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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

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