基于机器学习的认知无线电传感器网络频谱感知与接入技术



基于机器学习的认知无线电传感器网络频谱感知与接入技术

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基于机器学习的认知无线电传感器网络频谱感知与接入技术

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章绪论	第10-16页
1.1 研究背景及意义	第10-12页
1.1.1 研究背景	第10-12页
1.1.2 研究意义	第12页
1.2 论文研究内容及创新点	第12-14页
1.2.1 研究内容	第12-13页
1.2.2 创新点	第13-14页
1.3 研究生期间主要工作	第14-15页
1.4 论文组织结构安排	第15-16页
第二章机器学习与认知无线电技术概述	第16-26页
2.1 机器学习	第16-20页
2.1.1 聚类分析	第17-19页
2.1.2 强化学习	第19-20页
2.2 认知无线电	第20-22页
2.3 研究现状	第22-24页
2.3.1 频谱感知	第23页
2.3.2 频谱接入	第23-24页
2.3.3 能量收集	第24页
2.3.4 机器学习与认知无线电	第24页
2.4 挑战与关键技术	第24-25页
2.5 本章小结	第25-26页
第三章基于聚类分析的频谱感知技术	第26-36页
3.1 问题描述与分析	第26页
3.2 基于聚类分析的频谱感知模型	第26-28页
3.3 聚类算法关键指标	第28-29页
3.4 改进的层次聚类算法	第29-31页
3.5 仿真实验	第31-35页
3.5.1 实验环境	第31页
3.5.2 实验结果分析	第31-35页
3.6 本章小结	第35-36页
第四章基于强化学习的频谱接入技术	第36-45页
4.1 内容概述	第36-37页
4.2 基于强化学习的频谱接入	第37-40页
4.2.1 强化学习模型	第37-39页
4.2.2 权重更新	第39-40页
4.3 强化学习策略	第40-42页
4.3.1 策略概述	第40页
4.3.2 学习算法	第40-42页
4.4 仿真实验	第42-44页
4.4.1 实验环境	第42页
4.4.2 实验结果分析	第42-44页
4.5 本章小结	第44-45页
第五章总结及展望	第45-47页
5.1 论文工作总结	第45-46页
5.2 问题及展望	第46-47页
参考文献	第47-50页
致谢	第50-51页
攻读学位期间发表的学术论文目录	第51页

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