基于无线传感器网络的高能效协作频谱感知技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究意义和现状 | 第8-12页 |
| 1.1.1 国外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.1.2 国内研究现状 | 第10-11页 |
| 1.1.3 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 课题研究内容和创新点方案 | 第12-13页 |
| 1.3 硕士期间研究工作 | 第13页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第13-16页 |
| 第2章 传感器辅助认知无线电网络 | 第16-28页 |
| 2.1 动态频谱接入与认知无线电网络 | 第16-18页 |
| 2.1.1 动态频谱接入技术 | 第16-17页 |
| 2.1.2 认知无线电网络 | 第17-18页 |
| 2.2 频谱感知技术 | 第18-24页 |
| 2.2.1 单节点频谱感知技术 | 第18-23页 |
| 2.2.2 协作频谱感知 | 第23-24页 |
| 2.3 利用传感器网络进行频谱感知 | 第24-28页 |
| 第3章 基于传感器网络的高能协作频谱感知问题建模 | 第28-38页 |
| 3.1 经典传感器调度问题 | 第28-29页 |
| 3.2 传感器能量消耗模型 | 第29-31页 |
| 3.2.1 频谱感知能耗模型 | 第30页 |
| 3.2.2 切换工作频段能耗模型 | 第30-31页 |
| 3.2.3 通信能耗模型 | 第31页 |
| 3.3 高能效协作频谱感知建模 | 第31-35页 |
| 3.4 总结 | 第35-38页 |
| 第4章 高能效传感器调度算法 | 第38-48页 |
| 4.1 问题分析 | 第38页 |
| 4.2 基于遗传算法的高能效传感器调度算法 | 第38-40页 |
| 4.2.1 随机产生调度方案 | 第39页 |
| 4.2.2 遗传迭代 | 第39页 |
| 4.2.3 适应度函数 | 第39-40页 |
| 4.3 基于蚁群算法的高能效传感器调度算法 | 第40-44页 |
| 4.3.1 蚁群优化算法概述 | 第40-41页 |
| 4.3.2 算法流程 | 第41-42页 |
| 4.3.3 算法原理 | 第42-44页 |
| 4.4 性能仿真与分析 | 第44-48页 |
| 4.4.1 传感器辅助认知无线电网络仿真环境搭建 | 第44-45页 |
| 4.4.2 算法性能对比分析 | 第45-48页 |
| 第5章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 5.1 总结 | 第48-49页 |
| 5.2 展望 | 第49-50页 |
| 5.2.1 高能效认知无线电网络模型研究 | 第49页 |
| 5.2.2 高能效传感器调度算法研究 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-56页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
