| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状与发展趋势 | 第11-12页 |
| 1.3 课题的主要研究工作 | 第12-13页 |
| 1.3.1 基于权重策略的分布式贝叶斯压缩感知融合算法 | 第12页 |
| 1.3.2 宽带认知无线网络抗攻击算法研究 | 第12-13页 |
| 1.4 本文的内容以及论文结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 宽带认知无线网络频谱感知技术概述 | 第15-24页 |
| 2.1 认知无线网络技术概述 | 第15-16页 |
| 2.1.1 认知无线电概述 | 第15页 |
| 2.1.2 认知无线网络概述 | 第15页 |
| 2.1.3 认知无线网络研究方向 | 第15-16页 |
| 2.2 单用户频谱感知技术概述 | 第16-19页 |
| 2.2.1 单用户窄带频谱感知 | 第16-17页 |
| 2.2.2 单用户宽带频谱感知 | 第17-19页 |
| 2.2.3 单用户频谱感知的不足 | 第19页 |
| 2.3 多用户频谱感知技术概述 | 第19-24页 |
| 2.3.1 集中式频谱感知概述 | 第19-20页 |
| 2.3.2 分布式频谱感知概述 | 第20-21页 |
| 2.3.3 多用户频谱感知安全问题概述 | 第21-22页 |
| 2.3.4 分布式压缩感知概述 | 第22-24页 |
| 第三章 基于权重策略的分布式贝叶斯压缩感知融合算法 | 第24-35页 |
| 3.1 引言 | 第24页 |
| 3.2 基于权重的分布式贝叶斯压缩感知模型 | 第24-28页 |
| 3.2.1 系统模型 | 第24-25页 |
| 3.2.2 贝叶斯压缩感知 | 第25-27页 |
| 3.2.3 分布式贝叶斯压缩感知 | 第27-28页 |
| 3.3 基于感知数据的融合模型 | 第28-32页 |
| 3.3.1 软判决融合模型概述 | 第28-30页 |
| 3.3.2 基于历史感知数据的合并模型 | 第30-31页 |
| 3.3.3 基于贝叶斯压缩感知信息的合并模型 | 第31-32页 |
| 3.4 仿真 | 第32-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-35页 |
| 第四章 宽带环境下基于角度的独立攻击恶意用户检测机制 | 第35-43页 |
| 4.1 引言 | 第35页 |
| 4.2 宽带环境下恶意用户的独立攻击 | 第35-38页 |
| 4.2.1 宽带环境下单用户攻击机制 | 第35-37页 |
| 4.2.2 宽带环境下的独立攻击攻防模型 | 第37-38页 |
| 4.3 基于角度的恶意检测机制 | 第38-40页 |
| 4.3.1 基于角度的离群点 | 第38-39页 |
| 4.3.2 基于角度的恶意用户检测机制 | 第39-40页 |
| 4.4 仿真结果与分析 | 第40-42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 宽带环境下基于密度的协作攻击恶意用户检测机制 | 第43-53页 |
| 5.1 引言 | 第43页 |
| 5.2 宽带环境下恶意用户的协作攻击 | 第43-46页 |
| 5.2.1 宽带环境下协作攻击机制 | 第43-45页 |
| 5.2.2 适用于分布式压缩感知的攻防模型 | 第45-46页 |
| 5.3 基于密度的恶意用户检测 | 第46-51页 |
| 5.3.1 测量矩阵的推论 | 第46-47页 |
| 5.3.2 基于密度的聚类算法 | 第47-48页 |
| 5.3.3 基于密度的恶意用户检测算法 | 第48-50页 |
| 5.3.4 参数选择 | 第50-51页 |
| 5.4 仿真结果与分析 | 第51-52页 |
| 5.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第53-54页 |
| 6.2 未来研究工作展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 缩略词 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 作者攻读硕士学位期间的研究成果 | 第62页 |
