| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 认知无线电技术 | 第13-15页 |
| 1.2.1 认知无线电定义 | 第13-14页 |
| 1.2.2 认知无线电功率分配发展现状 | 第14-15页 |
| 1.3 课题主要研究内容 | 第15页 |
| 1.4 论文总体框架 | 第15-18页 |
| 第2章 数学基础 | 第18-26页 |
| 2.1 凸优化理论 | 第18-20页 |
| 2.1.1 引言 | 第18页 |
| 2.1.2 凸集与凸函数 | 第18-19页 |
| 2.1.3 KKT条件 | 第19-20页 |
| 2.2 人工智能算法理论 | 第20-23页 |
| 2.2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2.2 群集智能算法 | 第20-22页 |
| 2.2.3 进化计算算法 | 第22-23页 |
| 2.3 鲁棒优化理论 | 第23-24页 |
| 2.3.1 引言 | 第23页 |
| 2.3.2 不确定性描述 | 第23-24页 |
| 2.3.3 鲁棒对等模型转化 | 第24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-26页 |
| 第3章 基于人工智能算法的认知无线电功率分配方案 | 第26-42页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 基于传统人工鱼群算法的认知无线电功率分配方案 | 第26-36页 |
| 3.2.1 系统模型 | 第27-28页 |
| 3.2.2 数学模型 | 第28-29页 |
| 3.2.3 功率分配 | 第29-33页 |
| 3.2.4 仿真分析 | 第33-36页 |
| 3.3 基于改进人工鱼群算法的认知无线电功率分配方案 | 第36-40页 |
| 3.3.1 功率分配 | 第37-38页 |
| 3.3.2 仿真分析 | 第38-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-42页 |
| 第4章 基于新约束条件的认知无线电功率分配方案 | 第42-58页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 基于主用户传输速率约束的认知无线电功率分配方案 | 第42-49页 |
| 4.2.1 系统模型 | 第43页 |
| 4.2.2 数学模型 | 第43-44页 |
| 4.2.3 功率分配 | 第44页 |
| 4.2.4 主用户传输速率约束与干扰温度的关系 | 第44-46页 |
| 4.2.5 考虑鲁棒优化的功率分配方案 | 第46-48页 |
| 4.2.6 仿真分析 | 第48-49页 |
| 4.3 基于主用户超时概率约束的认知无线电功率分配方案 | 第49-55页 |
| 4.3.1 系统模型 | 第50页 |
| 4.3.2 数学模型 | 第50-51页 |
| 4.3.3 功率分配 | 第51-53页 |
| 4.3.4 主用户超时概率约束与干扰温度的关系 | 第53页 |
| 4.3.5 仿真分析 | 第53-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-58页 |
| 第5章 基于主用户端量化信息的认知无线电功率分配方案 | 第58-72页 |
| 5.1 引言 | 第58页 |
| 5.2 基于主用户端量化信息的感知 | 第58-62页 |
| 5.2.1 系统模型 | 第59页 |
| 5.2.2 感知主用户 | 第59-62页 |
| 5.3 基于主用户端量化信息的认知无线电功率分配方案 | 第62-70页 |
| 5.3.1 数学模型 | 第63-66页 |
| 5.3.2 功率分配 | 第66-67页 |
| 5.3.3 仿真分析 | 第67-70页 |
| 5.4 本章小结 | 第70-72页 |
| 第6章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 总结 | 第72-73页 |
| 6.2 展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-80页 |
| 作者简介及在学期间的科研成果 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
