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认知无线系统中分布式宽带频谱压缩感知技术研究
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认知无线系统中分布式宽带频谱压缩感知技术研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-9页
缩略语第9-12页
图表说明第12-17页
第一章 绪论第17-33页
　　1.1 引言第17-19页
　　1.2 认知无线电技术概述第19-22页
　　　　1.2.1 认知无线电的发展概况第19-20页
　　　　1.2.2 认知无线电的主要研究领域第20-22页
　　1.3 认知无线电中的频谱感知技术第22-25页
　　　　1.3.1 单用户频谱感知第22-24页
　　　　1.3.2 协作频谱感知第24-25页
　　1.4 宽带频谱感知的概念及研究现状第25-29页
　　　　1.4.1 串行扫描感知第26-27页
　　　　1.4.2 并行扫描感知第27-28页
　　　　1.4.3 一般宽带感知第28-29页
　　1.5 课题来源及意义第29-30页
　　1.6 论文的研究内容及成果第30-32页
　　1.7 论文的结构安排第32-33页
第二章 压缩感知理论及其在宽带频谱感知中的应用第33-44页
　　2.1 压缩感知的基本原理第34页
　　2.2 压缩感知的研究内容第34-38页
　　　　2.2.1 信号的稀疏表示第35页
　　　　2.2.2 观测矩阵设计第35-37页
　　　　2.2.3 重构算法第37-38页
　　2.3 基于 CS 的宽带频谱感知第38-43页
　　　　2.3.1 CR 系统的稀疏性条件第40页
　　　　2.3.2 一般系统模型第40-41页
　　　　2.3.3 分布式压缩感知第41-43页
　　2.4 本章小结第43-44页
第三章 自适应分布式宽带频谱压缩感知第44-63页
　　3.1 引言第44-45页
　　3.2 分布式压缩采样模型第45-50页
　　　　3.2.1 基于 DCS 的 JSM-2 联合稀疏模型第46-47页
　　　　3.2.2 压缩采样模型第47-50页
　　3.3 自适应宽带频谱压缩感知第50-54页
　　　　3.3.1 序贯压缩感知原理第51-53页
　　　　3.3.2 构建自适应观测矩阵第53-54页
　　3.4 联合重构算法第54-56页
　　3.5 分布式宽带频谱压缩感知第56-58页
　　3.6 仿真结果与分析第58-61页
　　3.7 本章小结第61-63页
第四章 分布式贝叶斯宽带频谱压缩感知第63-84页
　　4.1 引言第63-64页
　　4.2 系统模型第64-68页
　　　　4.2.1 联合稀疏信号第64-66页
　　　　4.2.2 RVM 高斯先验模型第66-67页
　　　　4.2.3 拉普拉斯先验稀疏模型第67-68页
　　4.3 BCS 联合重构算法第68-78页
　　　　4.3.1 DRVM 算法第69-73页
　　　　4.3.2 DBFL 算法第73-78页
　　　　4.3.3 算法性能分析第78页
　　4.4 观测矩阵优化第78-80页
　　4.5 仿真结果与分析第80-83页
　　4.6 本章小结第83-84页
第五章 分布式非完全重构宽带频谱压缩感知第84-100页
　　5.1 引言第84-85页
　　5.2 基于信道能量观测的系统模型第85-88页
　　　　5.2.1 基于随机滤波器的压缩采样模型第85-88页
　　　　5.2.2 系统复杂度分析第88页
　　5.3 基于 MP 原理的联合重构算法第88-95页
　　　　5.3.1 基于 MP 原理的重构算法第89-91页
　　　　5.3.2 SCSMP 算法第91-93页
　　　　5.3.3 SSAMP 算法第93-95页
　　5.4 仿真结果与分析第95-98页
　　5.5 本章小结第98-100页
第六章 分布式多分辨率宽带频谱压缩感知第100-118页
　　6.1 引言第100-101页
　　6.2 多分辨率感知系统描述第101-102页
　　6.3 非重构频谱压缩感知第102-108页
　　　　6.3.1 受限等距特性第103-104页
　　　　6.3.2 MFD 算法模型第104-106页
　　　　6.3.3 NRSCS 算法模型第106-108页
　　6.4 多用户协作频谱感知第108-111页
　　　　6.4.1 硬判决融合第108-109页
　　　　6.4.2 基于 D-S 证据理论的软判决融合第109-111页
　　6.5 仿真结果与分析第111-116页
　　6.6 本章小结第116-118页
第七章 结束语第118-121页
　　7.1 论文总结第118-119页
　　7.2 工作展望第119-121页
参考文献第121-134页
攻读博士期间撰写的学术论文第134-135页
攻读博士期间参加的科研项目第135-136页
致谢第136页

本篇论文共136页，点击这进入下载页面。
 
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