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