认知无线电通信与组网

译者序原书前言第1章 引言1.1 愿景：“大数据”1.2 认知无线电：系统概念1.3 频谱感知接口和数据结构1.4 数学工具1.4.1 凸优化1.4.2 博弈论1.4.3 将“大数据”建模为高维随机矩阵1.5 样本协方差矩阵1.6 尖峰总体模型的高维样本协方差矩阵1.7 随机矩阵和非交换随机变量1.8 主成分分析1.9 广义似然比检验1.10 针对矩阵最佳逼近的布雷格曼发散第2章 频谱感知：基础技术2.1 挑战2.2 能量检测：不存在确定或随机信号的先验信息2.2.1 白噪声检测：低通情况2.2.2 决策统计的时域表示2.2.3 决策统计的谱表示2.2.4 AWGN信道上的检测和虚警概率2.2.5 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2.3 使用二阶统计量的频谱感知2.3.1 信号检测描述2.3.2 广义稳态随机过程：连续时间2.3.3 非平稳随机过程：连续时间2.3.4 针对WSS随机信号的、基于谱相关的频谱感知：启发式方法2.3.5 离散时间WSS随机信号的似然比检验2.3.6 频谱相关性和似然比检验之间的渐近等价关系2.3.7 噪声中连续时间随机信号的似然比检验：塞林提出的方法2.4 统计模式识别：通过机器学习利用信号的先验信息2.4.1 连续时间随机信号的Karhunen?Loeve分解2.5 特征模板匹配2.6 循环平稳检测第3章 经典检测3.1 量子信息描述3.2 协同感知的假设检验3.3 样本协方差矩阵3.3.1 数据矩阵3.4 具有独立行的随机矩阵3.5 多元正态分布3.6 样本协方差矩阵估计与矩阵压缩感知3.6.1 最大似然估计3.6.2 多重采样假设的似然比检验（维尔克斯检验）3.7 似然比检验3.7.1 广义高斯检测和估计器?相关器结构3.7.2 采用重复观测进行检验3.7.3 采用样本协方差矩阵进行检测3.7.4 多随机向量的广义似然比检验3.7.5 线性判别函数3.7.6 复随机向量的相关结构检测第4章 非交换随机矩阵的假设检验4.1 为什么采用非交换随机矩阵4.2 协方差矩阵的偏序：A4.3 完全正映射的偏序：Φ（A）

　　《认知无线电通信与组网：原理与应用》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。　　《认知无线电通信与组网：原理与应用》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。