本书系统介绍非重构框架下的频谱感知方法，内容主要是利用压缩感知理论分析压缩前后信号的各种统计特性及基于非重构思想的各种频谱感知算法性能，具体包括非重构频谱感知概述及其基本理论、基于稀疏表示和字典训练的频谱感知、非重构框架下的能量感知、非重构频谱感知框架下的测量矩阵优化、非重构框架下的特征值频谱感知，以及非重构框架下基于动态采样的宽带频谱感知。
本书适合对认知无线电、压缩感知理论、统计信号处理领域感兴趣的师生和科技人员阅读和参考。

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。

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