认知无线电的分布式频谱共享与广播算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 认知无线电产生的背景与概念的提出 | 第9-12页 |
| 1.1.1 认知无线电产生的现实背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 认知无线电(CR)的概念提出 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本章小结以及后续章节的结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 分布式网络频谱分配和广播问题 | 第16-24页 |
| 2.1 认知无线电的系统架构 | 第16-18页 |
| 2.2 认知无线电的频谱分配算法 | 第18-20页 |
| 2.3 基于图论的现有频谱分配算法 | 第20-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于图论的改进自组织公平议价频谱分配算法 | 第24-40页 |
| 3.1 引言 | 第24页 |
| 3.2 问题模型以及目标函数 | 第24-26页 |
| 3.3 自组织小组议价过程的约束 | 第26-29页 |
| 3.4 自组织小组议价算法的详细步骤 | 第29-31页 |
| 3.5 改进的自组织公平议价算法 | 第31-33页 |
| 3.5.1 一对一议价 | 第31-32页 |
| 3.5.2 捐赠交易 | 第32-33页 |
| 3.5.3 自组织公平议价和用户吞吐量下界 | 第33页 |
| 3.6 自组织公平议价算法的仿真结果 | 第33-39页 |
| 3.7 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于蜘蛛群算法的频谱分配优化算法 | 第40-51页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 群体智能算法背景 | 第40-41页 |
| 4.3 蜘蛛群算法 | 第41-45页 |
| 4.4 基于蜘蛛群算法的CR网络频谱分配优化算法 | 第45-48页 |
| 4.5 实验仿真结果 | 第48-50页 |
| 4.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 广播算法 | 第51-66页 |
| 5.1 引言 | 第51页 |
| 5.2 广播问题描述 | 第51-53页 |
| 5.3 基于卷积和傅里叶变换的频谱握手协议 | 第53-57页 |
| 5.4 基于频谱分段重组的广播算法 | 第57-59页 |
| 5.4.1 广播数据分包 | 第57-59页 |
| 5.4.2 建立广播通信 | 第59页 |
| 5.5 实验仿真 | 第59-65页 |
| 5.5.1 频谱握手协议 | 第59-63页 |
| 5.5.2 窄信道分组算法仿真 | 第63-65页 |
| 5.6 本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 全文总结与展望 | 第66-72页 |
| 6.1 本文的主要贡献与创新 | 第66-67页 |
| 6.2 未来可改进之处 | 第67-68页 |
| 6.3 认知无线电未来的应用 | 第68-72页 |
| 6.3.1 一般应用 | 第68页 |
| 6.3.2 广播电视白色空间中的认知无线电 | 第68-69页 |
| 6.3.3 用于智能电网通信的认知无线电 | 第69-70页 |
| 6.3.4 用于机器对机器通信的认知无线电 | 第70页 |
| 6.3.5 认知无线电与移动云计算 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第78页 |
