认知无线电中联合频谱感知与接入算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 缩略语 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第12页 |
| 1.2 频谱感知概述 | 第12-14页 |
| 1.3 恶意用户攻击概述 | 第14-15页 |
| 1.4 资源分配概述 | 第15-16页 |
| 1.5 主要研究内容及章节安排 | 第16-18页 |
| 第2章 支持向量机和联盟博弈的基本理论 | 第18-28页 |
| 2.1 支持向量机的最优超平面 | 第18-24页 |
| 2.1.1 线性可分模式的最优超平面 | 第18-20页 |
| 2.1.2 最优超平面的二次最优化 | 第20-21页 |
| 2.1.3 不可分模式的最优超平面 | 第21-24页 |
| 2.2 使用核方法的支持向量机 | 第24-26页 |
| 2.2.1 内积核 | 第24-25页 |
| 2.2.2 支持向量机的设计 | 第25-26页 |
| 2.3 联盟博弈 | 第26-27页 |
| 2.3.1 基本概念与特征 | 第26页 |
| 2.3.2 基于特征形式的联盟博弈 | 第26页 |
| 2.3.3 基于分区表的联盟博弈 | 第26-27页 |
| 2.3.4 帕累托偏序 | 第27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于支持向量机的恶意用户检测方法 | 第28-44页 |
| 3.1 传统的信用度检测方案 | 第28页 |
| 3.2 模型架构 | 第28-30页 |
| 3.2.1 系统模型 | 第28-29页 |
| 3.2.2 恶意用户攻击模型 | 第29-30页 |
| 3.3 检测方案过程描述 | 第30-39页 |
| 3.3.1 支持向量机分类 | 第30-33页 |
| 3.3.2 恶意用户判定阈值计算 | 第33-34页 |
| 3.3.3 渐进最优特性 | 第34-39页 |
| 3.4 仿真实验 | 第39-43页 |
| 3.4.1 恶意用户筛选效果 | 第39-40页 |
| 3.4.2 频谱感知效果与渐进最优特性仿真 | 第40-42页 |
| 3.4.3 大量恶意用户场景下的性能 | 第42-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于联盟博弈的联合频谱感知与资源分配 | 第44-58页 |
| 4.1 模型建立 | 第44-46页 |
| 4.2 联合频谱感知与资源分配 | 第46-55页 |
| 4.2.1 分区联盟中的频谱感知 | 第46-47页 |
| 4.2.2 联合信道时隙与功率分配 | 第47-54页 |
| 4.2.3 分区联盟的形成 | 第54-55页 |
| 4.3 仿真实验 | 第55-56页 |
| 4.3.1 资源分配结果 | 第55-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-58页 |
| 第5章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 总结 | 第58页 |
| 5.2 展望 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第66页 |
| 学术论文 | 第66页 |
| 专利 | 第66页 |
| 参与的科研项目 | 第66页 |
