基于认知无线电的频谱感知技术和干扰信号源的定位
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·认知无线电的简介 | 第11-15页 |
| ·认知无线电的概念及模型 | 第11-14页 |
| ·认知无线电的研究现状 | 第14-15页 |
| ·本课题研究内容及论文结构 | 第15-17页 |
| 第2章 认知无线电中单节点的频谱检测技术 | 第17-24页 |
| ·能量检测 | 第19-20页 |
| ·循环平稳特征检测 | 第20-21页 |
| ·离散小波包变换检测 | 第21-22页 |
| ·高阶统计量检测 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于SNR比较的协同频谱检测 | 第24-40页 |
| ·基于干扰的检测 | 第24-25页 |
| ·协同频谱检测 | 第25-32页 |
| ·基于数据融合的硬判决协同检测 | 第26-28页 |
| ·基于能量检测的软判决协同检测 | 第28页 |
| ·软硬判决结合的数据融合 | 第28-30页 |
| ·协同频谱检测性能 | 第30-32页 |
| ·不同SNR对频谱检测的影响 | 第32-34页 |
| ·基于SNR的多用户分集协同检测 | 第34-38页 |
| ·多用户分集的协同检测 | 第34-35页 |
| ·基于SNR比较的两次融合协同频谱检测 | 第35-37页 |
| ·仿真结果 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第4章 智能天线的相关介绍 | 第40-51页 |
| ·智能天线应用于认知无线电 | 第40-42页 |
| ·智能天线的原理 | 第40-41页 |
| ·智能天线用于认知无线电的可行性分析 | 第41-42页 |
| ·基于智能天线的DOA估计算法 | 第42-49页 |
| ·DOA估计的传统算法 | 第42-45页 |
| ·子空间分类算法 | 第45-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第5章 对认知无线电中干扰信号源的定位 | 第51-61页 |
| ·信号模型 | 第51-52页 |
| ·MUSIC算法 | 第52-55页 |
| ·循环MUSIC算法 | 第52-53页 |
| ·求根MUSIC算法 | 第53-54页 |
| ·波束空间的MUSIC算法 | 第54-55页 |
| ·对认知无线电中的干扰信号源进行定位 | 第55-58页 |
| ·相干信号源的数学模型 | 第56页 |
| ·改进的波束空间MUSIC算法 | 第56-58页 |
| ·计算机仿真及结果分析 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
