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智能無線通信：前沿技術與應用
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全書共分為四篇，涵蓋了12章。第1章為第一篇，介紹了無線通信中的人工智能基礎理論與算法，重點介紹了無線通信常用的人工智能方法。第2章～第5章為第二篇，探討了人工智能在無線通信傳輸技術中的應用，詳細解析了物理層信號處理中的典型案例。第6章～第9章為第三篇，聚焦于人工智能在無線通信組網技術中的應用，深入講解了資源管理中的典型案例。第10章～第12章為第四篇，討論了人工智能在語義通信中的應用，詳細闡述了面向未來無線通信的語義通信系統。本書可作為高等院校人工智能、信息與通信工程學科的教材，也可為工程技術人員提供人工智能在無線通信中的理論、算法與應用方面的參考。
目錄(85章)
倒序
- 封面
- 版權信息
- 版權
- 內容提要
- 第一篇 無線通信中的人工智能基礎理論與算法
- 第1章 深度學習在無線通信系統中的應用
- 1.1 深度學習概述
- 1.2 深度學習在無線通信中的基本應用
- 1.3 本章小結
- 參考文獻
- 第二篇 人工智能在無線通信傳輸技術中的應用
- 第2章 基于深度學習的MIMO信號檢測
- 2.1 MIMO信號檢測基本原理與傳統算法
- 2.2 基于深度學習的MIMO信號檢測網絡 DetNet
- 2.3 基于ScNet的MIMO信號檢測算法
- 2.4 基于DetNet的其他改進算法SimDetNet和基于動量梯度下降的MIMO信號檢測算法
- 2.5 基于OAMP-Net的MIMO信號檢測算法
- 2.6 本章小結
- 參考文獻
- 第3章 基于深度學習的MIMO-OFDM信道估計
- 3.1 OFDM系統原理與傳統信道估計算法
- 3.2 基于深度學習的信道估計算法
- 3.3 本章小結
- 參考文獻
- 第4章 基于深度學習的鏈路自適應和信道測量反饋
- 4.1 基于深度學習的鏈路自適應技術
- 4.2 基于深度學習的多天線信道測量反饋和信號檢測
- 4.3 本章小結
- 參考文獻
- 第5章 基于深度學習的信道譯碼
- 5.1 基于因子圖的信道譯碼
- 5.2 從因子圖到定制神經網絡
- 5.3 譯碼神經網絡優化方案
- 5.4 網絡訓練
- 5.5 性能評估
- 5.6 本章小結
- 參考文獻
- 第三篇 人工智能在無線通信組網技術中的應用
- 第6章 智能無線網絡架構設計與分析
- 6.1 技術背景
- 6.2 數據流架構
- 6.3 計算流架構
- 6.4 模型與數據協同驅動機制
- 6.5 本章小結
- 參考文獻
- 第7章 基于單節點機器學習的負載優化
- 7.1 基于高斯過程的無線流量預測模型
- 7.2 基于深度強化學習的智能負載均衡模型
- 7.3 仿真驗證與結果分析
- 7.4 本章小結
- 參考文獻
- 第8章 基于多節點機器學習的負載優化
- 8.1 基于分布式高斯過程模型的多節點負載預測框架
- 8.2 基于分布式深度強化學習模型的多節點負載均衡框架
- 8.3 仿真驗證與結果分析
- 8.4 本章小結
- 參考文獻
- 第9章 基于多智能體強化學習的負載優化
- 9.1 系統模型
- 9.2 基于投票機制的多智能體強化學習
- 9.3 收斂性分析
- 9.4 仿真驗證與結果分析
- 9.5 本章小結
- 參考文獻
- 第四篇 人工智能在語義通信中的應用
- 第10章 從經典信息論到廣義信息論
- 10.1 經典信息論
- 10.2 信息的層次與語義信息
- 10.3 廣義信息論
- 10.4 算法信息論
- 10.5 本章小結
- 參考文獻
- 第11章 語義通信模型
- 11.1 語義通信系統框架
- 11.2 語義通信系統與經典通信系統術語對比
- 11.3 語義通信與語義分析對比
- 11.4 語義通信的度量指標
- 11.5 語義壓縮極限初探
- 11.6 本章小結
- 第12章 語義編碼傳輸
- 12.1 非線性變換聯合信源信道編碼方法
- 12.2 非線性變換聯合信源信道編碼變分建模
- 12.3 仿真驗證與結果分析
- 12.4 本章小結
- 參考文獻 更新時間：2024-01-31 18:17:06
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