| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 专用术语注释表 | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 认知无线电 | 第10-13页 |
| 1.2.1 认知无线电概述 | 第10-11页 |
| 1.2.2 认知无线电关键技术 | 第11-13页 |
| 1.3 频谱感知 | 第13-17页 |
| 1.3.1 频谱感知概述 | 第13-15页 |
| 1.3.2 频谱感知关键技术 | 第15-17页 |
| 1.4 本文的主要内容及组织结构 | 第17-19页 |
| 第二章 压缩感知基础理论及应用 | 第19-26页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 压缩感知概述 | 第19-21页 |
| 2.3 压缩感知理论及关键技术 | 第21-24页 |
| 2.3.1 信号的稀疏表示 | 第21-22页 |
| 2.3.2 信号的观测矩阵 | 第22-23页 |
| 2.3.3 信号的重构 | 第23-24页 |
| 2.4 压缩感知的应用 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于稀疏度估计的两阶段压缩感知算法研究 | 第26-38页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 一种基于稀疏度估计的两阶段压缩频谱感知算法 | 第26-33页 |
| 3.2.1 问题描述 | 第27-28页 |
| 3.2.2 稀疏估计 | 第28-30页 |
| 3.2.3 两阶段压缩感知算法思想 | 第30-31页 |
| 3.2.4 自适应压缩采样 | 第31-32页 |
| 3.2.5 信号重构 | 第32页 |
| 3.2.6 感知判决 | 第32-33页 |
| 3.2.7 算法实现 | 第33页 |
| 3.3 仿真结果和性能分析 | 第33-36页 |
| 3.3.1 参数设置 | 第33页 |
| 3.3.2 算法讨论 | 第33-35页 |
| 3.3.3 性能分析 | 第35-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 基于 USRP 和 GNU Radio 的频谱感知算法实现 | 第38-55页 |
| 4.1 引言 | 第38-39页 |
| 4.2 USRP 和 GNURadio | 第39-43页 |
| 4.2.1 USRP 硬件 | 第39-41页 |
| 4.2.2 GNURadio 平台 | 第41-43页 |
| 4.3 基于 USRP 和 GNU Radio 的能量感知 | 第43-49页 |
| 4.3.1 能量感知 | 第43-44页 |
| 4.3.2 能量感知实现 | 第44-46页 |
| 4.3.3 实现结果 | 第46-49页 |
| 4.4 基于 USRP 和 GNU Radio 的压缩感知 | 第49-54页 |
| 4.4.1 压缩感知 | 第49-50页 |
| 4.4.2 信号处理模块编写 | 第50-52页 |
| 4.4.3 场景描述 | 第52-53页 |
| 4.4.4 实验过程 | 第53-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 附录 1 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第61-62页 |
| 附录 2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
