| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 认知无线电的定义及关键技术 | 第11-13页 |
| 1.2.1 认知无线电的定义 | 第11-12页 |
| 1.2.2 认知无线电的关键技术 | 第12-13页 |
| 1.3 频谱感知技术研究现状 | 第13-18页 |
| 1.3.1 窄带频谱感知 | 第13-15页 |
| 1.3.2 宽带频谱感知 | 第15-18页 |
| 1.4 本文主要工作与内容安排 | 第18-20页 |
| 1.4.1 本文主要工作 | 第18-19页 |
| 1.4.2 本文章节安排 | 第19-20页 |
| 第2章 基于蜂群优化神经网络的频谱感知 | 第20-33页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 基础理论 | 第20-22页 |
| 2.2.1 BP神经网络模型 | 第20-22页 |
| 2.2.2 人工蜂群算法 | 第22页 |
| 2.3 蜂群优化神经网络的频谱感知 | 第22-27页 |
| 2.3.1 接收信号特征提取 | 第23-25页 |
| 2.3.2 神经网络频谱感知 | 第25页 |
| 2.3.3 蜂群算法交叉训练神经网络 | 第25-27页 |
| 2.4 算法仿真与性能分析 | 第27-32页 |
| 2.4.1 神经网络特征参数分析 | 第27-28页 |
| 2.4.2 神经网络训练性能分析 | 第28-30页 |
| 2.4.3 神经网络感知性能分析 | 第30-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于Gerschgorin理论稀疏度估计的宽带频谱感知 | 第33-47页 |
| 3.1 引言 | 第33页 |
| 3.2 理论基础 | 第33-37页 |
| 3.2.1 压缩感知理论基础 | 第33-35页 |
| 3.2.2 Gerschgorin圆盘理论基础 | 第35-37页 |
| 3.3 基于GTE的宽带频谱感知 | 第37-40页 |
| 3.3.1 宽带频谱感知模型 | 第37-38页 |
| 3.3.2 基于Gerschgorin理论稀疏度估计 | 第38-39页 |
| 3.3.3 GTE-OMP频谱感知算法 | 第39-40页 |
| 3.4 算法仿真与性能分析 | 第40-46页 |
| 3.4.1 稀疏度估计性能 | 第40-42页 |
| 3.4.2 频谱感知性能 | 第42-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 认知无线电频谱动态管理系统软件实现 | 第47-61页 |
| 4.1 引言 | 第47页 |
| 4.2 系统组成架构 | 第47-48页 |
| 4.3 系统实现所需技术介绍 | 第48-50页 |
| 4.3.1 Visual C++6.0 | 第48页 |
| 4.3.2 数据库技术 | 第48-50页 |
| 4.3.3 Socket技术 | 第50页 |
| 4.4 系统模块实现 | 第50-54页 |
| 4.4.1 管控中心 | 第51-52页 |
| 4.4.2 频谱感知服务器 | 第52-53页 |
| 4.4.3 频谱分配服务器 | 第53-54页 |
| 4.5 模块交互功能实现 | 第54-57页 |
| 4.5.1 数据传输帧结构设计 | 第54-56页 |
| 4.5.2 模块交互流程设计 | 第56-57页 |
| 4.6 系统软件功能测试 | 第57-60页 |
| 4.6.1 系统软件测试环境和步骤 | 第57-58页 |
| 4.6.2 系统软件测试结果 | 第58-60页 |
| 4.7 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 总结与展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 附录 作者在读期间发表的学术论文及参加的科研项目 | 第68页 |