| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 专用术语注释表 | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 认知无线电研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 粒子群算法研究背景与意义 | 第12-14页 |
| 1.2.1 常见的改进粒子群优化算法 | 第12-13页 |
| 1.2.2 粒子群优化算法的主要应用领域 | 第13-14页 |
| 1.3 全双工中继窃听信道研究背景与意义 | 第14-15页 |
| 1.4 论文结构及内容安排 | 第15-16页 |
| 第二章 认知无线电协作频谱感知技术简介 | 第16-29页 |
| 2.1 认知无线电相关技术 | 第16-21页 |
| 2.1.1 基本概念 | 第16-17页 |
| 2.1.2 单用户频谱感知 | 第17-19页 |
| 2.1.3 多用户协作频谱感知 | 第19-21页 |
| 2.2 数据融合算法 | 第21-26页 |
| 2.2.1 硬判决数据融合 | 第21-23页 |
| 2.2.2 软判决数据融合 | 第23-24页 |
| 2.2.3 本文需要优化的目标函数 | 第24-26页 |
| 2.3 协作中继技术 | 第26-28页 |
| 2.3.1 协作通信基本系统模型 | 第26-27页 |
| 2.3.2 协作通信转发协议 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 加速的食物引导粒子群算法在协作频谱感知中的应用 | 第29-42页 |
| 3.1 引言 | 第29-31页 |
| 3.2 标准粒子群优化算法 | 第31-32页 |
| 3.3 粒子群优化算法的优缺点 | 第32-33页 |
| 3.4 加速的食物引导粒子群优化算法 | 第33-35页 |
| 3.5 仿真结果分析 | 第35-38页 |
| 3.6 噪声环境的可变性对频谱感知的影响 | 第38-41页 |
| 3.6.1 噪声不确定度的概念 | 第38页 |
| 3.6.2 噪声方差分布 | 第38-39页 |
| 3.6.3 噪声可变性最坏情况下的能量检测 | 第39-40页 |
| 3.6.4 噪声不确定仿真 | 第40-41页 |
| 3.7 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 认知无线电中具有窃听者的中继协作频谱感知 | 第42-54页 |
| 4.1 引言 | 第42-43页 |
| 4.2 全双工中继窃听信道模型 | 第43-44页 |
| 4.3 中继窃听信道方案设计 | 第44-48页 |
| 4.3.1 系统协作检测概率 | 第44-45页 |
| 4.3.2 系统平均频谱空洞 | 第45-46页 |
| 4.3.3 系统平均吞吐量 | 第46-48页 |
| 4.4 仿真结果分析 | 第48-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 论文总结 | 第54页 |
| 5.2 工作展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第60-61页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第61-62页 |
| 附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |