认知无线电通信与组网-(美)李虎生 等-科技-文轩网
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本书紧紧围绕认知无线电发展过程中的热点问题，以认知无线电理论、技术与应用为核心，比较全面和系统地介绍了认知无线电技术的基本原理和应用实践的最新成果。全书共分为12章，分为理论、技术与应用3个部分。理论部分包括大维随机矩阵、凸优化、机器学习、博弈论等内容；技术部分包括频谱感知（基础技术、经典检测、非交换随机矩阵的假设检验）、多输入多输出（MIMO）和正交频分复用（OFDM）等内容；应用部分包括认知无线电网络和认知无线电传感器网络等内容。本书全面介绍了与认知无线电有关的基本数学工具，描述了认知无线电的基础知识，演示了从理论到实践的诸多实例，并列出了可供课外阅读的大量参考文献。本书材料权威丰富，体系科学完整，内容新颖翔实，知识系统全面，行文通俗易懂，兼备知识性、系统性、可读性、实用性和指导性。
本书可作为无线通信运营商、网络运营商、应用开发人员、技术经理和电信管理人员的技术参考书或培训教材，也可作为高等院校通信与信息系统专业的高年级本科生或研究生的教材。
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愿景：“大数据”
认知无线电：系统概念
频谱感知接口和数据结构
将“大数据”建模为高维随机矩阵
样本协方差矩阵
尖峰总体模型的高维样本协方差矩阵
随机矩阵和非交换随机变量
主成分分析
广义似然比检验
针对矩阵最佳逼近的布雷格曼发散
频谱感知：基础技术
能量检测：不存在确定或随机信号的先验信息
白噪声检测：低通情况
决策统计的时域表示
决策统计的谱表示
AWGN信道上的检测和虚警概率
具备不相关系数的正交序列中随机过程的扩展形式：Karhunen?Loeve扩展
使用二阶统计量的频谱感知
信号检测描述
广义稳态随机过程：连续时间
非平稳随机过程：连续时间
针对WSS随机信号的、基于谱相关的频谱感知：启发式方法
离散时间WSS随机信号的似然比检验
频谱相关性和似然比检验之间的渐近等价关系
噪声中连续时间随机信号的似然比检验：塞林提出的方法
统计模式识别：通过机器学习利用信号的先验信息
连续时间随机信号的Karhunen?Loeve分解
特征模板匹配
循环平稳检测
量子信息描述
协同感知的假设检验
样本协方差矩阵
具有独立行的随机矩阵
多元正态分布
样本协方差矩阵估计与矩阵压缩感知
最大似然估计
多重采样假设的似然比检验（维尔克斯检验）
似然比检验
广义高斯检测和估计器?相关器结构
采用重复观测进行检验
采用样本协方差矩阵进行检测
多随机向量的广义似然比检验
线性判别函数
复随机向量的相关结构检测
非交换随机矩阵的假设检验
为什么采用非交换随机矩阵
协方差矩阵的偏序：A4.3
完全正映射的偏序：Φ（A）<Φ（B）
利用优化的矩阵偏序关系：A?B
酉不变范数的偏序：|||A|||<|||B|||
多副本正定矩阵的偏序：∑Kk=1Ak≤∑Kk=1Bk
正算子值随机变量的偏序：Prob（A≤X≤B）
使用随机序的偏序：A≤stB
量子假设检测
多副本量子假设检验
大维随机矩阵
大维随机矩阵：矩量法、斯蒂尔切斯变换和自由概率
使用大维随机矩阵的频谱感知
马尔琴科?帕斯图尔定律
谱分布极限
极特征值极限
谱分布的收敛速度
标准向量输入向量输出模型
斯蒂尔切斯变换
大维随机汉克尔、马尔可夫和托普利兹矩阵
随机矩阵的信息加噪声模型
使用大维随机矩阵的广义似然比检验
白噪声中的大维信号检测
（A+B）-1B的特征值及其应用
典型相关分析
子空间之间的角度和距离
多元线性模型
0协方差矩阵的相等性
1多元判别分析
案例研究与应用
使用大维随机矩阵的基本实例
斯蒂尔切斯变换
自由解卷积
MIMO系统的最优预编码
马尔琴科和帕斯图尔概率分布
极特征值的收敛性与波动
信息加噪声模型和尖峰模型
假设检验和频谱感知
无线网络中的能量估计
0多源功率推理
1目标检测、定位与重构
2智能电网中的状态估计和恶意攻击者
3协方差矩阵估计
4确定性等价式
5局部故障检测与诊断
大维协方差矩阵的正则估计
协方差正则估计
联合逆矩阵
通过阈值选取实现协方差正则化
正则样本协方差矩阵
协方差矩阵估计的最佳收敛速率
联合平稳过程的样本自协方差矩阵
大维随机矩阵和自由卷积
范德蒙矩阵
采用范德蒙矩阵的卷积和解卷积
有限维统计推断
拉格朗日对偶性
多目标优化
无线资源管理优化
实例与应用
多输入多输出超宽带通信系统的频谱效率
采用非相干接收机的单输入单输出通信系统的宽带波形设计
多输入单输出认知无线电的宽带波形设计
宽带波束形成设计
用于认知无线电网络优化分解的分层
无监督学习
基于质心的聚类
k?最近邻居算法
主成分分析
独立成分分析
非负矩阵分解
自组织映射
Logistic回归
人工神经网络
决策树学习
朴素贝叶斯分类器
支持向量机
半监督学习
基于图形的方法
直推式学习
马尔可夫决策过程
部分可观测MDP
基于核的学习
核主成分分析
ISOMAP算法
局部线性嵌入
拉普拉斯特征映射
1马尔可夫链蒙特卡罗
卡尔曼滤波
3贝叶斯网络
敏捷传输技术（I）：多输入多输出
MIMO的优点
空时分组编码
空时网格编码
分层空时编码
多用户MIMO
空分多址接入
MIMO广播信道
MIMO多址信道
MIMO干扰信道
MIMO认知无线电网络
敏捷传输技术（Ⅱ）：正交频分复用
OFDM的实现
峰值功率问题
自适应传输
正交频分多址接入
OFDM认知无线电网络
博弈的基本概念
纳什均衡：定义与存在
纳什均衡：计算
纳什均衡：零和博弈
纳什均衡：贝叶斯情形
纳什均衡：随机博弈
主用户模拟攻击博弈
两个玩家的情形：战略式博弈
队列动态特性中的博弈：随机博弈
信道同步中的博弈
贝叶斯均衡
协同频谱感知中的博弈
贝叶斯均衡
认知无线电网络
网络的基本概念
认知无线电网络面临的主要挑战
MAC层的信道分配
MAC层中的调度问题
CNC算法性能
分布式调度算法
网络层中的路由问题
认知无线电中路由面临的挑战
传输层中的拥塞控制
互联网中的拥塞控制
认知无线电中拥塞控制面临的挑战
早期启动方案
认知无线电中的复杂网络
复杂网络简介
认知无线电网络的连通性
认知无线电网络中的行为传播
认知无线电传感器网络
采用机器学习的入侵检测
联合频谱感知和定位
分布式方位合成孔径雷达
无线层析成像
移动群体传感
信息物理系统
图形处理器单元
任务分配和负载均衡
安全和隐私
向量空间和希尔伯特空间
C*代数基础
非交换矩阵值随机变量
距离和投影
矩阵不等式
半正定矩阵的偏序
厄米特矩阵的偏序
缩略语中英文对照
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愿景：“大数据”
“大数据”是指那些规模超出典型数据库软件工具获取、存储、管理和分析能力之外的数据集。
围绕实现某种控制目标，通信、感知和计算存在着融合趋势。尤其需要指出的是，云计算大有可为。传感器成本越来越低。网络规模越来越大。特别是受互联网协议驱动，智能电网（一种巨网络，规模远大于传统网络）正在变成一种“能源互联网”。
对于诸多应用来说，通信正变得越来越像“骨干”。在未来的物联网中，感知是一种无缝的构成要素。尤其需要强调的是，“大数据”愿景需要以数据采集机制为支撑。计算将成为一种日常应用普通需求能负担得起的商品。
经济正在向“数字经济”演进，这意味着工作与“软实力”的关系越来越密切。“软实力”并不一定意味着软件编程。相反，它意味着越来越多的工作职能将由智能系统来完成，该系统是由复杂的数学理论来驱动的。虽然工作职能变得越来越“软”，但是需求分析变得越来越迫切。因此，分析技巧这一容易被我们大多数人所忽略的事物，将成为典型研究生终身教育中最有用的工具。大多数情况下，如果我们的学生掌握了正确的数学方法，则他们就知道如何进行编程。这是问题的核心或困境。分析工具类似于我们的体育运动。除非我们专注于训练，否则我们不会成为优秀的运动员。
本书旨在重点关注认知无线电网络的基础知识，尤其是数学工具。我们主要涵盖了认知无线电网络的关键内容，但如果不努力学习，也是很难掌握的。
认知无线电：系统概念
在现代社会中，与房地产类似，无线电频谱是世界上最稀缺和最宝贵的资源之一。围绕这些稀缺资源的竞争是电信业的根本驱动力。
从最一般的意义上说，认知无线电充分利用摩尔定律的优势，来实现半导体行业计算能力的最大化L2’。如果数字域中的信息是可访问的，则这种新颖无线电背后的驱动力是计算智能算法。机器学习和人工智能已经成为实现模拟机器人这一愿景的新兴前沿领域。在这一愿景中，将信息从模拟域转换到数字域发挥着核心作用：革命性压缩感知对于拓展这种新型系统的领域至关重要。根据算法执行的敏捷软件无线电是基本的构成模块。当某一节点在计算上堪称智能时，无线组网将面临一场新的革命。在系统级，诸如认知无线电、认知雷达和抗干扰性（甚至是电子战）等功能不存在本质区别，可以统一到涉及跨学科知识的单一框架中。应当将雷达和通信统一起来，因为它们都需要用到动态频谱接人（DynamicSpectrumAccess，DSA），这容易成为系统的瓶颈。频谱敏捷／认知无线电是无线通信中的一种新范式，也是上述通用无线电的一种特殊应用。
认知无线电充分利用了波形可编程硬件平台（即所谓的软件无线电）的优势。信号处理和机器学习是整个无线电的核心，称为认知核（引擎）。究其本质，认知无线电是一种“数学密集型”无线电，它是基于策略的。可以通过认知引擎推出该策略。从某种意义上说，本书的重点围绕认知引擎的基础知识展开。这里，我们所说的无线电代表一种广义概念。无线电可用于通信网络或传感器网络。从这个意义上讲，所谓的认知雷达甚至也包含在内”’。我们可以将整本书看作是Haykin愿景的一种详细描述。与Haykin类似，我们的风格在本质上以数学为主。在编著本书时，与认知无线电有关的IEEE802．22已于2011年7月发布，可以将本书看作是诸如频谱感知（随机矩阵是统一的主题）、无线资源分配（以凸优化引擎为支撑）、博弈论（理解组网中无线节点的竞争与合作）等关键系统概念的数学证明。
频谱感知接口和数据结构
在时域和空域，动态频谱共享是一个基本的系统构成模块。智能无线通信系统将估计或预测频谱可用性和信道容量，并自适应地对自身进行重新配置，以解决在干扰缓解的情况下，实现资源利用率最大。认知无线电是在该方向上的一种尝试，它充分利用了波形可编程硬件平台（即所谓的软件无线电）的优势。
在系统概念层面，接口和数据结构具有重要意义。例如，我们采纳了如图1—1所示的IEEE1900．6视图，并定义了如下基本术语：
1．传感器。传感器有时是独立，或者形成一个协作传感器的小型网络，通过这些传感器可以推断出可用频谱的相关信息。
2．数据档案（DataArchive，DA）。传感器与数据档案进行通信，可以将数据档案看作是一种数据库，它可存储和提供频谱占用情况的感知信息。
3．认知引擎（Cognitive．Engine，CE）。认知引擎是一种实体，它可利用包括意识、推理、方案选择和优化在内的认知能力，这些能力主要用于白适应无线电控制和频谱接人策略实现。这种认知引擎与人脑类似”。
4．接口。传感器需要一种能够用来互相通信的接口，认知引擎（CE）和数据档案（DA）也是如此。有必要改变传感器、认知引擎（CE）和数据档案（DA）之间的信息，以传播频谱可用性，降低对主频谱使用者的干扰。
5．分布式感知。在分布式场景中，认知引擎（CE）和数据档案（DA）必须通过接口与通信设备建立连接，因而需要对接口进行通用但精确的定义。
6．IEEE1900．6。IEEE1900．6开发了接口和数据结构，它们支持各种实体之间的信息流。
愿景：“大数据”
“大数据”是指那些规模超出典型数据库软件工具获取、存储、管理和分析能力之外的数据集。
围绕实现某种控制目标，通信、感知和计算存在着融合趋势。尤其需要指出的是，云计算大有可为。传感器成本越来越低。网络规模越来越大。特别是受互联网协议驱动，智能电网（一种巨网络，规模远大于传统网络）正在变成一种“能源互联网”。
对于诸多应用来说，通信正变得越来越像“骨干”。在未来的物联网中，感知是一种无缝的构成要素。尤其需要强调的是，“大数据”愿景需要以数据采集机制为支撑。计算将成为一种日常应用普通需求能负担得起的商品。
经济正在向“数字经济”演进，这意味着工作与“软实力”的关系越来越密切。“软实力”并不一定意味着软件编程。相反，它意味着越来越多的工作职能将由智能系统来完成，该系统是由复杂的数学理论来驱动的。虽然工作职能变得越来越“软”，但是需求分析变得越来越迫切。因此，分析技巧这一容易被我们大多数人所忽略的事物，将成为典型研究生终身教育中最有用的工具。大多数情况下，如果我们的学生掌握了正确的数学方法，则他们就知道如何进行编程。这是问题的核心或困境。分析工具类似于我们的体育运动。除非我们专注于训练，否则我们不会成为优秀的运动员。
本书旨在重点关注认知无线电网络的基础知识，尤其是数学工具。我们主要涵盖了认知无线电网络的关键内容，但如果不努力学习，也是很难掌握的。
认知无线电：系统概念
在现代社会中，与房地产类似，无线电频谱是世界上最稀缺和最宝贵的资源之一。围绕这些稀缺资源的竞争是电信业的根本驱动力。
从最一般的意义上说，认知无线电充分利用摩尔定律的优势，来实现半导体行业计算能力的最大化L2’。如果数字域中的信息是可访问的，则这种新颖无线电背后的驱动力是计算智能算法。机器学习和人工智能已经成为实现模拟机器人这一愿景的新兴前沿领域。在这一愿景中，将信息从模拟域转换到数字域发挥着核心作用：革命性压缩感知对于拓展这种新型系统的领域至关重要。根据算法执行的敏捷软件无线电是基本的构成模块。当某一节点在计算上堪称智能时，无线组网将面临一场新的革命。在系统级，诸如认知无线电、认知雷达和抗干扰性（甚至是电子战）等功能不存在本质区别，可以统一到涉及跨学科知识的单一框架中。应当将雷达和通信统一起来，因为它们都需要用到动态频谱接人（DynamicSpectrumAccess，DSA），这容易成为系统的瓶颈。频谱敏捷／认知无线电是无线通信中的一种新范式，也是上述通用无线电的一种特殊应用。
认知无线电充分利用了波形可编程硬件平台（即所谓的软件无线电）的优势。信号处理和机器学习是整个无线电的核心，称为认知核（引擎）。究其本质，认知无线电是一种“数学密集型”无线电，它是基于策略的。可以通过认知引擎推出该策略。从某种意义上说，本书的重点围绕认知引擎的基础知识展开。这里，我们所说的无线电代表一种广义概念。无线电可用于通信网络或传感器网络。从这个意义上讲，所谓的认知雷达甚至也包含在内”’。我们可以将整本书看作是Haykin愿景的一种详细描述。与Haykin类似，我们的风格在本质上以数学为主。在编著本书时，与认知无线电有关的IEEE802．22已于2011年7月发布，可以将本书看作是诸如频谱感知（随机矩阵是统一的主题）、无线资源分配（以凸优化引擎为支撑）、博弈论（理解组网中无线节点的竞争与合作）等关键系统概念的数学证明。
频谱感知接口和数据结构
在时域和空域，动态频谱共享是一个基本的系统构成模块。智能无线通信系统将估计或预测频谱可用性和信道容量，并自适应地对自身进行重新配置，以解决在干扰缓解的情况下，实现资源利用率最大。认知无线电是在该方向上的一种尝试，它充分利用了波形可编程硬件平台（即所谓的软件无线电）的优势。
在系统概念层面，接口和数据结构具有重要意义。例如，我们采纳了如图1—1所示的IEEE1900．6视图，并定义了如下基本术语：
1．传感器。传感器有时是独立，或者形成一个协作传感器的小型网络，通过这些传感器可以推断出可用频谱的相关信息。
2．数据档案（DataArchive，DA）。传感器与数据档案进行通信，可以将数据档案看作是一种数据库，它可存储和提供频谱占用情况的感知信息。
3．认知引擎（Cognitive．Engine，CE）。认知引擎是一种实体，它可利用包括意识、推理、方案选择和优化在内的认知能力，这些能力主要用于白适应无线电控制和频谱接人策略实现。这种认知引擎与人脑类似”。
4．接口。传感器需要一种能够用来互相通信的接口，认知引擎（CE）和数据档案（DA）也是如此。有必要改变传感器、认知引擎（CE）和数据档案（DA）之间的信息，以传播频谱可用性，降低对主频谱使用者的干扰。
5．分布式感知。在分布式场景中，认知引擎（CE）和数据档案（DA）必须通过接口与通信设备建立连接，因而需要对接口进行通用但精确的定义。
6．IEEE1900．6。IEEE1900．6开发了接口和数据结构，它们支持各种实体之间的信息流。
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软件无线电原理与应用（第2版）
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软件线电的基本思想是以开放性、可扩展、可重构的硬件为通用平台，把尽可能多的功能用可升级、可替换的软件来实现。现在，软件线电已成为线电工程的现代方法，不仅在线通信领域获得了广泛应用，在其他线电工程领域也已显示出广阔的应用前景。本书全面系统地介绍了软件线电的基本概念、基本理论、实现技术、软件算法及其在线电工程领域中的典型应用。全书深入浅出、通俗易懂，理论与实际相结合，实用性强。
中国电子科技集团36研究所，副所长，研究员；中国电学会会员，浙江省信号处理学会理事；负责并完成了多项国防重点科研和预研项目；在信号快速搜索、软件线电技术、数字化可重构一体化体系架构实现等方面取得较大成绩。
概述 11．1
线移动通信简述 11．1．1
模拟线电 11．1．2
窄带数字线电 31．1．3
宽带数字线电 41．1．4
软件线电 61．2
软件线电的定义与特点 71．2．1
软件线电的定义 71．2．2
软件线电的特点 81．3
软件线电的发展历程 101．3．1
软件线电的提出 111．3．2
软件线电（SDR）论坛 121．3．3
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软件线电的推动者：JTRS与SCA 131．3．5
软件线电发展展望 141．4
软件线电体系框架与本书结构 14习题与思考题1 15第2章
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信号采样基本理论 172．1．1
Nyquist采样定理 172．1．2
带通信号采样理论 202．2
软件线电中的信号采样 242．2．1
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软件线电中的正交低通采样 252．2．3
软件线电中的宽带中频带通采样 262．2．4
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带通采样对采样频率的精度要求 332．3
多率信号处理（Multirate Signal Processing） 342．3．1
采样信号的等效基带谱与抽取基本概念 352．3．2
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整数倍内插 442．3．5
取样率的分数倍变换 462．3．6
取样率变换性质 472．3．7
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窄带信号的正交分解与模拟域实现 682．5．3
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多信号正交变换 79习题与思考题2 80第3章
软件线电体系结构 843．1
软件线电的三种结构形式 843．1．1
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单通道软件线电接收机 913．2．2
多通道软件线电接收机 943．3
多相滤波信道化接收机体系结构 953．3．1
数字滤波器组与信道化基本概念 963．3．2
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软件线电发射机体系结构 1033．4．1
单通道软件线电发射机 1033．4．2
多通道软件线电发射机 1063．5
信道化软件线电发射机体系结构 1073．5．1
信道化发射机的基本概念 1083．5．2
复信号输出的多相滤波信道化发射机 1093．5．3
实信号输出的多相滤波信道化发射机 111附录：8路多相滤波信道化软件线电发射机MATLAB仿真程序 114习题与思考题3 116第4章
软件线电硬件平台设计 1184．1
软件线电硬件系统设计 1184．1．1
软件线电硬件系统设计原则 1184．1．2
软件线电硬件系统结构设计 1244．2
软件线电的射频前端 1304．2．1
射频前端的组成结构 1304．2．2
射频前端各功能模块的设计 1314．2．3
射频前端的指标 1404．3
软件线电中的A/D/A技术 1484．3．1
A/D转换器原理与分类 1484．3．2
A/D转换器性能指标 1524．3．3
A/D转换器的选择 1584．3．4
数据采集模块的设计 1594．3．5
D/A转换器的基本原理及性能指数 1614．4
软件线电数字前端 1634．4．1
软件线电数字前端的定义 1634．4．2
软件线电中的数字接收前端（数字下变频DDC） 1664．4．3
软件线电中的数字发射前端（数字上变频DUC） 1694．4．4
软件线电数字前端的FPGA实现 1704．4．5
软件线电数字前端的ASIC实现 1774．5
高速数字信号处理器 1794．5．1
软件线电信号处理的特点 1794．5．2
数字信号处理器的选择技巧 1804．5．3
数字信号处理器（DSP）介绍 1824．5．4
通用处理器（GPP）介绍 1844．6
高速FPGA设计技术 1854．6．1
软件线电中的高速FPGA 1854．6．2
FPGA基本原理 1894．6．3
基于高速FPGA的软件线电系统设计 1914．7
软件线电系统设计实例 202习题与思考题4 205第5章
软件线电信号处理算法 2075．1
软件线电中的调制算法 2075．1．1
信号调制通用模型 2075．1．2
模拟信号调制算法 2085．1．3
数字信号调制算法 2125．2
软件线电解调算法 2185．2．1
信号解调通用模型 2185．2．2
模拟调制信号解调算法 2205．2．3
数字调制信号解调算法 2225．3
软件线电中的同步算法 2275．3．1
数字锁相环 2285．3．2
同步参数估计 2295．3．3
软件线电中的载波同步算法 2325．3．4
软件线电中的位同步算法 2415．3．5
载波和位同步的联合最大似然估计算法 2455．3．6
软件线电中的帧同步算法 2465．4
软件线电的中均衡算法 2475．4．1
线性均衡算法 2475．4．2
判决反馈均衡算法 2505．4．3
自适应均衡算法 2515．4．4
盲均衡算法 2555．5
调制样式自动识别算法 2595．5．1
模拟调制信号的自动识别 2595．5．2
数字调制信号的自动识别 2625．5．3
模拟数字调制信号的联合自动识别 2645．5．4
信号调制样式自动识别中应注意的几个问题 2655．5．5
基于人工神经网络的调制识别 269习题与思考题5 271第6章
信道编译码技术 2726．1
信道编译码基础 2726．2
信道编码概述 2746．2．1
扰码 2746．2．2
纠错码及交织 2766．2．3
信道编码的应用及性能 2816．3
几种简单的检纠错码 2836．4
RS码的编译码 2876．4．1
RS码的编码 2876．4．2
RS码的译码 2896．5
卷积码的编译码 2926．5．1
卷积码的编码 2926．5．2
Viterbi译码法 2946．5．3
误码率检测 2986．6
Turbo码的编译码 2986．6．1
Turbo码的编码 2986．6．2
Turbo码的译码 301习题与思考题6 302第7章
软件通信体系结构（SCA） 3047．1
SCA规范介绍 3047．1．1
SCA的基本概念 3047．1．2
SCA规范介绍[1] 3067．2
SCA系统工作原理 3197．2．1
SCA系统的运行及管理 3197．2．2
波形应用的安装和卸载 3217．2．3
波形应用的实例化和控制 3227．3
波形应用开发 3237．3．1
波形描述语言（WDL） 3237．3．2
SCA波形应用的开发过程 3267．3．3
基于OSSIE的SCA波形应用开发 327习题与思考题7 336第8章
软件线电在线工程中的应用 3378．1
软件线电在军事通信中的应用 3378．1．1
软件线电的先驱DDMBMMR电台 3388．1．2
联合战术线电系统（JTRS） 3398．2
软件线电在移动通信中的应用 3418．2．1
软件线电基站接收分系统 3428．2．2
软件线电基站发射分系统 3478．2．3
软件线电基站的技术挑战 3518．2．4
软件线电手持终端（移动手机） 3528．3
软件线电在电子战中的应用 3538．3．1
软件线电侦察接收机 3548．3．2
基于多相滤波的电子战信道化接收机 3588．3．3
软件线电干扰发射机 3618．4
软件线电在雷达中的应用DD“软件雷达” 3648．4．1
“软件雷达”的基本概念 3658．4．2
软件雷达的实现原理 3658．4．3
相控阵软件雷达系统 3678．5
软件线电在天基信息系统中的应用DD“软件星” 3688．5．1
“软件星”基本概念 3698．5．2
“软件星”有效载荷的组成原理 3708．5．3
基于“软件星”的综合一体化天基信息系统 371习题与思考题8 373第9章
软件线电的新发展DD认知线电 3759．1
认知线电基本概念 3759．1．1
认知线电的提出背景 3759．1．2
认知线电的定义及特点 3769．1．3
认知线电关键技术 3779．2
认知线电的认知循环过程 3779．2．1
频谱感知 3789．2．2
频谱分析 3789．2．3
频谱决策 3799．2．4
频谱会聚 3799．2．5
频谱监视 3809．2．6
频谱切换 3809．3
频谱感知技术 3809．3．1
接收机检测频谱感知 3819．3．2
发射机检测频谱感知 3819．3．3
协作频谱感知 3849．3．4
多维频谱感知 3849．4
IEEE802．22标准 3859．4．1
物理层接口 3859．4．2
MAC层接口 3869．4．3
其他接口要求 387参考文献 389
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