Artificial Intelligence in Wireless Communications

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出版者:
作者:Rondeau, Thomas W./ Bostian, Charles W.
出品人:
页数:270
译者:
出版时间:2009-7
价格:$ 111.87
装帧:
isbn号码:9781607832348
丛书系列:
图书标签:
  • 人工智能
  • 无线通信
  • 机器学习
  • 深度学习
  • 5G
  • 6G
  • 无线网络
  • 信号处理
  • 通信系统
  • 优化算法
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具体描述

This cutting-edge resource offers practical overview of cognitive radio - a paradigm for wireless communications in which a network or a wireless node changes its transmission or reception parameters. The alteration of parameters is based on the active monitoring of several factors in the external and internal radio environment. This book offers a detailed description of cognitive radio and its individual parts. Practitioners learn how the basic processing elements and their capabilities are implemented as modular components. Moreover, the book explains how each component can be developed and tested independently, before integration with the rest of the engine. Practitioners discover how cognitive radio uses artificial intelligence to achieve radio optimization. The book also provides an in-depth working example of the developed cognitive engine and an experimental scenario to help engineers understand its performance and behavior.

《智能网络:无线通信的未来脉络》 本书深入探讨了智能技术如何重塑和引领无线通信的下一场革命。我们将从理论的基石出发,剖析智能算法,如机器学习、深度学习、强化学习等,如何被巧妙地应用于无线通信的各个层面,从信号处理到网络优化,再到终端设备间的协同。 第一部分:智能算法在无线通信中的基石 机器学习的演进与无线应用: 回顾机器学习的发展历程,重点介绍监督学习、无监督学习和半监督学习在信道估计、干扰抑制、功率控制等关键任务中的创新应用。我们将解析如何利用历史数据来预测信道状态,提升频谱利用效率,并优化资源分配策略。 深度学习的崛起与赋能: 深入理解深度神经网络(DNN)、卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等模型在处理高维度无线数据时的强大能力。探讨它们如何实现更精准的信号解调、更智能的波束赋形,以及在复杂多径环境下实现前所未有的通信性能。 强化学习的自主进化: 阐释强化学习如何通过试错机制,让无线网络具备自我学习和自我优化的能力。重点关注其在动态资源调度、用户接入控制、移动性管理以及协同多点(CoMP)通信等场景下的前瞻性应用,实现网络的智能化决策。 第二部分:智能驱动的无线网络架构 软件定义网络(SDN)与无线集成: 探究SDN如何解耦控制与数据平面,为引入人工智能算法提供灵活的网络架构。分析智能控制器如何基于实时网络状态,动态地调整网络行为,实现更高效的流量管理和更具韧性的网络部署。 网络功能虚拟化(NFV)与智能服务: 阐述NFV如何将传统的硬件网络功能转化为软件,使得智能算法能够更便捷地部署和运行。研究如何利用NFV和AI协同,实现按需的网络服务定制,满足不同应用场景对带宽、时延和可靠性的个性化需求。 边缘计算的智能分布式: 深入分析边缘计算如何将智能处理能力推向网络边缘,靠近数据源。探讨AI在边缘节点的应用,如本地化的用户行为分析、实时流量预测和快速故障诊断,从而显著降低网络时延,提升用户体验。 第三部分:智能技术在无线通信关键领域的突破 智能信道管理与优化: 详细介绍AI如何实现动态和自适应的信道分配、功率分配和波束赋形。分析智能算法在复杂无线环境下的信道建模、预测与补偿,以及如何有效对抗衰落和干扰。 智能化资源调度与管理: 探讨AI如何根据实时业务需求、用户位置和网络负载,智能地分配频谱、时隙和计算资源。研究强化学习在提高资源利用率、降低能耗和优化服务质量(QoS)方面的巨大潜力。 用户体验智能提升: 分析AI如何通过预测用户需求、优化连接策略、智能切换网络,以及提供个性化服务,全面提升用户在不同场景下的通信体验。重点关注AI在5G及未来6G网络中,如何实现无缝连接和极致性能。 安全与隐私的智能守护: 探讨AI如何用于检测和防御网络攻击,如DDoS攻击、恶意流量和信号欺骗。研究AI在用户身份验证、数据加密和隐私保护方面的创新应用,构建更安全可靠的无线通信环境。 物联网(IoT)的智能互联: 聚焦AI在海量物联网设备连接、数据融合与智能分析方面的作用。分析AI如何赋能智能家居、智慧城市、工业自动化等领域的IoT应用,实现更高效、更智能的互联互通。 第四部分:面向未来的智能无线通信 AI与5G/6G网络的协同进化: 展望AI在下一代移动通信技术(如5G-Advanced和6G)中的核心地位。探讨AI如何驱动网络的自动化、智能化和高度集成化,实现超低时延、海量连接和泛在智能。 认知无线电与AI的融合: 深入分析认知无线电的核心理念,以及AI如何赋予其更强的感知、学习和决策能力。研究AI驱动的频谱感知、智能决策和频谱共享,以应对日益增长的频谱需求。 AI驱动的无线网络设计与部署: 探索AI在简化网络设计流程、优化网络拓扑、预测故障并实现预测性维护方面的应用。分析AI如何降低网络部署成本,提高部署效率。 伦理、挑战与机遇: 审视AI在无线通信领域发展所面临的伦理挑战,如数据隐私、算法公平性以及对就业的影响。同时,也将探讨AI驱动的无线通信所带来的巨大机遇,如推动社会数字化转型,赋能新兴产业,以及提升人类福祉。 本书旨在为广大无线通信领域的工程师、研究人员、学生以及对智能通信技术感兴趣的读者提供一个全面、深入的知识框架。通过理论讲解、案例分析和前瞻性展望,本书将帮助读者理解并掌握智能技术如何引领无线通信迈向一个更加智能、高效和互联的未来。

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阅读这本关于先进能源存储系统——特别是固态电池电解质界面的突破性专著时,我感受到了作者深厚的电化学功底和对前沿探索的渴望。这本书的结构安排非常精妙,它从基础的离子传输理论讲起,逐步深入到固-固界面处的高阻抗形成机理,并着重介绍了原子层沉积(ALD)技术如何用于调控界面化学特性。书中对锂枝晶生长过程的电化学行为进行的多尺度模拟结果,直观地展示了为什么某些特定的氧化物薄膜能有效抑制穿透。作者的叙述节奏把握得很好,既有理论的深度,又不乏对实验现象的精确捕捉。如果能增加一章对下一代固态电解质(比如硫化物体系)在实际工作循环中的长期稳定性数据对比,那就更加完美了。这本书无疑是电池研发领域内,尤其是关注下一代高能量密度系统的研究人员案头必备的深度参考资料,它的专业性毋庸置疑。

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关于空间碎片主动清除技术的研究,市面上的书籍往往停留在概念设想阶段,但这本书却以一种近乎技术手册的严谨性,剖绘了当前几种主流捕获方案的工程可行性。它没有回避关键的难题,比如目标物体的非合作性姿态和高速相对运动带来的导航挑战。作者对轨道力学和姿态控制算法的阐述极其清晰,尤其是对基于视觉伺服的近距离交会对接控制策略的数学推导,逻辑链条非常完整。我特别喜欢其中关于“捕获网”展开动力学和“机械臂抓取”过程中的应力分析章节,这些都是实操中决定成败的关键环节。唯一让我略感不足的是,对清除后碎片的离轨处理方案,如电磁轨道炮的能量需求估算部分,似乎过于简化,缺乏更深入的物理模型支撑。总体而言,这本书为想进入航天动力学和空间任务规划领域的工程师提供了极具价值的实战指导。

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这是一本关于极端环境材料科学的力作,特别是针对深海高压和高腐蚀性介质环境下的新型合金开发。作者的叙事风格非常扎实,充满了工程师的务实精神,没有过多的华丽辞藻,全篇被各种复杂的相图、应力-应变曲线和电化学腐蚀测试结果所充斥。书中对镍基高温合金在模拟火山口热液环境下的微观结构演变分析,令人印象深刻,清晰地展示了析出相是如何影响材料的长期稳定性的。我个人认为,书中对疲劳裂纹萌生机制的建模部分,是其亮点之一,它结合了分子动力学模拟的结果,提供了一个超越传统断裂力学视角的解释。美中不足的是,对于这些特种合金的增材制造(3D打印)工艺优化,探讨的深度稍显不足,这部分是未来高端制造的关键瓶颈。但即便如此,这本书依然是冶金和材料学领域研究人员手中不可或缺的“工具箱”。

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这本书真是让人眼前一亮,它深入浅出地剖析了量子计算的最新进展,特别是那些关于纠错码和量子算法的细节,简直是为有一定基础的读者量身定制的宝典。作者并没有满足于停留在概念层面,而是大量引用了近几年的顶会论文,对 Shor 算法和 Grover 算法的优化路径进行了详尽的梳理。读完后,我对构建可扩展的量子芯片架构有了全新的认识,尤其是在超导量子比特退相干问题的处理上,书中的几种新颖的脉冲序列设计思路,确实是业界正在探索的前沿方向。唯一的遗憾是,对于量子纠缠的实际应用案例,比如在金融建模中的初步尝试,讨论得略显保守,期待未来能看到更多实际落地的案例分析。整体来说,如果你想在量子信息科学领域建立一个坚实的理论和技术框架,这本书是不可多得的参考资料,它成功地将复杂的数学推导和实际的工程挑战紧密地结合在一起,展现了该领域蓬勃发展的生命力。

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我最近翻阅了一本关于生物传感器与微流控芯片集成的专著,这本书的视角非常独特且极具前瞻性。它并非简单地罗列现有技术,而是聚焦于如何利用微纳加工技术,在单个芯片上实现对单个细胞乃至单个分子的实时、高通量、高灵敏度的检测。书中花了很大篇幅讲解了表面等离子体共振(SPR)技术与微流控通道的耦合效应,如何通过优化流体动力学来增强信号采集的效率。我特别欣赏作者在讨论材料选择时的严谨性,从 PDMS 到新型生物相容性聚合物的性能对比,都提供了详实的数据支持。当然,在谈到生物标志物富集策略时,如果能加入更多关于机器学习辅助识别的章节,想必会更加贴合当前生物信息学的热点。但就其对微流控芯片设计的工程化思考而言,这本书已经达到了教科书级别的水准,对于生物医学工程领域的科研人员来说,绝对是一本值得反复研读的工具书。

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