道模型 | 第19-23页 |
| ·小尺度衰落信道的统计特性 | 第23-25页 |
| ·衰落信道的包络统计特性 | 第23-24页 |
| ·衰落信道的二阶统计特性 | 第24-25页 |
| ·无线衰落信道的认知方法 | 第25-28页 |
| ·无线信道状态预测 | 第28-30页 |
| ·基于隐Markov模型的信道建模与预测 | 第28-29页 |
| ·基于二进制时间序列的信道状态预测 | 第29页 |
| ·不同预测方法评估 | 第29-30页 |
| ·小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于可变长Markov链的衰落信道认知 | 第31-48页 |
| ·衰落信道认知流程 | 第31-32页 |
| ·可变长Markov链技术(VLMC) | 第32-34页 |
| ·标准VLMC衰落信道建模 | 第34-44页 |
| ·基于核函数的概率密度估计 | 第35页 |
| ·无线衰落分区机制 | 第35-39页 |
| ·VLMC衰落信道建模 | 第39-43页 |
| ·基于先验知识的VLMC信道建模 | 第43-44页 |
| ·信道统计特性的识别 | 第44-45页 |
| ·平均衰落时间 | 第44-45页 |
| ·电平通过率 | 第45页 |
| ·信道状态预测 | 第45-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 第4章 VLMC建模仿真及认知性能评估 | 第48-62页 |
| ·仿真场景 | 第48页 |
| ·VLMC衰落信道模型性能 | 第48-59页 |
| ·基于核函数的概率密度估计结果 | 第48-49页 |
| ·衰落分区机制的性能表现 | 第49-53页 |
| ·VLMC模型性能 | 第53-59页 |
| ·信道统计特性结果分析 | 第59-60页 |
| ·信道预测性能分析 | 第60-61页 |
| ·小结 | 第61-62页 |
| 第5章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·本文工作总结 | 第62-63页 |
| ·研究展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第69页 |
