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出版者:北京邮电大学出版社

作者:王文博

出品人:

页数:152

译者:

出版时间:2001-3

价格:20.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787563504930

丛书系列:

图书标签:

• CDMA
• 时分双工
• 移动通信
• 无线通信
• 通信技术
• 无线网络
• 移动网络
• 信道编码
• 扩频通信
• 通信工程

图书简介：无线通信前沿探索 书名： 《全频段认知射频系统与智能资源调度》 作者： [此处留空，模拟真实书籍风格] 出版社： [此处留空，模拟真实书籍风格] 出版日期： [此处留空，模拟真实书籍风格] --- 引言： 在信息爆炸的时代，对频谱资源的有效利用已成为制约无线通信系统性能提升的关键瓶颈。传统的固定频谱分配模式，在应对日益增长的数据需求和复杂多变的信道环境下，显得力不从心。本书深入剖析了基于软件定义的无线电（SDR）和认知无线电（CR）技术所构建的新一代无线通信架构，旨在为解决频谱稀缺问题提供一套系统、前瞻性的解决方案。我们聚焦于如何赋予通信系统“感知”和“决策”的能力，使其能够动态地接入和利用未经授权的频段，实现频谱的高效共享与优化。 第一部分：认知射频系统的基础理论与架构 本书的理论基石建立在对电磁波传播特性和信号处理的深刻理解之上。我们首先回顾了现代通信系统的关键挑战，特别是对宽带、高速率传输的迫切需求。 第一章：超宽带通信与非授权频谱接入 本章详细阐述了超宽带（UWB）技术在短距离高精度定位和高速数据传输中的独特优势。重点讨论了UWB信号的脉冲特性、对现有窄带系统的干扰分析，以及在工业物联网（IIoT）和医疗成像领域的潜在应用。随后，本书转向对“灰色频谱”的探索，即那些利用率低下但受限于特定协议的频段。我们引入了能量检测（ED）、特征检测和盲源分离等关键技术，用以精确识别环境中的主用户信号，从而避免造成有害干扰。 第二章：软件定义射频（SDR）平台构建与硬件抽象 软件定义射频是实现认知功能的基础硬件平台。本章深入探讨了高性能模数转换器（ADC）和数模转换器（DAC）的选择标准，以及FPGA在实时信号处理中的作用。我们构建了一个多频段、多模兼容的SDR参考架构，重点分析了如何通过软件配置灵活切换工作模式和调制解调方案。特别地，本章引入了灵活波束赋形（Flexible Beamforming）的概念，展示了SDR如何通过快速调整天线阵列的权重向量，实现对特定方向的精确覆盖和干扰抑制。 第二章的重点在于： 如何在低成本的硬件平台上实现对复杂信号处理算法的实时加速，是认知系统从理论走向实际应用的关键。 第二部分：智能感知与环境建模 认知系统的核心在于其环境感知能力。本部分将研究如何利用先进的机器学习算法来提高频谱感知的准确性和响应速度。 第三章：深度学习在频谱感知中的应用 传统的频谱检测方法往往依赖于固定的门限和统计模型，抗噪性和泛化能力较弱。本章引入了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在射频环境分类和信号识别中的应用。我们详细介绍了如何构建大规模的标注数据集，包括各种调制类型（如QPSK, 16-QAM, OFDM）在不同信噪比下的签名。通过训练，网络能够实现“零样本学习”，即在未显式训练过的特定信号下，仍能给出合理的识别结果。同时，本章也探讨了联邦学习在分布式传感器网络中保护数据隐私的同时提升全局感知能力的方法。 第四章：信道动态建模与传播环境的实时表征 有效的频谱利用依赖于对当前信道特性的精确掌握。本章侧重于信道状态信息（CSI）的获取和实时更新。我们探讨了稀疏采样技术（如Compressive Sensing）在快速信道估计中的潜力，以减少探针信号的使用量，降低对主用户造成的潜在干扰。此外，本书还引入了马尔可夫决策过程（MDP）来对环境变化进行建模，将信道的衰落、多径效应和干扰源的移动抽象为状态转移概率，为后续的决策算法提供输入。 第三部分：智能资源调度与优化算法 掌握了环境信息后，认知系统必须做出最优的资源分配决策，以最大化系统吞吐量并满足服务质量（QoS）要求。 第五章：基于强化学习的动态频谱接入策略 这是本书的核心创新点之一。我们不再采用传统的优化方法，而是转向深度强化学习（DRL）。本章将认知接入过程建模为一个多智能体博弈环境。每个次级用户被视为一个“智能体”，其目标是在不干扰主用户的前提下，最大化自身的累积奖励（如吞吐量）。我们详细对比了Q-Learning、Policy Gradient和Actor-Critic等算法在处理高维状态空间和延迟敏感决策时的性能差异。特别地，本章提出了“信道价值评估网络”，能够预测未来几个时间窗口内特定频段的可用性，从而指导次级用户的预授权接入。 第六章：功率控制与干扰对齐机制 频谱共享不仅仅是频率的选择，还包括功率的精细控制。本章深入研究了如何根据当前的干扰裕度动态调整发射功率。我们引入了“最小化扰动约束”的优化目标，确保次级用户的活动对主用户的性能影响降至最低阈值以下。在多用户干扰环境下，本书详细分析了干扰对齐（Interference Alignment）技术在认知共享中的应用，通过精心设计的预编码矩阵，将干扰信号导向特定方向，从而在接收端实现零干扰。 第七章：异构网络下的跨层优化与协作接入 现代通信网络是多标准的、异构的。本书讨论了认知技术如何桥接不同的接入技术（如Wi-Fi、蜂窝网络、低功耗广域网）。我们提出了跨层优化框架，将物理层的信道质量信息与网络层的路由选择、传输协议相结合。在协作接入方面，本章展示了认知节点如何通过共享频谱感知数据和决策信息，形成一个自组织、自修复的认知网格，显著提升了整体网络的鲁棒性和频谱利用效率。 结论与展望： 《全频段认知射频系统与智能资源调度》不仅是理论的梳理，更是对未来无线通信范式的探索。本书为频谱工程师、通信系统设计师和高级研究人员提供了一套从底层硬件到顶层智能决策的完整技术路线图。未来的无线世界将不再是被动地适应环境，而是主动地、智能地重塑自身，实现真正的动态、高效的频谱共享。本书所阐述的技术，是迈向6G及未来全连接智能社会的关键驱动力。 --- 读者对象： 通信工程、电子信息工程专业的研究生及高年级本科生。 从事无线通信系统设计、射频硬件开发、频谱管理与安全领域的技术人员。 对人工智能在物理层和MAC层应用感兴趣的科研工作者。

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