无线网络编码 周清峰 9787115366412 pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

基本信息

书名：无线网络编码

定价：78.00元

作者：周清峰

出版社：人民邮电出版社

出版日期：2014-11-01

ISBN：9787115366412

字数：

页码：

版次：1

装帧：精装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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专业技术书籍，*前沿的研究成果与研究热点
　　国内外极具知名度的物理层网络编码的创始人执笔
　　理论基础知识和前沿科技成果之间的平衡，是先进性和实用性的完美统一
　　附有部分仿真代码

内容提要

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《无线网络编码》主要讨论网络编码在无线通信网络中的应用、技术难题、解决方案以及新的技术发展方向。针对无线双向中继网络下的网络编码技术，《无线网络编码》内容分为两个部分：部分讨论在三节点双向中继系统中，完成一双符号交换需要三个时隙的链路层网络编码；第二部分讨论完成同样的符号交换仅需要两个时隙的物理层网络编码。
　　具体来说，部分主要包括：三时隙链路层网络编码技术、链路层网络编码在多中继系统中的扩展、采用链路层网络编码下网络传输协议的设计。第二部分主要包括：两时隙物理层网络编码技术、物理层网络编码下的若干高级算法、物理层网络编码在多天线中继系统中的研究以及基于网络编码的双向中继系统的容量与安全性研究。
　　《无线网络编码》可作为高校通信专业本科高年级的选修教程或者研究生的课程教材，也可作为无线通信研究人员的参考书。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《深度学习与通信系统优化：原理、方法与实践》 内容简介 在通信技术日新月异的今天，对网络性能的极致追求已成为行业的核心驱动力。从5G的超高速率、低延迟，到未来6G的万物智联，我们对通信系统提出的要求正以前所未有的速度攀升。与此同时，人工智能，特别是深度学习，以其强大的数据处理和模式识别能力，正在深刻地重塑着信息科学的各个分支。本书正是聚焦于深度学习这一前沿技术在通信系统优化领域的核心应用，旨在为读者构建一个全面、深入、体系化的知识框架。 本书不同于市面上泛泛而谈的AI教程，也区别于仅侧重理论推导的通信经典著作。它以“学以致用”为宗旨，将深度学习的理论模型与通信系统实际面临的挑战进行深度融合，探索如何利用AI的力量去解决通信网络中的疑难杂症，实现性能的飞跃。我们认为，通信系统的优化是一个多维度、多层次的问题，涉及信号处理、资源分配、网络管理、安全防护等诸多环节，而深度学习的灵活性和强大的泛化能力，为这些问题的解决提供了全新的思路和强大的工具。 本书结构与核心内容 本书共分为五大部分，循序渐进地引导读者深入理解深度学习在通信系统优化中的潜力和实践。 第一部分：深度学习基础与通信系统概览 在这一部分，我们将为没有深度学习背景的通信工程师和对通信系统不熟悉的AI研究者打下坚实的基础。 深度学习基础： 神经网络的核心概念： 我们将从最基本的感知器（Perceptron）讲起，逐步介绍多层感知器（MLP）、激活函数（如ReLU, Sigmoid, Tanh）的原理与作用，以及它们如何构建起深度神经网络。 关键网络结构： 重点介绍卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的结构特点、工作机制及其在序列数据处理和空间特征提取方面的优势。我们将结合通信信号的特点，讲解CNN如何用于提取信号的时频特征，RNN如何处理时序相关的通信数据。 模型训练与优化： 详细阐述反向传播（Backpropagation）算法，梯度下降（Gradient Descent）及其变种（如Adam, SGD）的工作原理，学习率衰减策略，以及正则化（如Dropout, L1/L2正则化）和早停（Early Stopping）等防止过拟合的技术。 其他重要模型： 简要介绍Transformer、生成对抗网络（GAN）等新兴网络结构，并探讨它们在通信领域的潜在应用。 现代通信系统概览： 通信系统的基本组成与流程： 回顾信息源、编码、调制、信道、解调、解码、信息析收等基本流程，帮助读者建立整体认知。 关键性能指标： 深入分析吞吐量、延迟、可靠性（误码率/误符号率）、频谱效率、能耗等通信系统核心性能指标，并解释它们之间的权衡关系。 通信技术发展趋势： 简要介绍5G及未来6G的关键技术，如大规模MIMO（Massive MIMO）、毫米波通信、网络切片、边缘计算等，为后续的深度学习应用场景奠定基础。 第二部分：深度学习在信号处理与传输优化中的应用 这一部分是本书的核心，将深入探讨如何利用深度学习解决通信信号处理的难题，提高传输效率和鲁棒性。 信道估计与均衡： 传统方法的局限性： 分析传统信道估计（如最小二乘法、MMSE）和均衡（如MMSE均衡、DFE）在复杂多径、时变信道下的不足。 基于深度学习的信道估计： 介绍如何利用CNN、RNN等模型从接收信号中学习信道状态信息，尤其是在低信噪比和非线性信道下的表现。 深度学习驱动的均衡器设计： 探讨如何训练神经网络代替传统的均衡算法，以适应动态变化的信道条件，有效抑制码间串扰（ISI）和噪声。 调制与解调优化： 智能调制解调器： 研究如何通过深度学习设计自适应的调制方案，根据信道质量动态调整星座图大小和编码率，最大化频谱效率。 深度神经网络用于联合检测与解码： 探讨将接收信号直接输入深度神经网络，进行端到端的联合符号检测和比特解码，以期超越传统解调器的性能。 干扰抑制与信号增强： 深度学习用于信号分离： 利用CNN和RNN处理多用户或多干扰场景下的信号，实现信号的有效分离和增强。 降噪与信号去模糊： 探讨如何训练深度网络来去除通信信号中的噪声，以及在模糊或失真信号的恢复。 编码与解码的深度学习方法： 端到端可学习的编码器/解码器： 介绍如何设计能够进行联合训练的端到端通信系统，包括编解码器，以适应特定信道条件，实现最优的纠错性能。 深度学习辅助的Turbo码/LDPC码译码： 探索如何利用深度神经网络加速和优化Turbo码、LDPC码的译码过程，提高译码速度和性能。 第三部分：深度学习在网络资源管理与调度中的应用 通信网络的效率和容量很大程度上取决于资源的有效分配和调度。本部分将聚焦于深度学习在这些方面的革新。 资源分配优化： 功率控制与带宽分配： 讲解如何利用强化学习（Reinforcement Learning, RL）和深度Q网络（DQN）等技术，实现动态、智能的功率和带宽分配，以满足不同用户或应用的QoS（Quality of Service）需求。 用户调度与波束赋形： 探讨如何通过深度学习模型预测用户位置、信道状态，从而优化用户调度策略和大规模MIMO系统中的波束赋形向量，提高系统吞吐量和用户体验。 切片资源管理： 在网络切片的应用场景下，研究如何利用深度学习实现对不同网络切片所需资源的动态分配和隔离。 移动性管理与切换优化： 预测性切换： 利用RNN等模型分析用户移动轨迹和信道信息，预测用户即将发生的切换，提前完成切换准备，减少切换开销和中断。 基站选择与负载均衡： 探讨如何通过深度学习模型评估用户与各个基站的连接质量，实现智能的基站选择和负载均衡，避免网络拥塞。 能耗优化： 深度学习驱动的节能策略： 研究如何利用深度学习预测网络流量和用户分布，动态调整网络设备的运行状态（如休眠/唤醒），以降低通信系统的整体能耗。 第四部分：深度学习在通信网络智能运维与安全中的应用 除了性能优化，通信网络的稳定运行和安全也至关重要。本部分将深入探讨深度学习在这些领域的应用。 网络故障预测与诊断： 基于深度学习的异常检测： 利用RNN、LSTM等模型分析网络流量、设备状态等时间序列数据，提前发现潜在的故障迹象，并进行预警。 智能根源分析： 结合知识图谱和深度学习，实现对网络故障的快速定位和根源分析，缩短故障恢复时间。 网络流量预测与优化： 短期/长期流量预测： 运用深度学习模型（如LSTM、Transformer）对网络流量进行精确预测，为网络资源调度和容量规划提供依据。 基于流量预测的拥塞控制： 结合流量预测结果，主动调整传输速率，有效缓解网络拥塞。 通信安全与隐私保护： 入侵检测与恶意流量识别： 训练深度神经网络识别网络攻击流量、DDoS攻击等，提高网络安全防护能力。 用户身份认证与行为分析： 利用深度学习模型进行用户行为模式识别，增强用户身份认证的安全性。 差分隐私与联邦学习在通信中的应用： 介绍如何利用差分隐私保护用户数据，以及联邦学习如何在不上传原始数据的情况下，对分布式数据进行模型训练，保障通信用户的隐私。 第五部分：实践案例、挑战与未来展望 在本部分，我们将通过具体的案例研究，展示深度学习在通信系统中的实际落地情况，并探讨当前面临的挑战和未来的发展方向。 案例研究： 5G/6G通信系统中的AI应用实例： 选取实际的5G基站优化、边缘智能辅助的通信协议、车联网通信中的AI应用等案例，详细介绍其技术细节、实现方法和取得的成效。 开源框架与工具介绍： 介绍TensorFlow, PyTorch等主流深度学习框架，以及Simulink, NS-3等通信仿真工具，并说明如何将它们结合使用。 面临的挑战： 数据需求与标注： 探讨大规模、高质量通信数据获取的困难，以及数据标注的挑战。 模型的可解释性与鲁棒性： 分析深度学习模型“黑箱”的局限性，以及在通信这种对可靠性要求极高的场景下的鲁棒性问题。 实时性要求与计算资源： 讨论通信系统对实时性的严苛要求，以及如何在资源受限的设备上部署和运行复杂的深度学习模型。 标准化与互操作性： 探讨AI在通信领域应用标准化和不同AI模型之间互操作性的挑战。 未来展望： AI原生通信系统： 展望未来通信系统从底层设计就集成AI能力，实现完全的智能化。 边缘AI与分布式学习： 探讨将AI能力下沉到网络边缘，实现更低延迟、更高效率的智能服务。 强化学习与智能体在网络控制中的深度应用： 预测强化学习在通信网络自主决策和管理中的更大作用。 通用人工智能（AGI）在通信领域的潜力： 探讨未来AGI可能为通信系统带来的颠覆性变革。 本书特色 理论与实践并重： 既深入讲解深度学习和通信系统的核心理论，又提供大量实际应用场景和案例分析。 系统性与全面性： 涵盖了深度学习在通信系统优化的各个关键环节，构建了完整的知识体系。 前瞻性与创新性： 聚焦于最前沿的技术和研究方向，为读者提供未来发展的洞察。 易于理解与学习： 采用清晰的语言和结构，配以丰富的图示和表格，帮助读者循序渐进地掌握知识。 目标读者 本书适合通信工程、电子工程、计算机科学、人工智能等相关专业的在校研究生、博士生，以及通信运营商、设备制造商、网络服务提供商等领域的研发工程师、技术专家、项目经理，以及对人工智能在通信领域应用感兴趣的研究人员和开发者。 通过阅读本书，读者将能够深刻理解深度学习如何赋能通信系统，掌握将AI技术应用于通信系统优化设计、性能提升、智能运维及安全防护的实用方法，从而在这个快速发展的领域中保持竞争力。