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第1章 绪论1

1.1 认知无线电提出的背景1

1.1.1 频谱资源紧张1

1.1.2 特殊环境下通信质量保障4

1.2 认知无线电概念5

1.2.1 维基百科定义5

1.2.2 米托拉定义5

1.2.3 赫金定义6

1.2.4 美国联邦通信委员会定义6

1.2.5 软件无线电论坛定义7

1.2.6 电气和电子工程师协会定义7

1.2.7 国际电信联盟定义7

1.2.8 各种定义比较8

1.3 认知无线电与其他无线电9

1.3.1 软件定义无线电9

1.3.2 自适应无线电10

1.3.3 可重构无线电10

1.3.4 基于策略的无线电11

1.3.5 智能无线电11

参考文献11

第2章 认知无线电系统组成与架构13

2.1 认知无线电系统13

2.1.1 认知无线电系统模块13

2.1.2 信息获取14

2.1.3 学习16

2.1.4 决策与调整16

2.2 认知循环与认知引擎17

2.2.1 认知循环17

2.2.2 认知引擎21

2.3 认知无线电经典架构模型24

2.3.1 认知无线电网络架构24

2.3.2 认知无线电节点接入24

参考文献26

第3章 认知无线电研究范畴28

3.1 干扰温度与频谱空穴28

3.1.1 干扰温度28

3.1.2 频谱空穴29

3.2 无线频谱感知技术29

3.2.1 频谱检测方式29

3.2.2 频谱检测要求30

3.3 动态频谱管理技术31

3.3.1 频谱接入与分配31

3.3.2 频谱移动性管理34

3.4 信道估计与自适应传输技术35

3.4.1 信道估计35

3.4.2 自适应传输35

3.5 跨层设计技术36

3.5.1 跨层设计需求36

3.5.2 跨层设计分类38

3.6 自主学习技术39

参考文献40

第4章 无线频谱感知技术41

4.1 频谱感知技术分类41

4.1.1 物理层检测41

4.1.2 媒体接入控制层检测42

4.1.3 协作检测42

4.2 主用户发射端检测43

4.2.1 匹配滤波器检测43

4.2.2 能量检测44

4.2.3 循环平稳特性检测49

4.3 主用户接收端检测56

4.3.1 本振泄漏检测原理56

4.3.2 本振泄漏检测分析58

4.4 协作频谱检测技术59

4.4.1 单门限协作检测60

4.4.2 多门限协作检测61

4.5 基于D-S证据理论的分布式频谱感知63

4.5.1 D-S证据理论的基本概念63

4.5.2 D-S证据理论的合成规则65

4.5.3 基于信任度的分布式频谱感知66

4.6 多天线频谱检测技术69

4.6.1 基于功率谱的多天线等增益合并检测71

4.6.2 基于循环谱的多天线频谱检测73

4.6.3 基于最优线性加权合并的多天线频谱检测76

4.6.4 多天线频谱检测技术比较78

参考文献79

第5章 动态频谱管理技术82

5.1 智能资源管理技术83

5.1.1 接入控制83

5.1.2 频谱分配84

5.1.3 功率控制与分配85

5.2 正交频谱接入下的频谱分配94

5.2.1 图论着色模型94

5.2.2 博弈论模型98

5.3 共享频谱接入下的频谱分配102

5.3.1 对偶原理103

5.3.2 次梯度方法105

5.3.3 信道分配107

5.4 频谱定价博弈109

5.4.1 基于纳什均衡的授权用户博弈110

5.4.2 基于纳什协商解的授权用户博弈115

5.4.3 授权用户与认知用户博弈118

5.5 频谱移动性管理技术123

5.5.1 频谱移动性123

5.5.2 链路保持126

参考文献130

第6章 认知自适应传输132

6.1 自适应传输模型132

6.2 自适应传输核心问题133

6.3 信道状态认知技术134

6.3.1 宽带无线信道134

6.3.2 宽带信道信噪比估计134

6.3.3 多径参数与传输函数估计137

6.3.4 误比特率信息认知142

6.4 自适应传输策略144

6.4.1 功率自适应144

6.4.2 自适应编码调制145

6.4.3 混合重传147

6.5 基于瞬时功率受限的自适应编码调制149

6.6 多参数多目标自适应策略153

6.6.1 多参数自适应153

6.6.2 基于遗传算法的多目标自适应策略154

参考文献160

第7章 认知无线电跨层设计161

7.1 跨层设计方式161

7.2 跨层设计关键问题163

7.3 跨层设计实现方法164

7.3.1 物理层跨层设计165

7.3.2 链路层跨层设计165

7.3.3 网络层跨层设计166

7.3.4 传输层跨层设计167

7.3.5 应用层跨层设计167

7.3.6 跨层设计实现汇总168

7.4 认知无线电中的跨层资源分配168

7.4.1 跨层资源分配理论框架168

7.4.2 跨层资源分配优化建模169

7.4.3 跨层资源分配算法的分布式实现171

7.5 认知无线电中基于QoS保证的跨层设计173

7.5.1 基于QoS保证的跨层设计总体方案173

7.5.2 链路参数自适应策略173

7.5.3 资源自适应分配策略174

参考文献175

第8章 自主学习技术176

8.1 机器学习的结构和方法176

8.1.1 机器学习的结构176

8.1.2 机器学习方法177

8.2 机器学习算法177

8.2.1 决策树算法177

8.2.2 随机森林算法178

8.2.3 人工神经网络算法179

8.2.4 支持向量机算法181

8.2.5 Boosting算法182

8.2.6 Bagging算法183

8.2.7 关联规则算法184

8.2.8 贝叶斯学习算法185

8.2.9 期望最大化算法186

8.3 学习策略188

8.3.1 机械式学习188

8.3.2 基于解释的学习189

8.3.3 指导式学习189

8.3.4 类比学习190

8.3.5 归纳学习190

8.4 认知无线电中的机器学习191

8.4.1 学习机制191

8.4.2 高斯白噪声信道下的吞吐量最大化192

8.4.3 非高斯白噪声信道下的吞吐量最大化192

8.4.4 动态频谱接入193

参考文献193

第9章 软件定义无线电195

9.1 软件无线电架构195

9.1.1 软件无线电理想架构195

9.1.2 软件无线电实际架构196

9.2 软件无线电关键技术197

9.3 软件通信体系结构198

9.3.1 硬件体系结构199

9.3.2 软件体系结构200

9.3.3 安全体系结构202

9.4 软件无线电波形开发203

参考文献204

第10章 认知无线网络205

10.1 认知无线网络概念与模型205

10.2 认知无线网络关键技术206

10.2.1 网络信息认知技术207

10.2.2 智能决策与端到端重配置技术208

10.2.3 认知无线网络协议209

10.3 认知无线网络路由协议211

10.3.1 认知路由模型结构211

10.3.2 基于业务感知和策略选择的认知路由算法213

10.3.3 动态环境仿真与原型验证215

10.4 认知异构网络216

参考文献218

第11章 认知无线电标准与相关研究项目219

11.1 认知无线电标准219

11.1.1 IEEE 802.22标准219

11.1.2 IEEE P1900标准224

11.1.3 IEEE其他标准225

11.1.4 ITU-R建议与报告226

11.2 认知无线电研究项目227

11.2.1 频谱池系统227

11.2.2 欧盟DRiVE/OverDRiVE/E2R/E3项目228

11.2.3 CORVUS测试床228

11.2.4 DIMSUMnet项目229

11.2.5 Nautilus项目230

11.2.6 OCRA网络230

参考文献231

第12章 认知无线电与其他技术的结合232

12.1 认知OFDM系统232

12.1.1 OFDM技术的基本原理232

12.1.2 认知OFDM系统组成233

12.1.3 非连续载波OFDM系统233

12.1.4 认知OFDM适配信号的产生236

12.2 认知MIMO系统239

12.2.1 MIMO系统基本原理239

12.2.2 认知MIMO系统结构240

12.3 认知超宽带系统243

12.3.1 超宽带技术简介243

12.3.2 认知超宽带系统结构244

12.3.3 认知超宽带波形设计246

参考文献249

第13章 认知无线电技术的应用场景251

13.1 认知无线电的潜能251

13.1.1 提高频谱效率251

13.1.2 增强灵活性251

13.1.3 改善容错能力251

13.1.4 提高能量效率252

13.2 认知无线电在农村地区的应用252

13.2.1 农村无线资源的开发潜力252

13.2.2 认知无线电在农村可能的应用方式252

13.3 认知无线电在蜂窝移动网中的应用253

13.4 认知无线电在应急通信中的应用254

13.5 认知无线电在军事通信中的可能应用254

13.5.1 认知无线电在军事通信中的应用场景255

13.5.2 XG项目介绍255

参考文献257