智能无线通信:前沿技术与应用

图书信息

作者	戴金晟 吴泊霖 王思贤 牛凯 王森
出版社	人民邮电出版社有限公司
ISBN	9787115630407
出版时间	2023-12-01
字数	21.0万
分类	科技,计算机,网络,多媒体,数据通信

读书简介

全书共分为四篇，涵盖了 12 章。第 1 章为第 一篇，介绍了无线通信中的人工智能基础理论与算法，重介绍了无线通信常用的人工智能方法。第 2 章～第 5 章为第 二篇，探讨了人工智能在无线通信传输技术中的应用，详细解析了物理层信号处理中的典 型案例。第 6 章～第 9 章为第三篇，聚焦于人工智能在无线通信组网技术中的应用，深讲解了资源管理中的典 型案例。

目录

内容提要

第一篇 无线通信中的人工智能基础理论与算法

第 1 章 深度学习在无线通信系统中的应用

1.1 深度学习概述

1.2 深度学习在无线通信中的基本应用

1.3 本章小结

参考文献

第二篇 人工智能在无线通信传输技术中的应用

第 2 章 基于深度学习的MIMO信号检测

2.1 MIMO信号检测基本原理与传统算法

2.2 基于深度学习的MIMO信号检测网络 DetNet

2.3 基于ScNet的MIMO信号检测算法

2.4 基于DetNet的其他改进算法SimDetNet和基于动量梯度下降的MIMO信号检测算法

2.5 基于OAMP-Net的MIMO信号检测算法

2.6 本章小结

参考文献

第 3 章 基于深度学习的MIMO-OFDM信道估计

3.1 OFDM系统原理与传统信道估计算法

3.2 基于深度学习的信道估计算法

3.3 本章小结

参考文献

第 4 章 基于深度学习的链路自适应和信道测量反馈

4.1 基于深度学习的链路自适应技术

4.2 基于深度学习的多天线信道测量反馈和信号检测

4.3 本章小结

参考文献

第 5 章 基于深度学习的信道译码

5.1 基于因子图的信道译码

5.2 从因子图到定制神经网络

5.3 译码神经网络优化方案

5.4 网络训练

5.5 性能评估

5.6 本章小结

参考文献

第三篇 人工智能在无线通信组网技术中的应用

第 6 章 智能无线网络架构设计与分析

6.1 技术背景

6.2 数据流架构

6.3 计算流架构

6.4 模型与数据协同驱动机制

6.5 本章小结

参考文献

第 7 章 基于单节点机器学习的负载优化

7.1 基于高斯过程的无线流量预测模型

7.2 基于深度强化学习的智能负载均衡模型

7.3 仿真验证与结果分析

7.4 本章小结

参考文献

第 8 章 基于多节点机器学习的负载优化

8.1 基于分布式高斯过程模型的多节点负载预测框架

8.2 基于分布式深度强化学习模型的多节点负载均衡框架

8.3 仿真验证与结果分析

8.4 本章小结

参考文献

第 9 章 基于多智能体强化学习的负载优化

9.1 系统模型

9.2 基于投票机制的多智能体强化学习

9.3 收敛性分析

9.4 仿真验证与结果分析

9.5 本章小结

参考文献

第四篇 人工智能在语义通信中的应用

第 10 章 从经典信息论到广义信息论

10.1 经典信息论

10.2 信息的层次与语义信息

10.3 广义信息论

10.4 算法信息论

10.5 本章小结

参考文献

第 11 章 语义通信模型

11.1 语义通信系统框架

11.2 语义通信系统与经典通信系统术语对比

11.3 语义通信与语义分析对比

11.4 语义通信的度量指标

11.5 语义压缩极限初探

11.6 本章小结

第 12 章 语义编码传输

12.1 非线性变换联合信源信道编码方法

12.2 非线性变换联合信源信道编码变分建模

12.3 仿真验证与结果分析

12.4 本章小结

参考文献