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  • 醉染图书认知无线网络的频谱检测与资源管理技术9787030607492
  • 正版全新
    • 作者: 许晓荣 等著 | 许晓荣 等编 | 许晓荣 等译 | 许晓荣 等绘
    • 出版社: 科学出版社
    • 出版时间:2019-11-01
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    • 作者: 许晓荣 等著| 许晓荣 等编| 许晓荣 等译| 许晓荣 等绘
    • 出版社:科学出版社
    • 出版时间:2019-11-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:315千字
    • 页数:241
    • 开本:16开
    • ISBN:9787030607492
    • 版权提供:科学出版社
    • 作者:许晓荣 等
    • 著:许晓荣 等
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:98.00
    • ISBN:9787030607492
    • 出版社:科学出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2019-11-01
    • 页数:241
    • 外部编号:1201990316
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无


    前言
    章 绪论
    1.1 认知无线电概述
    1.2 认知无线电与认知无线网络
    1.2.1 无线频谱使用现状
    1.2.2 认知无线电特点与关键技术
    1.. 认知无线网络能效
    1.2.4 认知无线网络动态频谱接入与频谱共享
    1.3 认知无线电频谱检测概述
    1.3.1 单用户频谱检测
    1.3.2 多用户协作频谱检测
    1.3.3 基于压缩感知的认知无线电宽带压缩频谱检测
    1.3.4 基于能效的认知无线电宽带压缩频谱检测
    1.4 认知无线电资源管理概述
    1.4.1 认知无线电频谱分配与动态资源管理
    1.4.2 认知正交频分复用子载波功率联合分配
    1.4.3 认知正交频分复用子载波比特联合分配
    1.4.4 基于能效的认知无线电多资源联合分配与优化
    1.5 本章小结
    参考文献
    第2章 分布式压缩感知理论
    2.1 压缩感知理论框架
    2.1.1 信号稀疏变换
    2.1.2 观测矩阵设计
    2.1.3 信号重构方法
    2.1.4 稀疏变换、观测矩阵和重构方法的联系
    2.2 分布式压缩感知
    2.2.1 联合稀疏模型
    2.2.2 分布式压缩感知信号重构方法
    2.. 约束二次规划问题求解方法
    . 基于优选能量子集的自适应观测
    2.4 基于能效观测的自适应压缩重构
    2.5 分布式压缩感知-角回归信号重构
    2.6 分布式压缩感知-同伦法动态更新信号重构
    2.7 盲分布式压缩感知-角回归信号重构
    2.8 本章小结
    参考文献
    第3章 基于压缩感知的认知无线电宽带频谱检测
    3.1 认知无线电宽带频谱检测模型
    3.2 基于优选似然比的协作宽带频谱检测
    3.3 基于分布式压缩感知的宽带频谱检测
    3.3.1 分布式压缩感知-子空间追踪频谱检测
    3.3.2 分布式压缩感知-盲协作压缩频谱检测
    3.3.3 分布式压缩感知-稀疏度与压缩比联合调整频谱检测
    3.3.4 基于盲稀疏度匹配的快速多用户协作压缩频谱检测
    3.3.5 基于稀疏度匹配追踪的分布式多用户协作宽带频谱检测
    3.4 基于贝叶斯压缩感知的宽带频谱检测
    3.4.1 基于贝叶斯压缩感知的数据融合
    3.4.2 基于自适应测量的贝叶斯压缩宽带频谱检测
    3.4.3 基于多任务贝叶斯压缩感知的宽带频谱检测
    3.5 本章小结
    参考文献
    第4章 认知无线网络频谱分配技术
    4.1 认知无线电频谱分配模型
    4.1.1 干扰温度模型
    4.1.2 基于图着色理论的频谱分配模型
    4.1.3 博弈论模型
    4.1.4 拍卖竞价模型
    4.1.5 网间频谱共享模型
    4.2 CR多跳网络频谱分配
    4.2.1 保障oS的多跳网络动态频谱分配
    4.2.2 基于图着色理论的频谱分配
    4.. 基于博弈论的频谱分配
    4.3 CR动态频谱接入与多跳网络容量分析
    4.3.1 动态资源管理与功率控制
    4.3.2 CR多跳网络容量分析
    4.3.3 CR动态频谱分配及面临的问题
    4.4 本章小结
    参考文献
    第5章 认知无线网络多用户多资源联合分配与优化
    5.1 认知OFDM多用户功率分配技术
    5.1.1 传统注法功率分配算法
    5.1.2 两种改进的功率分配算法
    5.1.3 RA准则下的多用户功率分配
    5.1.4 改进的多用户功率分配
    5.2 CR多用户子载波功率联合分配技术
    5.2.1 基于差子载波避免的子载波功率联合分配
    5.2.2 兼顾速率公平的多用户子载波功率联合分配
    5.. 基于速率公平比的子载波功率联合分配
    5.2.4 基于信道容量的认知OFDM多用户子载波功率联合分配
    5.2.5 能效优先注水因子辅搜索的子载波功率联合分配
    5.3 认知OFDM多用户比特分配技术
    5.3.1 传统比特加载算法
    5.3.2 改进的比特加载算法
    5.3.3 MA准则下的多用户比特分配
    5.3.4 改进的多用户比特分配
    5.4 CR多用户子载波比特联合分配技术
    5.4.1 主用户协作情况下的认知用户子载波比特联合分配
    5.4.2 基于轮回的认知OFDM多用户子载波比特联合分配
    5.4.3 基于差用户优先的认知OFDM多用户子载波比特联合分配
    5.4.4 能效优先的认知OFDM多用户子载波比特联合分配
    5.5 本章小结
    参考文献
    第6章 总结与展望
    6.1 全书总结
    6.2 研究工作展望

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