基于分簇的宽带频谱压缩感知技术研究
摘要 | 第7-9页 |
Abstract | 第9-10页 |
第一章 绪论 | 第13-23页 |
1.1 引言 | 第13-14页 |
1.2 研究意义与介绍 | 第14-20页 |
1.2.1 认知无线电概述 | 第14-17页 |
1.2.2 认知无线电的功能以及研究内容 | 第17-18页 |
1.2.3 认知无线电研究现状和发展趋势 | 第18-20页 |
1.2.4 论文的研究内容 | 第20页 |
1.3 论文结构安排 | 第20-23页 |
第二章 频谱感知技术 | 第23-37页 |
2.1 频谱感知技术 | 第23-25页 |
2.1.1 频谱感知技术的概述 | 第23-24页 |
2.1.2 频谱感知技术的分类 | 第24-25页 |
2.2 单个频谱感知用户的基本模型以及性能参数 | 第25-27页 |
2.3 基于发射机信号的检测 | 第27-32页 |
2.3.1 能量检测 | 第27-28页 |
2.3.2 匹配滤波器检测法 | 第28-29页 |
2.3.3 循环平稳特征检测 | 第29页 |
2.3.4 其他检测 | 第29-30页 |
2.3.5 本地频谱感知的缺点 | 第30-32页 |
2.4 协作频谱感知 | 第32-35页 |
2.4.1 协作频谱感知技术的介绍和分类 | 第32-33页 |
2.4.2 基于协作频谱感知技术的数据融合 | 第33-35页 |
2.5 本章小结 | 第35-37页 |
第三章 压缩感知技术 | 第37-49页 |
3.1 压缩感知技术概述 | 第37-41页 |
3.1.1 信号的稀疏表示 | 第38-39页 |
3.1.2 测量矩阵的构建 | 第39-40页 |
3.1.3 信号重构 | 第40-41页 |
3.2 压缩感知在认知无线电频频谱检测上的应用 | 第41-44页 |
3.2.1 认知无线电技术的系统网络模型 | 第43-44页 |
3.3 本地压缩感知LCS算法 | 第44-46页 |
3.3.1 LCS算法的描述及实现步骤 | 第45-46页 |
3.4 集中式压缩感知CCS算法 | 第46-48页 |
3.4.1 CCS算法的描述及实现步骤 | 第47-48页 |
3.5 本章小结 | 第48-49页 |
第四章 基于分簇的协作压缩感知技术 | 第49-63页 |
4.1 模糊聚类算法概述和实现步骤 | 第49-50页 |
4.2 C-LCS算法模型的概述 | 第50-52页 |
4.2.1 C-LCS算法的实现步骤 | 第51-52页 |
4.3 C-CCS算法模型的概述 | 第52-57页 |
4.3.1 C-CCS算法分析和实现步骤 | 第53-55页 |
4.3.2 C-CCS算法的实现步骤 | 第55-57页 |
4.4 四种算法的仿真与分析 | 第57-62页 |
4.5 本章小结 | 第62-63页 |
第五章 结论与展望 | 第63-67页 |
5.1 本文工作总结 | 第63-64页 |
5.2 下一步工作展望 | 第64-67页 |
致谢 | 第67-69页 |
参考文献 | 第69-73页 |
附录 (攻读硕士期间所取得的成果) | 第73页 |