认知无线电中基于压缩感知的循环特征检测算法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 认知无线网络的频谱检测技术 | 第10-22页 |
| 1.1 认知无线电的频谱检测技术 | 第10-11页 |
| 1.1.1 认知无线电 | 第10-11页 |
| 1.1.2 频谱检测技术 | 第11页 |
| 1.2 频谱检测关键技术 | 第11-13页 |
| 1.2.1 检测维度 | 第12页 |
| 1.2.2 性能指标 | 第12-13页 |
| 1.3 频谱检测技术的挑战 | 第13-16页 |
| 1.3.1 硬件需求 | 第13页 |
| 1.3.2 隐藏主用户 | 第13-14页 |
| 1.3.3 无法检测扩频主用户 | 第14页 |
| 1.3.4 检测频率与检测时长 | 第14-15页 |
| 1.3.5 联合检测中的融合策略 | 第15-16页 |
| 1.3.6 安全隐患 | 第16页 |
| 1.4 频谱检测算法 | 第16-20页 |
| 1.4.1 能量检测算法 | 第16-18页 |
| 1.4.2 循环特征检测器 | 第18-19页 |
| 1.4.3 匹配滤波检测器 | 第19-20页 |
| 1.4.4 基于波形检测 | 第20页 |
| 1.4.5 检测方法比较 | 第20页 |
| 1.5 本文所做的工作 | 第20-22页 |
| 第二章 压缩感知技术 | 第22-31页 |
| 2.1 压缩感知定义 | 第22-24页 |
| 2.1.1. 稀疏性 | 第23页 |
| 2.1.2. 非相干性 | 第23-24页 |
| 2.2 压缩感知实现 | 第24-29页 |
| 2.2.1. 系统实现 | 第24-26页 |
| 2.2.2. 数学分析 | 第26-29页 |
| 2.3 信号重构 | 第29-30页 |
| 2.3.1. 凸松弛算法 | 第29-30页 |
| 2.3.2. 贪婪迭代算法 | 第30页 |
| 2.4 小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于压缩感知的循环特征检测 | 第31-46页 |
| 3.1 研究背景 | 第31-32页 |
| 3.2 现有的基于压缩感知的循环特检测算法 | 第32-39页 |
| 3.2.1. 信号模型和问题陈述 | 第33-36页 |
| 3.2.2. 线性关系推导 | 第36-38页 |
| 3.2.3. 循环谱还原 | 第38-39页 |
| 3.3 基于循环特征检测的压缩采样优化方法 | 第39-44页 |
| 3.3.1. 信号模型与问题描述 | 第39-41页 |
| 3.3.2. 循环特征检测 | 第41-42页 |
| 3.3.3. 提出的DCSR算法 | 第42-44页 |
| 3.4 仿真结果 | 第44-45页 |
| 3.5 小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于压缩感知与小波变换的宽带特征检测器 | 第46-56页 |
| 4.1 研究背景 | 第46页 |
| 4.2 小波变换 | 第46-48页 |
| 4.2.1. 一维小波变换 | 第47页 |
| 4.2.2. 二维小波变换 | 第47-48页 |
| 4.3 基于压缩感知与小波变换的宽带特征检测器 | 第48-53页 |
| 4.3.1. 压缩采样 | 第49页 |
| 4.3.2. 由压缩采样样本还原循环谱SCF | 第49-50页 |
| 4.3.3. 利用小波变换进行降噪处理 | 第50-52页 |
| 4.3.4. 性能评价指标 | 第52-53页 |
| 4.3.5. 根据门限进行频谱检测 | 第53页 |
| 4.4 仿真结果 | 第53-55页 |
| 4.5 小结 | 第55-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 论文总结 | 第56-57页 |
| 5.2 未来研究展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 硕士期间发表论文情况 | 第64-65页 |
