| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-14页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-13页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-18页 |
| 1.2.1 频谱预测研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.2 频谱推荐研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.3 频谱决策研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第18页 |
| 1.4 论文创新点 | 第18-19页 |
| 1.5 论文章节结构 | 第19-21页 |
| 第2章 基于频谱预测与频谱推荐的认知无线电频谱决策框架 | 第21-33页 |
| 2.1 信道状态和时隙划分模型 | 第21-23页 |
| 2.1.1 信道状态模型 | 第21-23页 |
| 2.1.2 时隙划分模型 | 第23页 |
| 2.2 认知无线电频谱预测模型 | 第23-27页 |
| 2.2.1 基于马尔可夫模型的频谱预测模型 | 第23-24页 |
| 2.2.2 基于神经网络的频谱预测模型 | 第24-25页 |
| 2.2.3 基于回归分析的频谱预测模型 | 第25-27页 |
| 2.3 认知无线电频谱决策模型 | 第27-29页 |
| 2.3.1 基于拍卖竞价模型的频谱决策 | 第27页 |
| 2.3.2 基于博弈论模型的频谱决策 | 第27-28页 |
| 2.3.3 基于图论着色模型的频谱决策 | 第28-29页 |
| 2.3.4 基于强化学习模型的频谱决策 | 第29页 |
| 2.4 基于频谱预测与频谱推荐的频谱决策模型 | 第29-32页 |
| 2.4.1 设计思路 | 第30-31页 |
| 2.4.2 模块功能及联系 | 第31-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于极限学习机的频谱预测方法 | 第33-51页 |
| 3.1 极限学习机算法 | 第33-38页 |
| 3.1.1 神经网络基本分类 | 第33-34页 |
| 3.1.2 前馈神经网络 | 第34-36页 |
| 3.1.3 极限学习机算法模型 | 第36-38页 |
| 3.2 基于ELM算法的频谱预测方法研究 | 第38-41页 |
| 3.2.1 频谱预测系统模型 | 第38-39页 |
| 3.2.2 基于ELM算法的频谱预测建模 | 第39-41页 |
| 3.3 基于ELM的频谱预测方法验证与结果 | 第41-50页 |
| 3.3.1 仿真验证与结果 | 第41-46页 |
| 3.3.2 实测数据验证与结果 | 第46-50页 |
| 3.3.3 实验结果分析 | 第50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 基于Q学习的联合频谱预测方法 | 第51-63页 |
| 4.1 联合频谱预测及Q学习 | 第51-54页 |
| 4.1.1 联合频谱预测 | 第51-52页 |
| 4.1.2 Q学习 | 第52-54页 |
| 4.2 基于Q学习的联合频谱预测 | 第54-57页 |
| 4.2.1 设计思路及目的 | 第54页 |
| 4.2.2 联合频谱预测的系统模型 | 第54-55页 |
| 4.2.3 基于Q学习的联合频谱预测建模 | 第55-56页 |
| 4.2.4 基于Q学习的联合频谱预测步骤 | 第56-57页 |
| 4.3 基于Q学习的联合频谱预测方法验证与结果 | 第57-62页 |
| 4.3.1 仿真数据验证与结果 | 第57-60页 |
| 4.3.2 实测数据验证与结果 | 第60-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 基于协同滤波的频谱推荐方法 | 第63-73页 |
| 5.1 频谱推荐 | 第63-67页 |
| 5.1.1 推荐系统 | 第63-64页 |
| 5.1.2 协同滤波算法 | 第64-67页 |
| 5.2 基于协同滤波的频谱推荐方法 | 第67-70页 |
| 5.2.1 频谱推荐系统场景 | 第68-69页 |
| 5.2.2 基于协同滤波的频谱推荐方法 | 第69-70页 |
| 5.3 仿真实验与结果 | 第70-72页 |
| 5.4 本章小结 | 第72-73页 |
| 第6章 基于频谱预测与推荐的频谱决策方法 | 第73-89页 |
| 6.1 马尔可夫决策过程 | 第73-76页 |
| 6.1.1 马尔可夫决策过程数学模型 | 第73-75页 |
| 6.1.2 值迭代和策略迭代 | 第75-76页 |
| 6.2 基于频谱预测与频谱推荐的频谱决策方法设计 | 第76-80页 |
| 6.2.1 设计思路及目的 | 第76-77页 |
| 6.2.2 频谱决策系统模型 | 第77-79页 |
| 6.2.3 多Agent系统 | 第79-80页 |
| 6.3 基于频谱预测与频谱推荐的频谱决策方法建模 | 第80-85页 |
| 6.3.1 Q学习法频谱决策建模 | 第80-81页 |
| 6.3.2 Q学习法频谱决策步骤 | 第81-83页 |
| 6.3.3 Q学习法频谱决策流程 | 第83-84页 |
| 6.3.4 MDP法频谱决策建模 | 第84-85页 |
| 6.4 基于频谱预测与频谱推荐的频谱决策方法仿真验证与结果 | 第85-88页 |
| 6.4.1 不考虑次要用户的通信范围和地理位置的情况 | 第85-87页 |
| 6.4.2 考虑次要用户的可通信范围和地理位置的情况 | 第87-88页 |
| 6.5 本章小结 | 第88-89页 |
| 第7章 结束语 | 第89-91页 |
| 参考文献 | 第91-97页 |
| 致谢 | 第97页 |
