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出版者:Cambridge University Press

作者:Eldad Perahia

出品人:

页数:416

译者:

出版时间:2008-09-22

价格:USD 65.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780521885843

丛书系列:

图书标签:

无线局域网
Wi-Fi
802
11
无线通信
网络技术
下一代网络
无线网络安全
网络性能
移动网络
无线标准

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具体描述

If you've been searching for a way to get up to speed quickly on IEEE 802.11n without having to wade through the entire standard, then look no further. This comprehensive overview describes the underlying principles, implementation details, and key enhancing features of 802.11n. A detailed discussion of the key throughput, robustness, and reliability enhancing features (such as MIMO, 40 MHz channels, and packet aggregation) is given, in addition to a clear summary of the issues surrounding legacy interoperability and coexistence. Advanced topics such as beamforming and fast link adaption are also covered. With numerous MAC and physical layer examples and simulation results included to highlight the benefits of the new features, this is an ideal reference for designers of WLAN equipment, and network managers whose systems adopt the new standard. It is also a useful distillation of 802.11n technology for graduate students and researchers in the field of wireless communication.

室内定位与智能环境下的新兴无线技术本书聚焦于当前和未来无线通信领域中，那些尚未完全成熟、但正以前所未有的速度渗透到日常生活与工业应用中的关键技术分支。本书旨在为高级研究人员、系统架构师以及对下一代无线网络演进方向有深入洞察需求的专业人士，提供一个关于“非传统”无线网络范式转变的全面视图。第一部分：超密集异构网络的精细化管理与资源调度随着频谱资源的日益紧张和用户密度呈指数级增长，传统的蜂窝网络模型在室内和高密度热点区域面临严峻的容量瓶颈。本书将深入探讨超密集网络（UDN）的复杂拓扑结构、干扰协调机制以及由此催生的全新资源分配策略。第一章：毫米波与太赫兹通信的室内覆盖挑战尽管毫米波（mmWave）和太赫兹（THz）频段提供了巨大的带宽潜力，但其固有的高路径损耗和对视距（LoS）的极端依赖性，使得室内环境成为其部署的“阿喀琉斯之踵”。本章将细致剖析波束赋形（Beamforming）和波束管理（Beam Management）在复杂室内反射场景中的动态优化算法。重点讨论如何利用墙壁、家具等非预期散射体进行智能波束的建立、维持与切换，以确保用户体验的连续性。我们将评估基于机器学习的信道状态信息（CSI）获取与预测方法，特别关注在人员移动频繁的办公和零售环境中的实时适应性。第二章：非正交多址接入（NOMA）的深度优化与公平性考量 NOMA作为一种突破传统OFDM正交性限制的接入技术，为提高频谱效率提供了新的途径。然而，在实际的多用户、多小区间部署中，NOMA的性能高度依赖于精确的信道增益差异和功率分配策略。本书将超越理论模型，侧重于实践中的干扰抑制和用户公平性问题。探讨结合深度强化学习（DRL）的动态功率控制框架，该框架能够实时感知网络拥塞度和用户服务质量（QoS）要求，进行跨层优化，而非仅仅关注吞吐量的最大化。特别分析NOMA在低延迟关键任务应用（如远程医疗控制）中的实现约束与潜在的抖动（Jitter）问题。第三章：认知无线电与频谱共享的室内部署模型在缺乏授权频谱的室内环境中，动态频谱接入（DSA）成为提高设备利用率的关键。本章探讨了认知无线电（CR）技术如何应用于室内网络，实现对现有Wi-Fi、蓝牙等未充分利用频谱资源的感知、学习和共享。我们将构建基于深度学习的干扰预测模型，该模型能够精确识别并规避相邻网络（如企业级Wi-Fi 6/6E接入点）的潜在干扰源。重点分析了联邦学习在构建分布式、保护隐私的频谱感知数据库中的应用潜力。第二部分：物理层安全与隐私保护机制随着无线设备数量激增，传统的基于加密的网络安全防护已不足以应对物理层面的窃听和欺骗威胁。本书深入研究如何利用无线信道的固有物理特性，构建更加鲁棒和难以破解的安全机制。第四章：基于信道指纹的身份验证与抗欺诈技术本章关注利用无线信道内在的物理特性——如信道脉冲响应（CIR）、接收信号强度（RSSI）的时间演化序列——作为设备的“物理指纹”来进行设备身份识别。我们将详细介绍如何从高维、噪声干扰的信道数据中提取稳定、可区分的特征向量，并构建基于这些指纹的实时身份验证系统。讨论如何应对环境变化（如人员移动、新物体引入）导致的指纹漂移问题，以及如何设计抗重放攻击和抗硬件伪造的验证协议。第五章：物理层安全下的安全波束赋形与干扰定位在MIMO和大规模MIMO系统中，信息流可以被定向传输，这本身就是一种安全机制。本章研究如何设计“窃听者感知”的安全波束赋形策略，确保合法用户获得最大信噪比（SNR）的同时，使潜在窃听者的接收信号强度降至不可用水平。深入探讨基于到达角（AoA）和离开角（AoD）测量的超精确定位技术，如何与物理层安全相结合，用于主动干扰源的实时定位与抑制，而非仅仅是信令加密。第三部分：环境智能与感知赋能网络未来的室内无线网络不仅仅是数据传输的载体，更是环境信息采集与智能决策的核心平台。本部分探讨了如何将通信与感知（Joint Communication and Sensing, JCAS）紧密耦合。第六章：基于无线电感应的环境高精度三维重建本书阐述了如何利用高频段无线信号（如Wi-Fi或UWB的探针信号）穿透和反射特性，对室内空间结构和人员活动进行高分辨率感知。重点关注基于多输入多输出（MIMO）雷达原理的无线电成像技术，讨论如何通过分析信号的相位变化和多径到达时间，重建出动态变化的室内三维地图。研究方向包括：利用运动补偿算法区分静态物体和移动人员，以及在低功耗模式下实现对特定材料（如危险品或特定设备）的穿墙检测。第七章：人机交互中的意图识别与隐式反馈系统本章探索了无线电波在监测和理解人类意图方面的应用。通过分析用户设备（如智能手机、可穿戴设备）与环境接入点之间无线信道特性的微小变化，可以推断用户的特定动作，如敲击、握持力度、细微手势等。本书将介绍一套信号处理流程，用于从高频通信数据中剥离出与用户交互相关的生理和行为信息，从而使设备能够在用户明确发出指令之前，主动调整服务参数（例如，预测用户即将进入会议室而自动开启降噪模式）。第八章：异构网络融合中的统一语义层与数据驱动的优化当前室内环境充斥着Wi-Fi、蓝牙（BLE）、ZigBee以及专有传感器网络，它们在物理层和MAC层存在显著差异。本书提出了一种构建统一语义层的方法，旨在将这些异构网络采集到的原始数据（如RSS、时间戳、信道衰落系数）映射到一个标准化的、可供AI模型理解的“环境状态向量”中。探讨如何利用此向量驱动跨协议的资源优化，例如，根据特定区域的传感器网络密度，动态调整附近Wi-Fi接入点的发射功率，以最小化不必要的能耗和频谱干扰。本书的理论深度与实践广度相结合，为读者提供了理解和设计下一代以感知、安全和超密集部署为核心特征的室内无线系统的必备知识框架。