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不同无线环境下的频谱感知技术研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
符号对照表第13-15页
缩略语对照表第15-20页
第一章 绪论第20-32页
    1.1 选题的研究背景和意义第20-26页
        1.1.1 认知无线电技术发展的必然性第20-22页
        1.1.2 认知无线电技术的定义第22-23页
        1.1.3 认知无线电系统中的关键技术第23-26页
    1.2 选题的研究现状和主要挑战第26-30页
        1.2.1 高斯噪声环境下的频谱感知及主要挑战第26-28页
        1.2.2 非高斯噪声环境下的频谱感知及主要挑战第28-30页
    1.3 论文的主要贡献及结构安排第30-32页
第二章 频谱感知技术概述第32-46页
    2.1 频谱感知场景与模型第32-34页
        2.1.1 频谱感知场景第32-33页
        2.1.2 频谱感知模型第33-34页
    2.2 频谱感知的传统算法第34-44页
        2.2.1 能量检测算法第34-36页
        2.2.2 匹配滤波检测算法第36-39页
        2.2.3 广义似然比检验算法第39-40页
        2.2.4 协作频谱感知算法第40-43页
        2.2.5 衰落信道的频谱感知算法第43-44页
    2.3 本章小结第44-46页
第三章 高斯噪声衰落信道环境下的频谱感知算法第46-66页
    3.1 引言第46-47页
    3.2 系统模型和信道模型第47-48页
    3.3 已有的协作频谱感知算法第48-49页
    3.4 提出的基于多簇联合的协作频谱感知算法第49-59页
        3.4.1 系统模型第49-51页
        3.4.2 分续施及簇头的选择第51-52页
        3.4.3 小尺度衰落信道下的频谱感知性能分析第52-53页
        3.4.4 误码率对频谱感知性能的影响第53-59页
        3.4.5 簇内次用户数对频谱感知性能的影响第59页
    3.5 仿真结果及分析第59-65页
    3.6 本章小结第65-66页
第四章 非高斯噪声环境下的频谱感知算法第66-80页
    4.1 引言第66-67页
    4.2 系统模型和噪声模型第67-68页
        4.2.1 系统模型第67页
        4.2.2 噪声模型第67-68页
    4.3 已有的基于相关熵的频谱感知算法第68-70页
        4.3.1 基于相关熵的频谱感知算法第68-69页
        4.3.2 基于相关熵谱密度的频谱感知算法第69-70页
    4.4 提出的基于最大广义相关熵的频谱感知算法第70-75页
        4.4.1 最大广义相关熵第70-71页
        4.4.2 代价函数的最优解第71-73页
        4.4.3 散度参数v的选择第73页
        4.4.4 基于最大广义相关熵的频谱感知算法收敛性的分析第73-75页
    4.5 仿真结果及分析第75-78页
    4.6 本章小结第78-80页
第五章 非高斯噪声衰落信道环境下的频谱感知算法第80-102页
    5.1 引言第80-81页
    5.2 系统模型第81页
    5.3 广义高斯噪声多径衰落信道环境下的频谱感知算法第81-85页
        5.3.1 广义高斯分布噪声第81-82页
        5.3.2 基于Rao检测的频谱感知算法第82-85页
    5.4 高斯混合噪声多径衰落信道环境下的频谱感知算法第85-87页
        5.4.1 高斯混合分布噪声第85-86页
        5.4.2 基于Rao检测的频谱感知算法第86-87页
    5.5 SαS噪声多径衰落信道环境下的频谱感知算法第87-90页
        5.5.1 SαS噪声概率密度函数的估计第87-88页
        5.5.2 基于Rao检测的频谱感知算法第88-89页
        5.5.3 估计误差对频谱感知性能的影响第89-90页
    5.6 仿真结果及分析第90-98页
        5.6.1 广义高斯噪声多径衰落信道环境下的频谱感知性能第90-93页
        5.6.2 高斯混合噪声多径衰落信道环境下的频谱感知性能第93-95页
        5.6.3 SαS噪声多径衰落信道环境下的频谱感知性能第95-98页
    5.7 本章小结第98-99页
    附录第99-102页
第六章 结论与展望第102-106页
    6.1 全文工作内容总结第102-103页
    6.2 后续研究工作展望第103-106页
参考文献第106-118页
致谢第118-120页
作者简介第120-121页

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