基于OFDM的认知无线电网络中的用户合作，同时进行无线信息和功率传输

根据分布式压缩感知理论,提出一种宽带协作频谱感知的方式。该方式相比于以往的协作压缩频谱感知方式,认知用户传向融合中心的数据精简为压缩信号,各个压缩信号在融合中心进行融合重构,这样就减少传向融合中心的数据量,缓解融合中心的数据压力,并且可以提高信号重构的成功率。同时,根据压缩抽样匹配追踪算法,提出一种联合压缩抽样匹配追踪算法。该算法思想是通过加权融合测量样本、迭代重构原信号,以恢复共同的频谱支撑集,完成协作频谱感知。仿真结果表明:与经典的DCS-SOMP算法相比,本文算法性能更优,所需的滤波器数更少。

基于主接收机辅助载波感知的机会频谱接入的认知无线电网络中的空间吞吐量表征

以前的分散式认知媒体访问控制（DC-MAC）协议允许次要用户（SU）独立搜索频谱访问机会，而无需中央协调员。 DC-MAC假定检测方案在物理（PHY）层是理想的。 实际上，在分布式频谱共享方案中，更复杂的检测算法是不切实际的。 由于PHY层的能量检测（ED）计算和实现复杂度较低，因此已成为最常用的方法。 因此，至关重要的是在PHY层将DC-MAC与ED集成在一起。 但是，ED需要最低采样时间（MST）持续时间才能在低信噪比（SNR）环境中实现目标检测概率。 否则，将无法达到预期的检测性能。 在本文中，我们推导了在低SNR环境中ED的MST的准确表达。 然后，我们提出了一种基于MST的优化DC-MAC（ODC-MAC）协议，该协议对上述带有ED的DC-MAC问题进行了修正。 此外，对于DC-MAC和ODC-MAC都导出了不可靠的数据传输概率的闭式表达式。 我们表明，仿真结果与理论分析吻合良好。 与传统的DC-MAC相比，所提出的ODC-MAC可以提高数据传输的可靠性并提高吞吐量。

认知无线网络中频谱切换算法研究综述

具有多个主要用户的MIMO认知网络中基于子空间跟踪的干扰对准

MIMO认知无线电网络中基于瑞利商的干扰对准频谱共享

报告ppt-商界人士与商学院学生对企业认知的比较与分析

作品简介-商界人士与商学院学生对企业认知的比较与分析

案例集速读版是对案例集全文的凝练总结，由综述篇、行业实践篇两部分组成。 综述篇介绍了知识图谱相关产业政策、 知识图谱标准化现状、知识图谱产业生态体系、知识图谱实践路径； 行业实践篇介绍了智慧电网、智慧能源、智慧金融、智慧医疗、智慧司法、智慧教育、智慧营销、智能制造、智慧交通、智慧运营商、智慧政务、智慧公安、智慧传媒、科技文献等14个领域的33个知识图谱实践案例，从案例背景、案例成效、系统架构、功能/技术亮点、下一步工作计划等方面分别进行了阐述。