| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-27页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第17-18页 |
| ·认知无线电技术概述 | 第18-22页 |
| ·认知无线电的定义及主要特征 | 第18-19页 |
| ·认知循环 | 第19-20页 |
| ·现有认知引擎模型 | 第20-22页 |
| ·认知无线电中的人工智能技术 | 第22-25页 |
| ·专家系统(Expert System) | 第23页 |
| ·隐马尔可夫模型(Hidden Markov Models,HMM) | 第23页 |
| ·进化算法(Evolutionary Algorithms) | 第23-24页 |
| ·基于案例推理(Case-Based Reasoning,CBR) | 第24页 |
| ·神经网络(Neural Networks) | 第24-25页 |
| ·主要研究内容及结构安排 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第二章 智能决策系统物理层技术分析和实现 | 第27-44页 |
| ·物理层技术分析及 SDR 平台简介 | 第27-28页 |
| ·认知无线电物理层关键技术 | 第27页 |
| ·SDR 平台简介 | 第27-28页 |
| ·干扰检测技术原理及实现 | 第28-30页 |
| ·典型通信干扰的频域分析图 | 第28-29页 |
| ·基于频域的 FCME 干扰检测算法及实现 | 第29-30页 |
| ·基于 OFDM 的差分变换域通信系统 | 第30-40页 |
| ·基于 OFDM 的差分 TDCS 系统结构 | 第30-32页 |
| ·系统性能分析与仿真验证 | 第32-39页 |
| ·硬件系统简要说明 | 第39-40页 |
| ·其他数据传输技术 | 第40-43页 |
| ·快速跳频系统(Fas Frequency Hopping，FFH) | 第40-42页 |
| ·差分 OFDM 系统 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第三章 优化算法原理及仿真分析 | 第44-62页 |
| ·基本遗传算法 | 第44-49页 |
| ·工作流程 | 第44-46页 |
| ·常用遗传算子及参数选择原则 | 第46-49页 |
| ·遗传算法工具箱简介 | 第49页 |
| ·基于模拟退火遗传算法 | 第49-50页 |
| ·二进制粒子群算法 | 第50-53页 |
| ·仿真分析及性能比较 | 第53-61页 |
| ·DeJong 函数仿真及分析 | 第53-57页 |
| ·基于 OFDM 的差分 TDCS 决策仿真及分析 | 第57-60页 |
| ·性能对比及分析 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第四章 基于 RULE 的认知无线电智能决策系统 | 第62-75页 |
| ·系统结构与总体设计 | 第62-64页 |
| ·GUI 数据处理 | 第64-69页 |
| ·GUI 编程要点 | 第64-65页 |
| ·数据分层处理流程 | 第65-69页 |
| ·SDR 平台与主机接口介绍 | 第69-72页 |
| ·SDR 平台 FPGA 与 DSP 的交互 | 第69页 |
| ·DSP 与主机 C 接口交互 | 第69-71页 |
| ·C 接口与 MATLAB-GUI 交互 | 第71-72页 |
| ·基于 RULE 的无线资源管理模块设计及测试 | 第72-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第五章 基于二进制粒子群算法的认知无线电智能决策系统 | 第75-84页 |
| ·系统设计及实现框架 | 第75-79页 |
| ·业务、数据传输技术及目标函数设计 | 第76-77页 |
| ·误码率表及 LTM 表 | 第77-79页 |
| ·参数优化器及场景测试 | 第79-82页 |
| ·优化器设计 | 第79-80页 |
| ·场景测试 | 第80-82页 |
| ·本章小结 | 第82-84页 |
| 第六章 全文总结及展望 | 第84-86页 |
| ·本文主要贡献 | 第84-85页 |
| ·研究展望 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 附录 | 第87-89页 |
| 参考文献 | 第89-93页 |
| 个人简历 | 第93-94页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第94-95页 |
