非重构框架下的频谱感知技术

　　本书系统介绍非重构框架下的频谱感知方法，内容主要是利用压缩感知理论分析压缩前后信号的各种统计特性及基于非重构思想的各种频谱感知算法性能，具体包括非重构频谱感知概述及其基本理论、基于稀疏表示和字典训练的频谱感知、非重构框架下的能量感知、非重构频谱感知框架下的测量矩阵优化、非重构框架下的特征值频谱感知，以及非重构框架下基于动态采样的宽带频谱感知。本书适合对认知无线电、压缩感知理论、统计信号处理领域感兴趣的师生和科技人员阅读和参考。

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第1章 非重构频谱感知概述及其基本理论
1.1 非重构频谱感知的研究背景和意义
1.2 频谱感知的研究现状及其分析
1.3 基本理论
1.4 本书结构
本章参考文献
第2章 基于稀疏表示和字典训练的频谱感知
2.1 稀疏表示的基本方法
2.2 基于过完备字典的稀疏表示算法
2.3 多天线场景下的联合字典训练算法
2.4 单天线环境下的稀疏表示去噪频谱感知算法
2.5 多天线场景下基于联合重构的频谱感知方法
2.6 多天线场景下基于联合字典训练的频谱感知方法
本章参考文献
第3章 非重构框架下的能量频谱感知
3.1 时域能量频谱感知算法
3.2 频域能量频谱感知算法
3.3 衰落信道下的能量频谱感知算法
3.4 非重构框架下的能量频谱感知
本章参考文献
第4章 非重构频谱感知框架下的测量矩阵优化
4.1 非重构能量频谱感知的测量矩阵设计
4.2 基于稀疏表示频谱感知的测量矩阵设计
4.3 基于多天线频谱感知的测量矩阵设计
本章参考文献
第5章 非重构框架下的特征值频谱感知
5.1 传统特征值频谱感知算法
5.2 基于单环定律的频谱感知算法
5.3 基于特征值和特征向量的双特征频谱感知算法
5.4 基于 虚警概率要求的特征值频谱感知门限研究
5.5 非重构框架下特征值频谱感知算法
本章参考文献
第6章 非重构框架下基于动态采样的宽带频谱感知
6.1 系统模型
6.2 信号稀疏度的估计算法
6.3 基于动态采样的宽带频谱感知算法
本章参考文献
名词索引
附录 部分彩图