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智能频谱感知与信道估计算法研究
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智能频谱感知与信道估计算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第12-21页
　　　　1.1 研究工作的背景与意义第12-16页
　　　　　　　　1.1.1 认知无线电概述第13-14页
　　　　　　　　1.1.2 认知无线电中的频谱感知第14-15页
　　　　　　　　1.1.3 认知无线电中的信道估计第15-16页
　　　　1.2 国内外研究历史与现状第16-18页
　　　　　　　　1.2.1 频谱感知的国内外研究历史和现状第16-17页
　　　　　　　　1.2.2 信道估计的国内外研究历史和现状第17-18页
　　　　1.3 本文的主要贡献与创新第18-19页
　　　　1.4 论文的结构安排第19-21页
第二章 认知无线电中的频谱感知与信道估计第21-45页
　　　　2.1 传统的的频谱感知技术第21-25页
　　　　　　　　2.1.1 频谱感知的数学模型第21-22页
　　　　　　　　2.1.2 能量检测第22-23页
　　　　　　　　2.1.3 匹配滤波检测第23-24页
　　　　　　　　2.1.4 循环平稳检测第24-25页
　　　　2.2 机器学习在频谱感知中的应用第25-34页
　　　　　　　　2.2.1 频谱感知的机器学习模型第25-27页
　　　　　　　　2.2.2 SVM算法第27-31页
　　　　　　　　2.2.3 AdaBoost算法第31-34页
　　　　2.3 传统的信道估计技术第34-39页
　　　　　　　　2.3.1 无线信道与OFDM系统第34-37页
　　　　　　　　2.3.2 LS估计第37-38页
　　　　　　　　2.3.3 MMSE估计第38-39页
　　　　2.4 深度学习在信道估计中的应用第39-44页
　　　　　　　　2.4.1 信道估计与深度学习理论第39-40页
　　　　　　　　2.4.2 深度神经网络第40-41页
　　　　　　　　2.4.3 卷积神经网络第41-43页
　　　　　　　　2.4.4 循环神经网络第43-44页
　　　　2.5 本章小结第44-45页
第三章 基于机器学习的智能频谱感知第45-59页
　　　　3.1 系统模型第45-47页
　　　　3.2 基于LDA-XGBoost的智能频谱感知第47-53页
　　　　　　　　3.2.1 特征提取第47-49页
　　　　　　　　3.2.2 LDA降维第49-50页
　　　　　　　　3.2.3 基于LDA-XGBoost的智能频谱感知第50-53页
　　　　3.3 仿真实验及结果分析第53-58页
　　　　　　　　3.3.1 算法感知性能对比第51-57页
　　　　　　　　3.3.2 算法复杂度分析第57-58页
　　　　3.4 本章小结第58-59页
第四章 基于深度学习的智能信道估计第59-74页
　　　　4.1 系统模型第59-61页
　　　　4.2 基于CovBiLSTM-FC的智能信道估计第61-68页
　　　　　　　　4.2.1 长短期记忆网络第62-64页
　　　　　　　　4.2.2 CovBiLSTM-FC网络结构第64-65页
　　　　　　　　4.2.3 CovBiLSTM-FC模型训练第65-68页
　　　　4.3 仿真实验及结果分析第68-73页
　　　　　　　　4.3.1 超参数选择第68-70页
　　　　　　　　4.3.2 算法性能对比第70-72页
　　　　　　　　4.3.3 模型鲁棒性验证第72-73页
　　　　4.4 本章小结第73-74页
第五章 全文总结与展望第74-76页
　　　　5.1 全文总结第74-75页
　　　　　　　　5.1.1 基于机器学习的智能频谱感知研究总结第74页
　　　　　　　　5.1.2 基于深度学习的智能信道估计研究总结第74-75页
　　　　5.2 后续工作展望第75-76页
　　　　　　　　5.2.1 智能频谱感知的研究展望第75页
　　　　　　　　5.2.2 智能信道估计的研究展望第75-76页
致谢第76-77页
参考文献第77-81页
攻读硕士学位期间取得的成果第81页

本篇论文共81页，点击这进入下载页面。
 
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