| 摘要 | 第4-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 符号对照表 | 第14-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-29页 |
| 1.1 研究背景 | 第15-17页 |
| 1.2 频谱感知与分析的研究现状 | 第17-21页 |
| 1.2.1 空域快速宽谱感知技术 | 第17-18页 |
| 1.2.2 信号的调制方式识别技术 | 第18-21页 |
| 1.3 本文研究内容及创新点 | 第21-24页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第24-25页 |
| 参考文献 | 第25-29页 |
| 第二章 信号模型及频谱感知与分析方法综述 | 第29-59页 |
| 2.1 信号模型 | 第29-39页 |
| 2.1.1 信号调制方式 | 第29-32页 |
| 2.1.2 接收信号模型 | 第32-39页 |
| 2.2 频谱感知综述 | 第39-47页 |
| 2.2.1 频谱感知模型 | 第39-42页 |
| 2.2.2 频谱感知性能指标 | 第42-44页 |
| 2.2.3 主要频谱感知方法综述 | 第44-47页 |
| 2.3 频谱分析综述 | 第47-56页 |
| 2.3.1 信号识别模型 | 第48页 |
| 2.3.2 信号调制方式识别的性能指标 | 第48-49页 |
| 2.3.3 主要信号调制方式识别方法综述 | 第49-56页 |
| 2.4 本章小结 | 第56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 第三章 广域宽谱快速频谱感知方法研究 | 第59-93页 |
| 3.1 基于空时相关性的快速区域频谱感知方法 | 第59-76页 |
| 3.1.1 引言 | 第59-61页 |
| 3.1.2 区域频谱感知方案 | 第61-63页 |
| 3.1.3 基于空时相关性的频谱预测算法 | 第63-66页 |
| 3.1.4 无线环境地图频谱测量以及数据分析 | 第66-70页 |
| 3.1.5 频谱使用特征挖掘 | 第70-72页 |
| 3.1.6 实测数据采集及算法验证 | 第72-76页 |
| 3.1.7 小结 | 第76页 |
| 3.2 多中心合作模式下快速宽谱检测方法 | 第76-90页 |
| 3.2.1 引文 | 第77-78页 |
| 3.2.2 系统模型 | 第78-79页 |
| 3.2.3 基于隐式马尔科夫过程的频谱预测算法 | 第79-84页 |
| 3.2.4 实测算法验证 | 第84-89页 |
| 3.2.5 小结 | 第89-90页 |
| 3.3 本章小结 | 第90页 |
| 参考文献 | 第90-93页 |
| 第四章 微弱信号调制方式识别方法研究 | 第93-105页 |
| 4.1 引文 | 第93-94页 |
| 4.2 系统模型 | 第94-95页 |
| 4.3 基于天线阵的调制方式识别方法 | 第95-100页 |
| 4.3.1 基于天线阵的最大似然识别方法 | 第96页 |
| 4.3.2 累积量简介和基于多个高阶累积量的调制分类方法 | 第96-98页 |
| 4.3.3 基于天线阵的数据合并方法 | 第98-100页 |
| 4.4 仿真验证 | 第100-103页 |
| 4.5 本章小结 | 第103-104页 |
| 参考文献 | 第104-105页 |
| 第五章 多个混叠信号调制方式识别方法研究 | 第105-139页 |
| 5.1 基于多天线及高阶累积量特征的混叠信号识别方法 | 第105-129页 |
| 5.1.1 引文 | 第105-107页 |
| 5.1.2 系统模型及所提出的AMC方法 | 第107-109页 |
| 5.1.3 基于最大似然的多累积量分类方法 | 第109-120页 |
| 5.1.4 信道矩阵盲估计方法 | 第120-122页 |
| 5.1.5 仿真与理论分析 | 第122-129页 |
| 5.1.6 小结 | 第129页 |
| 5.2 基于单天线和高阶累积量特征的混叠信号识别方法 | 第129-136页 |
| 5.2.1 引文 | 第130页 |
| 5.2.2 系统模型 | 第130-131页 |
| 5.2.3 基于单天线和累积量特征的调制方式识别方法 | 第131-133页 |
| 5.2.4 算法仿真验证 | 第133-135页 |
| 5.2.5 小结 | 第135-136页 |
| 5.3 本章小结 | 第136页 |
| 参考文献 | 第136-139页 |
| 第六章 总结和展望 | 第139-145页 |
| 6.1 论文总结 | 第139-141页 |
| 6.2 未来研究展望 | 第141-145页 |
| 致谢 | 第145-149页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第149-150页 |
