| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 CR的国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 SS的国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 认知无线电技术概述 | 第11-14页 |
| 1.3.1 认知无线电定义 | 第11页 |
| 1.3.2 认知无线电的概念模型 | 第11-13页 |
| 1.3.3 认知无线电的网络架构 | 第13-14页 |
| 1.4 论文内容及结构 | 第14-16页 |
| 第2章 认知无线电中的频谱感知技术 | 第16-28页 |
| 2.1 概述 | 第16-18页 |
| 2.1.1 频谱感知技术模型 | 第16-17页 |
| 2.1.2 频谱感知算法的分类 | 第17-18页 |
| 2.2 经典的AD算法 | 第18-20页 |
| 2.2.1 算法原理 | 第18-19页 |
| 2.2.2 算法仿真和分析 | 第19-20页 |
| 2.3 改进的AD算法 | 第20-26页 |
| 2.3.1 基于t分布的频谱盲检测算法原理 | 第20-22页 |
| 2.3.2 基于特征函数的频谱盲检测算法原理 | 第22-24页 |
| 2.3.3 算法仿真和分析 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 基于广义似然比的频谱感知算法 | 第28-36页 |
| 3.1 基于广义似然比的频谱感知算法 | 第28-31页 |
| 3.1.1 算法系统模型 | 第28-29页 |
| 3.1.2 算法理论分析及步骤 | 第29-31页 |
| 3.2 排序算法简介 | 第31-32页 |
| 3.3 算法仿真分析 | 第32-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-36页 |
| 第4章 基于贝叶斯推断的频谱盲检测算法 | 第36-42页 |
| 4.1 贝叶斯准则简介 | 第36-37页 |
| 4.1.1 贝叶斯统计学与经典统计学的区别和联系 | 第36页 |
| 4.1.2 贝叶斯因子简介 | 第36-37页 |
| 4.2 基于贝叶推断则的频谱盲检测算法 | 第37-41页 |
| 4.2.1 算法原理 | 第37-40页 |
| 4.2.2 算法的仿真分析 | 第40-41页 |
| 4.3 本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 频谱感知算法仿真平台设计 | 第42-52页 |
| 5.1 仿真系统的系统架构及界面设计 | 第42-49页 |
| 5.1.1 系统的算法选择控件和仿真参数设置控件的设计 | 第45-47页 |
| 5.1.2 系统的仿真操作按钮设计 | 第47-49页 |
| 5.2 系统性能仿真测试 | 第49-50页 |
| 5.3 本章小结 | 第50-52页 |
| 第6章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 6.1 全文总结 | 第52-53页 |
| 6.2 下一步工作及未来研究展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |