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出版者:Wiley-IEEE Press

作者:Lajos L. Hanzo

出品人:

页数:738

译者:

出版时间:2009-6-22

价格:USD 205.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470779651

丛书系列:

图书标签:

• Wireless
• Turbo
• MIMO
• Hanzo
• 2009
• MIMO
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好的，以下是根据您的要求撰写的一本不包含《Near-Capacity Multi-Functional MIMO Systems》内容的详细图书简介，该书名为《Advanced Resource Allocation and Scheduling in Next-Generation Wireless Networks》。 --- 图书名称：《Advanced Resource Allocation and Scheduling in Next-Generation Wireless Networks》 内容简介 《Advanced Resource Allocation and Scheduling in Next-Generation Wireless Networks》 深入探讨了第五代（5G）及未来无线通信系统中的核心挑战：如何高效地分配有限的无线资源并制定最优的调度策略。本书聚焦于在复杂多变的无线信道环境下，实现系统吞吐量最大化、用户公平性保障、能耗最小化以及服务质量（QoS）满足之间的复杂权衡。本书旨在为研究人员、系统设计工程师和高级研究生提供一个全面、深入且具有前瞻性的理论框架与实践指导。 本书的结构围绕三个核心支柱构建：资源分配理论基础、面向特定场景的优化算法、以及面向新兴技术的智能化调度框架。 第一部分：资源分配理论基础与建模 本部分为后续的复杂优化奠定坚实的理论基础。首先，本书详细回顾了传统的凸优化方法在资源分配中的应用，包括功率控制、频率选择和波束赋形等基础问题。重点在于如何将非凸的实际问题转化为可求解的形式。 信道建模与统计特性： 我们超越了简单的瑞利衰落模型，深入分析了大规模MIMO、毫米波（mmWave）以及室内环境中的信道统计特性。这部分内容详述了信道状态信息（CSI）的获取限制（如量化误差、时延）如何影响最优资源分配的性能边界。 多目标优化框架： 现代无线网络面临的挑战往往是多目标的，例如同时优化速率和能效，或兼顾高优先级业务和低优先级业务的公平性。本书系统地介绍了加权和法、$epsilon$-约束法、以及基于帕累托前沿的分析方法，用于解决这些相互冲突的目标函数。特别地，我们引入了基于博弈论的框架，来分析用户间的竞争性资源分配问题，探讨纳什均衡点的存在性与收敛性。 约束条件的精细化处理： 在实际网络中，功率约束、干扰约束、延迟约束和公平性约束是复杂的非凸约束。本书提供了多种处理这些约束的数学工具，包括拉格朗日松弛、序列凸近似（SCA）技术，以及用于处理整数变量的松弛方法。 第二部分：面向特定场景的优化调度算法 第二部分将理论知识应用于当前和未来网络面临的特定挑战，展示如何设计高效的调度算法以适应异构和动态的环境。 异构网络（HetNets）的资源协调： 5G网络中宏站、微站、皮站等多种基站共存，形成了复杂的层次结构。本书重点关注跨层资源协调，特别是如何利用小蜂窝的干扰协调技术（ICIC/URLLC的划分） 来缓解边界用户的性能瓶颈。我们提出了一种基于图论的联合波束赋形与功率分配算法，旨在最大化整体网络吞吐量的同时，严格保证URLLC（超可靠低延迟通信）业务的时延要求。 移动性管理与切换优化： 随着用户移动速度的增加，切换开销和切换失败率成为关键瓶颈。本书引入了基于预测模型的资源预分配策略，通过结合用户移动轨迹预测，动态调整小区边界的资源块分配，显著降低了调度延迟和过多的控制信令开销。 能效驱动的调度： 鉴于基站能耗占运营成本的绝大部分，本部分深入研究了能效最大化（bits/Joule） 的调度策略。这包括基站休眠/激活机制、基于负载感知的睡眠模式切换，以及如何将能效目标纳入联合功率-子载波分配的非凸优化问题求解。 非正交多址接入（NOMA）的性能分析与调度： NOMA是实现高频谱效率的关键技术之一。本书详细分析了NOMA系统中的多用户干扰（MUI）管理，并提出了基于信道增益排序的资源块匹配和功率分配算法，以在保障不同用户的服务质量差异化的同时，提升系统整体容量。 第三部分：智能化框架与新兴技术集成 随着计算能力的提升和大数据分析的成熟，利用机器学习和人工智能（AI）来辅助资源分配和调度成为必然趋势。本书的最后一部分展望了这些前沿技术。 基于强化学习（RL）的动态调度： 传统的优化方法难以实时应对大规模网络中快速变化的信道状态和用户需求。我们提出了一系列深度Q网络（DQN）和Actor-Critic模型在实时资源块分配和用户关联决策中的应用。这部分内容详述了如何设计奖励函数（Reward Function）来平衡速率、公平性和能耗，并探讨了如何应对高维状态空间和连续动作空间带来的挑战。 联邦学习（FL）在分布式资源管理中的应用： 针对数据隐私和边缘计算的需求，本书探讨了如何利用联邦学习技术，让多个基站或用户设备在不共享原始CSI的情况下，共同训练一个全局的资源分配策略模型。这对于大规模边缘计算和物联网（IoT）环境下的资源优化具有重要意义。 基于大数据的信道预测与资源预留： 详细介绍了如何利用历史和实时的大数据流，构建高精度的信道质量和用户需求预测模型。基于这些预测结果，系统可以提前进行前瞻性资源预留和切换资源池的构建，从而在严格的延迟和可靠性要求下优化网络性能。 智能无线电环境感知： 引入了认知无线电（CR） 的概念，探讨了如何在复杂电磁环境中进行频谱感知、动态频谱共享和干扰缓解，确保关键服务的优先接入。 适用读者 本书适合于无线通信、信息论、优化理论领域的高级研究人员、博士及硕士研究生。同时，对于在电信设备制造商、网络运营商、以及致力于开发下一代无线通信系统（如6G及后5G技术）的系统工程师而言，本书提供了不可或缺的理论深度和工程实践指导。 通过深入学习本书内容，读者将能够掌握设计和分析下一代无线网络中复杂资源分配与调度机制所需的全部理论工具与前沿方法。

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当我第一次读到《Near-Capacity Multi-Functional MIMO Systems》这个书名时，我的脑海中立刻浮现出当前无线通信领域最核心的几个技术挑战和发展方向。MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）技术，作为提升无线通信性能的关键手段，已经在显著提高数据速率和系统容量方面发挥了至关重要的作用。它通过利用空间维度，使得在有限的频谱资源下实现更高的吞吐量成为可能。而“接近容量”这个词，则是我最为关注的重点之一。它不仅仅是一个理论上的概念，更是实际系统中不断追求的目标。如何克服诸如信道衰落、用户干扰、以及硬件实现的限制，让MIMO系统的性能无限逼近香农提出的理论容量极限，这是一个极具挑战但也极其有意义的研究课题。我非常期待书中能够深入探讨那些能够让MIMO系统实现这一目标的具体技术和算法，例如，先进的信道编码、高效的预编码和检测技术，以及智能化的资源分配策略。同时，“多功能”这个词，为这本书增添了更为广阔的应用前景。我猜想，这本书不仅仅局限于提高数据传输速率，而是要探讨如何在一个通用的MIMO框架下，同时支持多种不同的通信功能，甚至包括非通信功能。例如，如何利用MIMO系统实现低延迟的URLLC（Ultra-Reliable Low-Latency Communication）服务，同时又能兼顾高精度定位（High-Accuracy Positioning）、环境感知（Sensing）等需求。这种多功能的集成，将是未来无线通信网络走向智能化、泛在化的必然趋势。书中对于如何有效地整合和优化这些不同功能，以及如何在硬件和软件层面实现这种灵活性，将是极其吸引我的内容。总而言之，这本书的标题预示着一次对无线通信技术前沿的深入探索。

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这本书的书名，"Near-Capacity Multi-Functional MIMO Systems"，让我立刻联想到了无线通信领域中最令人兴奋的两个前沿：接近容量的性能极限，以及多功能MIMO系统的集成能力。作为一个对高效无线传输始终怀有极大兴趣的读者，我一直关注着如何在有限的频谱资源下实现更高的吞吐量和更可靠的连接。MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）技术，通过在发射端和接收端使用多个天线，已经在提升数据速率和空间复用方面取得了巨大的成功。然而，随着我们不断逼近香农容量的理论极限，以及移动通信系统日益增长的复杂性，对MIMO系统提出更高的要求是必然的。我特别好奇这本书将如何深入探讨“接近容量”这一概念，它是如何在一个实用的系统中实现接近理论上的最优性能的？是否涉及了先进的编码方案，如低密度奇偶校验码（LDPC）或极化码（Polar codes）的最新进展，以及它们在MIMO架构下的应用？另一方面，“多功能”这个词也激起了我的好奇心。传统的MIMO系统往往专注于提高数据传输速率，但如今的无线通信需求远不止于此。我设想，这本书可能在探讨如何在一个MIMO框架下整合多种功能，例如同时支持高吞吐量数据传输、低延迟通信（如URLLC），甚至包括传感、定位或能量收集等新兴应用。这些多功能的集成是否会引入新的设计挑战和优化策略？例如，如何平衡不同功能之间的资源分配？如何设计能够同时满足不同服务质量（QoS）要求的波束成形或预编码算法？这本书的书名本身就承诺了一个极具深度和广度的技术探索，我迫切想了解它在这些关键领域能带来哪些创新的见解和实用的解决方案，从而为下一代无线通信系统的设计提供理论指导和技术支持。

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当我第一次看到《Near-Capacity Multi-Functional MIMO Systems》这本书的标题时，我的科研兴趣就被深深地吸引了。作为一名长期关注无线通信领域发展的研究者，我一直对如何突破现有技术的瓶颈，实现更高效、更智能的无线传输抱有浓厚的兴趣。MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）技术，凭借其在提升数据速率和可靠性方面的卓越表现，已经成为了现代无线通信系统不可或缺的核心组成部分。而“接近容量”这个概念，无疑触及了无线通信理论研究的最高前沿。它暗示着本书将深入探讨如何在实际的MIMO系统中，克服各种现实的约束，无限逼近理论上的香农容量极限。我极度好奇书中是否会详细阐述那些能够实现这一目标的复杂算法和系统设计，例如，如何通过先进的信号处理技术，最大限度地利用空间复用和分集增益，又或者如何设计出能够有效抵御信道衰落和干扰的先进编码与解码策略。或许，书中还会涉及大规模MIMO（Massive MIMO）或者协同MIMO（Cooperative MIMO）等技术，它们在提高频谱效率和覆盖范围方面都展现出了巨大的潜力。更令我感到兴奋的是，“多功能”这个词。它表明本书的视野并非局限于传统的数据传输，而是将MIMO技术拓展到了更广阔的应用领域。我推测，书中很可能在探讨如何将MIMO系统用于同时支持多种不同的功能，例如，在提供高速数据通信的同时，也能兼顾低延迟通信（URLLC）、精确的位置服务（Positioning）、甚至环境感知（Sensing）以及能量收集（Energy Harvesting）等新兴应用。这种多功能集成，无疑是未来无线通信系统实现高度智能化和泛在化的关键。本书的标题，为我揭示了一个充满挑战和机遇的研究方向，我迫不及待地想了解其中蕴含的创新思想和技术解决方案，它们将如何指引我们走向更先进的无线通信时代。

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在看到《Near-Capacity Multi-Functional MIMO Systems》这个书名的一刹那，我就感觉到它将引领我进入无线通信领域最激动人心和最具前瞻性的研究前沿。作为一名热衷于探索技术边界的读者，MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）技术一直是我关注的焦点，它通过在发射和接收端同时使用多个天线，极大地拓展了无线通信的性能边界，尤其是在提升数据速率和频谱效率方面，其贡献是革命性的。而“接近容量”这个词，更是精准地捕捉到了当前无线通信研究的核心挑战——如何在复杂多变的无线环境中，最大化地利用有限的频谱资源，逼近信息论所定义的理论极限。我非常期待本书能够深入剖析那些能够实现如此高性能的MIMO系统设计和优化策略，比如，如何通过智能的信号处理算法，有效地对抗信道衰落和干扰，从而实现接近香农极限的吞吐量。是否会涉及到大规模MIMO（Massive MIMO）的最新进展，或者分布式MIMO（Distributed MIMO）的协同优势？同时，“多功能”这个词，则将这本书的视野从单一的数据传输需求，扩展到了更加多元化的应用场景。我推测，本书可能在探讨如何在一个集成的MIMO框架下，同时实现多种关键功能，例如，除了提供高速数据服务外，还能支持低功耗广域网（LPWAN）通信、高精度定位、甚至是环境感知（Sensing）和能量收集（Energy Harvesting）等新兴应用。这种多功能的集成，对于构建未来智能化、泛在化的无线网络至关重要，它将允许无线设备在完成信息交互的同时，也能感知周围环境、进行精确定位，甚至为自身或他物提供能量。这本书的标题，无疑勾勒出了一个充满创新和挑战的研究蓝图，预示着它将为我们深入理解和设计下一代智能无线系统提供宝贵的洞见。

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这本书的书名，"Near-Capacity Multi-Functional MIMO Systems"，触动了我对于下一代无线通信系统核心技术的强烈好奇心。作为一名对技术发展趋势有着敏锐洞察力的读者，我深知MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）技术在提升数据传输速率和频谱效率方面所扮演的关键角色。它通过引入多个发射和接收天线，为我们打开了利用空间自由度传输信息的全新维度，极大地改变了无线通信的面貌。而“接近容量”这个词，则将我的思绪引向了无线通信理论的最高殿堂——香农容量。这是一个衡量通信系统极限性能的标杆，要真正达到或接近它，需要克服无数现实世界中的挑战，包括信道衰落、干扰、以及有限的计算资源。我非常期待书中能够深入剖析那些能够让MIMO系统在实际应用中如此高效的关键技术，例如先进的预编码与解码算法、优化的信道估计方法，以及能够有效抵抗噪声和干扰的先进编码策略。或许书中会详细阐述如何通过协同MIMO、大规模MIMO等技术，来提升系统的整体性能，并使其在复杂的无线环境中也能保持接近理论极限的吞吐量。同时，“多功能”这个词，则为这本书增添了另一层引人入胜的维度。我猜想，这本书不仅仅局限于提高数据传输速率，而是进一步探索如何在一个统一的MIMO框架下，集成多种不同的通信或感知功能。例如，如何利用MIMO系统同时支持高数据速率通信、低延迟通信（如URLLC），甚至包括无线传感、精确测距、或者能量传输等新兴应用。这种多功能的集成，无疑将极大地提升无线系统的灵活性和应用场景的广度，为构建更加智能化、互联化的未来社会提供强大的技术支撑。书中对于如何平衡和优化这些不同功能之间的资源分配，以及如何设计能够灵活适应不同需求的MIMO架构，将是其中极具价值的探讨内容。

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当我的目光落在《Near-Capacity Multi-Functional MIMO Systems》这个书名上时，我的内心便涌起一股强烈的求知欲。作为一名在无线通信领域孜孜不倦探索的读者，我深知MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）技术对于现代通信系统的革命性意义，它利用多天线技术，为我们打开了无限的数据传输潜力。而“接近容量”这个词，则触及了无线通信理论的顶峰——香农容量。我一直对如何能在实际系统中，以最小的代价，最大化地逼近这个理论极限充满着浓厚的兴趣。书中是否会详细阐述那些能够让MIMO系统实现卓越性能的算法和设计原理？比如，如何通过先进的信号处理技术，如优化波束成形、联合通信和检测，或者高效的信道编码与解码策略，来克服现实世界中的各种不利因素，例如信道衰落、噪声和干扰，从而获得接近理论容量的数据吞吐量？对于大规模MIMO（Massive MIMO）或分布式MIMO（Cooperative MIMO）等技术在提升系统性能方面的最新进展，我也格外期待。而“多功能”这一描述，更是将本书的价值推向了一个新的维度。它预示着，这本书的探讨将超越传统的数据传输范畴，深入研究如何在一个集成的MIMO框架下，实现多种不同性质的功能。我猜想，书中可能会涉及如何让MIMO系统同时满足高数据速率（eMBB）、超可靠低延迟通信（URLLC）以及海量机器类通信（mMaaS）等多样化的业务需求。甚至，可能还会探讨如何利用MIMO系统进行环境感知（Sensing）、高精度定位（Positioning）或能量收集（Energy Harvesting）等新兴应用。这种对多功能集成的探索，无疑是未来智能无线系统发展的必然方向。这本书的标题，充分展现了它在理论深度和技术广度上的双重吸引力，让我对其内容充满了无限的期待。

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《Near-Capacity Multi-Functional MIMO Systems》这个书名，对我这个一直在无线通信领域寻求突破的读者来说，简直就像一块磁石，牢牢吸引住了我的目光。MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）技术，早已是提升无线通信速率和可靠性的基石，但真正的挑战在于如何将它的性能推向极致——“接近容量”。这不仅仅是理论上的一个数字，更意味着在复杂的现实环境中，通过精妙的设计和算法，让系统能够几乎完美地利用每一个可用的空间和频率资源。我迫切想知道书中会如何揭示那些实现这一目标的关键技术。是否会深入探讨先进的编码方案，例如LDPC或Polar码在MIMO系统中的优化应用？亦或是关于如何通过先进的波束成形技术，实现对空间资源的精确控制，以最大化信号的信噪比，从而逼近香农容量？这些都让我充满了好奇。而“多功能”这个词，更是将本书的吸引力提升到了一个新的高度。它暗示着，这本书的探讨范围远不止于提升数据传输速率。我设想，作者很可能在研究如何将MIMO技术应用到更加多样化的场景，例如，如何让一个MIMO系统能够同时支持高吞吐量的数据传输、低延迟的通信（URLLC），甚至可能包括无线传感（Sensing）、精确定位（Positioning），或者能量收集（Energy Harvesting）等新兴应用。这种将多种功能集成到同一个MIMO平台上的能力，将是未来通信系统高度灵活和智能化的关键。如何有效地管理和分配这些异构功能所需的资源，如何设计一套能够适应不同功能需求的统一架构，这些都是我极为期待在书中找到答案的问题。这本书的标题，就如同一个充满智慧和挑战的灯塔，指引着我探索无线通信的未来。

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当我第一次看到 "Near-Capacity Multi-Functional MIMO Systems" 这个书名时，我立刻被它所蕴含的前沿性和实用性所吸引。作为一个在无线通信领域深耕多年的工程师，我时刻关注着那些能够真正推动行业发展的技术突破。MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）技术无疑是过去二十年里无线通信领域最激动人心的发展之一，它通过多天线的设计，极大地提升了频谱利用率和数据传输速率，为我们今天所享受的移动通信体验奠定了坚实的基础。然而，随着移动数据需求的爆炸式增长，以及物联网、自动驾驶等新兴应用的崛起，我们对于无线通信系统的要求也在不断提高。特别是“接近容量”这个词，它暗示着这本书将深入探讨如何克服实际系统中的各种损耗和限制，尽可能地接近香农理论所提出的通信容量极限。这通常意味着在复杂的信道条件下，如何实现高效的信号处理、信道编码和多用户调度。我非常期待书中能够解析那些能够实现这一目标的创新算法和系统设计理念。更重要的是，“多功能”这一概念，则将这本书的视野从单一的数据传输提升到了一个全新的维度。我猜想，书中可能在探讨如何在一个通用的MIMO框架下，同时集成诸如高精度定位、环境感知（例如通过雷达信号）、低功耗通信、甚至能量收集等多种功能。这种多功能的集成，将为未来的智能通信网络带来巨大的灵活性和效率提升。例如，如何在同一套硬件平台上，通过软件定义的方式，根据不同的应用需求，灵活地切换和优化MIMO系统的功能配置，这将是书中一个重要的探讨方向。这本书的标题，无疑勾勒出了一个极具前瞻性的研究蓝图，让我对其中可能包含的深度分析和创新解决方案充满期待。

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在翻阅这本书的瞬间，我的脑海中立即勾勒出了无线通信领域最前沿的图景。一个名为 "Near-Capacity Multi-Functional MIMO Systems" 的标题，本身就散发着一种对技术极限的挑战和对未来无线网络无限潜力的憧憬。作为一名长久以来对无线通信理论和实践都充满热情的学习者，我一直深信，要打破当前移动通信带宽和速率的瓶颈，MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）技术是绕不开的关键。它通过巧妙地利用空间维度，将单一信道变成了多个独立的并行信道，极大地提升了数据传输的效率。而“接近容量”这个词，则触动了我对于理论与实践之间鸿沟的思考。香农理论为我们描绘了信息传输的终极边界，但要真正达到这一境界，需要克服无数实际的工程难题。这本书很可能深入探讨了那些能够让MIMO系统以惊人的效率运行，几乎触及理论极限的先进技术，比如协同信号处理、高级编码调制方案，或是智能的信道预测与补偿机制。同时，“多功能”的引入，则预示着这本书的视野远不止于数据传输。我猜想，作者可能在探索如何将MIMO技术拓展到更广阔的应用领域，比如将高精度定位、环境感知、甚至能量传输等功能融入到同一套MIMO系统中。这无疑是当前无线通信发展的一个重要方向，如何将不同性质的功能有效融合，既保证各自的性能，又实现整体的优化，是一个充满挑战但也极具价值的研究课题。这本书的标题，就如同一扇门，开启了我对下一代无线通信系统可能形态的好奇与向往。

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《Near-Capacity Multi-Functional MIMO Systems》这本书名，瞬间点燃了我对无线通信前沿技术的探索热情。作为一名长期关注通信系统性能提升的读者，MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）技术无疑是过去几十年里最成功的技术之一，它通过在无线传输中引入空间维度，极大地提高了数据速率和频谱效率。然而，“接近容量”这个词，则将我的目光引向了无线通信理论的终极目标——香农容量。我一直对那些能够让MIMO系统在复杂多变的无线环境中，最大化地逼近这一理论极限的先进技术充满好奇。本书是否会深入探讨如何通过创新的信号处理算法，例如先进的信道估计、干扰抑制、以及联合优化多用户调度等手段，来充分挖掘MIMO系统的潜力？又或者，会着重介绍在硬件层面如何克服现实的约束，实现更高效的射频前端设计和天线阵列协同？这些都是我希望在书中找到答案的关键问题。更为引人注目的是，“多功能”这一概念，为本书增添了更丰富的内涵。我猜想，本书将不仅仅局限于传统的数据传输，而是会探讨如何将MIMO技术拓展到更广阔的应用领域。例如，如何在一个MIMO系统中，同时集成高精度定位、环境感知、低延迟通信（URLLC），甚至能量收集等多种功能。这种多功能的集成，将极大地提升未来无线网络的灵活性和智能化水平，使其能够满足日益增长的多元化应用需求。如何有效地平衡和调度这些不同功能之间的资源，如何设计一套能够适应异构业务的统一MIMO架构，将是书中极其吸引我的研究方向。总而言之，这本书的标题预示着一次对无线通信性能极限的挑战和对未来应用场景的深度拓展，让我对即将展开的阅读之旅充满了期待。

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