| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 课题背景与研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 频谱感知技术及其相关理论的发展概况 | 第10-17页 |
| 1.2.1 认知无线电 | 第11页 |
| 1.2.2 频谱感知技术 | 第11-13页 |
| 1.2.3 协作频谱感知技术 | 第13-17页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第17-19页 |
| 1.3.1 论文的主要研究内容 | 第17页 |
| 1.3.2 论文的组织结构 | 第17-19页 |
| 第2章 多节点协作感知融合算法 | 第19-41页 |
| 2.1 单节点能量检测的基本原理 | 第19-29页 |
| 2.1.1 能量检测的基本原理 | 第19-23页 |
| 2.1.2 基于双门限判决的能量感知原理 | 第23-26页 |
| 2.1.3 仿真结果与分析 | 第26-29页 |
| 2.2 多节点硬融合算法 | 第29-35页 |
| 2.2.1 “K 秩”融合判决 | 第29-30页 |
| 2.2.2 基于“堆”的融合判决 | 第30-32页 |
| 2.2.3 仿真结果与分析 | 第32-35页 |
| 2.3 基于相关性聚类的节点选择算法 | 第35-40页 |
| 2.3.1 冗余节点和恶意节点 | 第36-38页 |
| 2.3.2 相关性聚类的节点选择算法 | 第38-39页 |
| 2.3.3 仿真结果与分析 | 第39-40页 |
| 2.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第3章 基于模糊分配的多节点判决融合算法 | 第41-55页 |
| 3.1 系统结构 | 第41-42页 |
| 3.2 证据理论 | 第42-46页 |
| 3.2.1 D-S 理论的基本介绍 | 第42-43页 |
| 3.2.2 基于证据理论的协作频谱感知算法 | 第43-46页 |
| 3.3 基于模糊分配的协作频谱感知 | 第46-49页 |
| 3.3.1 模糊集的定义 | 第46页 |
| 3.3.2 信任度分配 | 第46-48页 |
| 3.3.3 融合判决 | 第48-49页 |
| 3.4 仿真结果与分析 | 第49-54页 |
| 3.4.1 多节点融合模糊分配的算法实现 | 第49-50页 |
| 3.4.2 不同调整因子的性能比较 | 第50-51页 |
| 3.4.3 不同的感知节点数的性能比较 | 第51-52页 |
| 3.4.4 不同的信噪比的性能比较 | 第52-53页 |
| 3.4.5 与传统 D-S 证据理论的比较 | 第53-54页 |
| 3.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第4章 基于“堆”和模糊分配的联合优化算法 | 第55-65页 |
| 4.1 引言 | 第55页 |
| 4.2 优化算法的体系结构 | 第55-60页 |
| 4.2.1 节点选择算法 | 第56-57页 |
| 4.2.2 堆内感知算法 | 第57-59页 |
| 4.2.3 堆间感知算法 | 第59-60页 |
| 4.3 仿真结果与分析 | 第60-64页 |
| 4.3.1 联合优化算法的实现 | 第60-61页 |
| 4.3.2 不同信噪比下联合优化算法性能 | 第61-62页 |
| 4.3.3 不同的感知节点数下联合优化算法性能 | 第62-63页 |
| 4.3.4 联合优化下模糊集与传统 D-S 证据理论的比较 | 第63-64页 |
| 4.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 结论 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 致谢 | 第72页 |