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基于支持向量机的认知无线电若干关键技术研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-8页
目录第8-11页
第一章 绪论第11-20页
   ·研究背景第11-16页
     ·认知无线电技术的提出第11-12页
     ·认知无线电技术的发展及应用第12-13页
     ·认知无线电的关键技术第13-14页
     ·课题的提出和意义第14-16页
   ·论文的研究内容和研究成果第16-17页
   ·论文的组织安排第17-18页
   ·参考文献第18-20页
第二章 认知无线电技术研究综述第20-58页
   ·引言第20页
   ·认知无线电技术概述第20-25页
     ·认知无线电技术的定义第20-23页
     ·认知无线电技术的基本术语第23-24页
     ·认知无线电技术研究现状第24-25页
   ·认知无线电关键技术第25-45页
     ·频谱感知第26-34页
     ·无线资源管理第34-43页
     ·物理传输技术第43-45页
   ·认知无线电的应用及相关标准化第45-50页
     ·认知无线电与WRAN第45-46页
     ·认知无线电与WLAN第46-48页
     ·认知无线电与WMAN第48-49页
     ·认知无线电与WPAN第49-50页
     ·认知无线电与Ad Hoc第50页
   ·本章总结第50-51页
   ·参考文献第51-58页
第三章 统计学习理论与支持向量机第58-74页
   ·引言第58-59页
   ·机器学习第59-62页
     ·函数估计和风险最小化第59-60页
     ·学习问题第60-61页
     ·经验风险最小化原则第61-62页
     ·复杂性与推广能力第62页
   ·统计学习理论第62-65页
     ·学习过程的一致性第62-63页
     ·VC维第63-64页
     ·推广性的界第64页
     ·结构风险最小化第64-65页
   ·支持向量机第65-71页
     ·最优分类超平面第66-67页
     ·线性可分第67-68页
     ·线性不可分第68页
     ·支持向量机第68-70页
     ·核函数第70-71页
   ·支持向量机的应用第71-72页
   ·本章总结第72-73页
   ·参考文献第73-74页
第四章 支持向量机在CR频谱感知中的应用研究第74-94页
   ·引言第74页
   ·循环谱理论第74-80页
     ·循环谱的定义第75-77页
     ·几种典型调制信号的循环谱第77-78页
     ·循环谱的特征第78-79页
     ·谱相关函数的计算第79-80页
   ·基于循环谱的认知无线电信号调制方式识别技术第80-84页
     ·基于HMM的信号调制方式识别第80-82页
     ·基于ANN的信号调制方式识别第82-83页
     ·多级分类器进行信号调制方式识别的优势第83-84页
   ·基于HMM/SVM的认知无线电信号调制方式识别算法第84-91页
     ·信号特征参数提取第84-85页
     ·基于HMM/SVM的两级分类器第85-87页
     ·算法性能分析第87-88页
     ·仿真结果第88-91页
   ·本章总结第91-92页
   ·参考文献第92-94页
第五章 支持向量机在CR动态频谱接入中的应用研究第94-111页
   ·引言第94页
   ·动态频谱接入技术研究现状第94-97页
     ·合作协商接入方式第95页
     ·透明接入方式第95-97页
   ·认知无线电动态频谱接入的MAC层方案第97-99页
     ·频谱检测第98页
     ·信道接入第98页
     ·数据传输第98-99页
   ·概率密度估计第99-103页
     ·概率密度估计方法第99-100页
     ·基于支持向量机的概率密度估计第100-101页
     ·模式选择第101-103页
   ·基于概率密度估计的认知无线电动态频谱接入算法第103-109页
     ·算法设计第103-104页
     ·算法步骤及流程第104-105页
     ·算法分析第105页
     ·性能分析第105-106页
     ·仿真结果第106-109页
   ·本章总结第109-110页
   ·参考文献第110-111页
第六章 无线通信网络中时域频谱利用概率密度拟合研究第111-124页
   ·引言第111页
   ·授权用户时域频谱利用概率分布第111-114页
     ·时域频谱利用概率分布建模第112-114页
     ·授权用户时域频谱利用概率密度的估计第114页
   ·仿真环境的建立第114-117页
   ·仿真实验第117-122页
     ·样本采集第117页
     ·样本处理第117-118页
     ·概率密度分布曲线分析与拟合第118-121页
     ·概率密度分布曲线拟合结果检验第121页
     ·基于支持向量机的概率密度分布曲线拟合第121-122页
   ·本章总结第122-123页
   ·参考文献第123-124页
第七章 结论与展望第124-126页
   ·论文工作总结第124-125页
   ·下一步工作展望第125-126页
致谢第126-127页
作者攻读博士学位期间的研究成果第127页

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