| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 专用术语注释表 | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-20页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9-14页 |
| 1.1.1 无线传感器网络概述 | 第9-11页 |
| 1.1.2 WSN的发展瓶颈 | 第11-12页 |
| 1.1.3 认知无线电技术的引入 | 第12-13页 |
| 1.1.4 认知无线电的关键技术 | 第13-14页 |
| 1.2 认知无线传感器网络的意义 | 第14-16页 |
| 1.3 CWSN的研究现状和发展前景 | 第16-17页 |
| 1.4 关于本课题的研究 | 第17-20页 |
| 1.4.1 课题来源 | 第17页 |
| 1.4.2 本文研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4.3 论文结构及内容安排 | 第18-20页 |
| 第二章 认知无线传感器网络的理论基础 | 第20-34页 |
| 2.1 引言 | 第20-21页 |
| 2.2 频谱感知技术 | 第21-27页 |
| 2.2.1 基于主用户发射信号检测的频谱感知 | 第21-25页 |
| 2.2.2 协作频谱感知 | 第25-27页 |
| 2.3 常见的分簇路由协议 | 第27-32页 |
| 2.3.1 LEACH协议 | 第27-29页 |
| 2.3.2 LEACH改进协议 | 第29-30页 |
| 2.3.3 PEGASIS协议 | 第30-31页 |
| 2.3.4 HEED协议 | 第31-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-34页 |
| 第三章 CWSN中频谱感知性能的优化方案 | 第34-47页 |
| 3.1 引言 | 第34-35页 |
| 3.2 系统模型 | 第35-37页 |
| 3.2.1 二元假设检测模型 | 第36页 |
| 3.2.2 本地频谱感知 | 第36-37页 |
| 3.3 DS证据理论 | 第37-40页 |
| 3.3.1 DS证据理论的基本概念 | 第37-38页 |
| 3.3.2 DS证据理论的组合规则 | 第38-40页 |
| 3.4 基于DS证据理论的协作频谱感知 | 第40-41页 |
| 3.5 DS证据融合算法的改进方法 | 第41-43页 |
| 3.5.1 基于双门限的DS证据融合方法 | 第41-42页 |
| 3.5.2 求两个门限值 | 第42-43页 |
| 3.5.3 SU计算量的变化 | 第43页 |
| 3.6 仿真结果 | 第43-46页 |
| 3.6.1 双门限DS证据融合方法与其他融合算法的性能比较 | 第44页 |
| 3.6.2 不同门限因子的双门限DS证据融合方法的性能变化 | 第44-45页 |
| 3.6.3 双门限DS证据融合方法对SU传输比特数的影响 | 第45-46页 |
| 3.7 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 分簇CWSN中能耗均衡优化方案 | 第47-60页 |
| 4.1 引言 | 第47-48页 |
| 4.2 系统模型 | 第48页 |
| 4.3 双重分簇算法 | 第48-54页 |
| 4.3.1 转发簇头的选举 | 第49页 |
| 4.3.2 感知簇头的选举 | 第49-50页 |
| 4.3.3 双重分簇的形成 | 第50页 |
| 4.3.4 转发簇间多跳路由 | 第50-51页 |
| 4.3.5 空闲频谱的寻找和分配 | 第51页 |
| 4.3.6 下一轮的簇头选举 | 第51-52页 |
| 4.3.7 算法的描述 | 第52-54页 |
| 4.4 能量模型 | 第54-56页 |
| 4.5 仿真分析 | 第56-59页 |
| 4.5.1 双重分簇算法的簇头分布 | 第56-57页 |
| 4.5.2 双重分簇算法与其他算法的比较 | 第57-59页 |
| 4.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 全文工作总结 | 第60-61页 |
| 5.2 未来研究工作展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 附录1 攻读硕士学位论文期间撰写的论文 | 第66-67页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
