无线信号侦测系统的研究与设计
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 频谱感知与无线信号侦测 | 第12页 |
| 1.4 论文的主要内容及结构安排 | 第12-14页 |
| 第2章 认知无线电中的频谱感知技术 | 第14-21页 |
| 2.1 频谱感知概述 | 第14页 |
| 2.2 能量检测算法 | 第14-18页 |
| 2.3 匹配滤波检测 | 第18-19页 |
| 2.4 循环平稳特征检测 | 第19-20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 机器学习算法研究 | 第21-34页 |
| 3.1 机器学习与频谱感知 | 第21页 |
| 3.2 支持向量机 | 第21-27页 |
| 3.2.1 支持向量机概述 | 第21-22页 |
| 3.2.2 线性可分支持向量机 | 第22-24页 |
| 3.2.3 近似线性可分支持向量机 | 第24-25页 |
| 3.2.4 线性不可分支持向量机 | 第25-26页 |
| 3.2.5 支持向量机特点 | 第26-27页 |
| 3.3 随机森林算法 | 第27-30页 |
| 3.3.1 随机森林算法概论 | 第27页 |
| 3.3.2 决策树 | 第27-29页 |
| 3.3.3 随机森林 | 第29-30页 |
| 3.3.4 随机森林的特点 | 第30页 |
| 3.4 人工神经网络 | 第30-33页 |
| 3.4.1 人工神经网络概论 | 第30-31页 |
| 3.4.2 BP神经网络 | 第31页 |
| 3.4.3 BP神经网络推导 | 第31-33页 |
| 3.4.4 BP神经网络的特点 | 第33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 无线信号侦测算法筛选 | 第34-41页 |
| 4.1 仿真实验介绍 | 第34页 |
| 4.2 实验准备 | 第34-38页 |
| 4.2.1 仿真语言 | 第34-35页 |
| 4.2.2 仿真软件 | 第35-36页 |
| 4.2.3 仿真数据 | 第36-38页 |
| 4.3 仿真算法实现 | 第38页 |
| 4.4 仿真实验 | 第38-39页 |
| 4.5 结果分析 | 第39-40页 |
| 4.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 无线信号侦测系统设计 | 第41-53页 |
| 5.1 系统分析 | 第41-43页 |
| 5.1.1 应用场景 | 第41-42页 |
| 5.1.2 功能分析 | 第42页 |
| 5.1.3 开发框架 | 第42-43页 |
| 5.2 频谱感知模块 | 第43-47页 |
| 5.2.1 频谱数据获取 | 第43-45页 |
| 5.2.2 频谱数据处理 | 第45-47页 |
| 5.3 GUI展示模块 | 第47-49页 |
| 5.3.1 频谱展示 | 第47-48页 |
| 5.3.2 参数设置 | 第48-49页 |
| 5.3.3 警报信息 | 第49页 |
| 5.4 存储模块 | 第49-50页 |
| 5.5 程序设计 | 第50-52页 |
| 5.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 第6章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 总结 | 第53页 |
| 6.2 展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果文献 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
