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  • ISBN:9787576707960
  • 装帧:平装-胶订
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 开本:24cm
  • 页数:249页
  • 出版时间:2023-05-01
  • 条形码:9787576707960 ; 978-7-5767-0796-0

内容简介

本书充分利用认知MIMO多信号的特点,从减少频谱感知算法的计算复杂度的角度提出了于非重构框架下的认知MIMO频谱感知算法,并采用非渐进随机矩阵理论减少频谱感知对主用户、信道和噪声等先验信息的依赖,克服噪声不确定性, 提高算法在低信噪比下的能。本书中的非重构思想能免去数据重构,减少运算数据量,随机矩阵理论能使频谱感知算法减少对主用户、信道和噪声等先验信息的依赖克服噪声不确定性。本书充分挖掘了认知MIMO的潜在优势,为认知MIMO的应用提供了具有实用价值的频谱感知算法。

目录

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 基于精确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
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作者简介

高玉龙,哈尔滨工业大学教授,博士生导师,多伦多大学访问学者。兼任中国造船工程学会水面无人装备学术委员会副主任委员、黑龙江省计算机学会物联网专委副主任委员、中国电子学会高级会员、中国通信学会高级会员、IEEE会员。从事智能信号处理、智能通信等方面的教学和科研工作。主持国家自然科学基金项目、国家重大型号项目、民用航天技术预先研究项目、航天科学技术基金项目等国家级项目多项。获教育部科学技术奖一等奖2项,黑龙江省科学技术奖一等奖1项、二等奖2项。研究成果应用于频谱管控、认知电子战、频谱共享以及空天地一体化网络等军事和民用领域,获得了一定的社会效益和经济效益。发表SCI/EI论文90余篇;获授权发明专利20余项;撰写专著2部,编写教材2部,参与翻译著作1部。 马永奎,博士,哈尔滨工业大学教授,博士生导师;通信工程系主任,通信工程系党总支书记。兼任中国电子学会高级会员、IEEE会员。从事软件无线电技术、通信信号处理、抗干扰通信系统设计等方面的科研和教学工作。参与多项国家科技重大专项、973项目、863项目及各类企业项目。获国家科学技术进步奖二等奖1项、教育部科学技术进步奖一等奖2项、黑龙江省科学技术发明一等奖1项、黑龙江省科学技术进步奖二等奖1项。发表SCI/EI论文20多篇:申请授权专利10余项。撰写专著1部,参与翻译著作1部。

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