认知OFDM系统的频谱分配算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 课题来源及研究的目的和意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第8页 |
| 1.1.2 研究的目的和意义 | 第8-10页 |
| 1.2 认知无线电国内外研究现状 | 第10页 |
| 1.3 本文研究内容和结构 | 第10-12页 |
| 第2章 认知系统频谱分配概述 | 第12-18页 |
| 2.1 集中式与分布式认知系统 | 第12-13页 |
| 2.2 认知系统频谱分配原则与类型 | 第13-14页 |
| 2.3 认知系统频谱分配模型 | 第14-17页 |
| 2.3.1 图论着色模型 | 第14-15页 |
| 2.3.2 干扰温度模型 | 第15-16页 |
| 2.3.3 博弈论模型 | 第16-17页 |
| 2.4 本章小结 | 第17-18页 |
| 第3章 认知 OFDM 系统中的信道状态信息估计 | 第18-37页 |
| 3.1 认知 OFDM 系统中的信道估计 | 第18-26页 |
| 3.1.1 基于导频的信道估计系统模型 | 第18-20页 |
| 3.1.2 信号模型 | 第20页 |
| 3.1.3 最小二乘(LS)估计 | 第20-21页 |
| 3.1.4 岭估计 | 第21-23页 |
| 3.1.5 信道估计算法性能比较 | 第23-25页 |
| 3.1.6 算法小结 | 第25-26页 |
| 3.2 AWGN 信道下的信噪比估计 | 第26-30页 |
| 3.2.1 信号模型 | 第26页 |
| 3.2.2 最大似然(ML)估计 | 第26-27页 |
| 3.2.3 二阶矩四阶矩(M2M4)估计 | 第27-28页 |
| 3.2.4 误差矢量幅值(EVM)估计 | 第28-29页 |
| 3.2.5 信噪比估计算法性能比较 | 第29-30页 |
| 3.3 频率选择性信道下的信噪比估计 | 第30-36页 |
| 3.3.1 基于 CP 和数据的有偏信噪比估计 | 第30-32页 |
| 3.3.2 基于 CP 和数据的无偏信噪比估计 | 第32-33页 |
| 3.3.3 算法性能理论分析 | 第33-34页 |
| 3.3.4 算法性能仿真比较与分析 | 第34-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 认知用户频谱分配算法 | 第37-55页 |
| 4.1 认知 OFDM 系统无线信道模型 | 第37-39页 |
| 4.1.1 授权用户的信道接入模型 | 第37-38页 |
| 4.1.2 认知用户的信道接入模型 | 第38-39页 |
| 4.1.3 认知 OFDM 系统频谱共享模型 | 第39页 |
| 4.2 拉格朗日分配算法 | 第39-42页 |
| 4.3 贪婪算法 | 第42-46页 |
| 4.3.1 OFDM 系统的功率分配特性 | 第42页 |
| 4.3.2 调制方案的功率需求 | 第42-44页 |
| 4.3.3 贪婪算法的频谱分配 | 第44-46页 |
| 4.4 改进的贪婪算法 | 第46-49页 |
| 4.5 算法性能仿真与分析 | 第49-53页 |
| 4.5.1 仿真条件 | 第49-50页 |
| 4.5.2 仿真结果与分析 | 第50-53页 |
| 4.6 本章小结 | 第53-55页 |
| 结论 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 攻读硕士学位期间论文成果及参与项目 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
