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當(dāng)前位置: 首頁出版圖書科學(xué)技術(shù)工業(yè)技術(shù)無線電電子學(xué)、電信技術(shù)壓縮感知理論及其在無線網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用

壓縮感知理論及其在無線網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用

壓縮感知理論及其在無線網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用

定 價(jià):¥75.00

作 者: [美] Zhu Han,Husheng Li,Wotao ... 著;戴凌龍,王昭誠,李云洲 譯
出版社: 清華大學(xué)出版社
叢編項(xiàng): 電子信息前沿技術(shù)叢書
標(biāo) 簽: 電子 通信 工業(yè)技術(shù) 通信

ISBN: 9787302468745 出版時(shí)間: 2018-02-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 224 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡介

  壓縮感知理論是信號處理領(lǐng)域中一種旨在利用遠(yuǎn)低于經(jīng)典奈奎斯特采樣頻率的方法對稀疏信號進(jìn)行編碼的全新理論。該理論可對大量信號集進(jìn)行高效而精確的采集、存儲(chǔ)、融合和處理。壓縮感知理論有效融合了數(shù)據(jù)采集、壓縮、降維和優(yōu)化等多項(xiàng)理論和技術(shù),已引起多個(gè)領(lǐng)域的科研人員和工程師的高度關(guān)注。本書的主要目的是為如何在各種無線網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用場景中有效地融入壓縮感知理論提供一個(gè)全面而統(tǒng)一的視角,并從信號處理、*優(yōu)化、信息論、通信與網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域的基本概念出發(fā),從工程的角度來探討上述問題。本書有助于學(xué)生、科研人員、通信工程師對壓縮感知理論建立起一個(gè)系統(tǒng)的、面向工程實(shí)現(xiàn)的認(rèn)識,理解壓縮感知理論的背景和基礎(chǔ),把握壓縮感知理論的技術(shù)優(yōu)勢和局限性,并掌握在無線網(wǎng)絡(luò)中如何利用壓縮感知理論所需要的主要技能和知識。

作者簡介

  作者簡介 Zhu Han(韓竹),美國德克薩斯州休斯敦大學(xué)電氣與計(jì)算機(jī)工程系、計(jì)算機(jī)科學(xué)系教授,IEEE Fellow,IEEE通信協(xié)會(huì)杰出講師。1997年在清華大學(xué)電子工程系獲得學(xué)士學(xué)位,1999年和2003年在美國馬里蘭大學(xué)獲得碩士和博士學(xué)位。2000—2002年在馬里蘭州日耳曼敦捷迪訊通信(JDSU)公司擔(dān)任研發(fā)工程師,2003—2006年在馬里蘭大學(xué)擔(dān)任助理研究員,2006—2008年在愛達(dá)荷州博伊西州立大學(xué)任助理教授。研究領(lǐng)域包括無線資源分配與管理、無線通信與網(wǎng)絡(luò)、博弈論、大數(shù)據(jù)分析、安全、智能電網(wǎng)等。2010年獲美國國家科學(xué)基金會(huì)(NSF)杰出青年獎(jiǎng),2011年獲IEEE通信協(xié)會(huì)Fred W. Ellersick獎(jiǎng),2015年獲EURASIP Journal on Advances in Signal Processing*佳論文獎(jiǎng),2016年獲IEEE通信系統(tǒng)領(lǐng)域Leonard G. Abraham獎(jiǎng),多次在IEEE學(xué)術(shù)會(huì)議中獲得*佳論文獎(jiǎng)。Husheng Li(李虎生),美國田納西大學(xué)電子工程與計(jì)算機(jī)科學(xué)系副教授。先后于1998年和2000年在清華大學(xué)電子工程系獲得學(xué)士和碩士學(xué)位,2005年在美國普林斯頓大學(xué)獲得博士學(xué)位。2005—2007年在美國加利福尼亞州圣迭戈市高通公司任高級工程師。2007年加入田納西大學(xué)電子工程與計(jì)算機(jī)科學(xué)系,擔(dān)任助理教授,2013年晉升為副教授。研究領(lǐng)域主要包括統(tǒng)計(jì)信號處理、無線通信、網(wǎng)絡(luò)、智能電網(wǎng)、博弈論等。2005年獲EURASIP Journal of Wireless Communications and Networks*佳論文獎(jiǎng),2010年獲IEEE全球通信會(huì)議(GLOBECOM)*佳演示獎(jiǎng),2011年獲IEEE國際通信大會(huì)(ICC)*佳論文獎(jiǎng),2012年獲IEEE智能電網(wǎng)會(huì)議*佳論文獎(jiǎng)。Wotao Yin(印臥濤),美國加利福尼亞大學(xué)洛杉磯分校(UCLA)數(shù)學(xué)系教授。2001年在南京大學(xué)數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)系獲得學(xué)士學(xué)位,2003年和2006年在哥倫比亞大學(xué)工業(yè)工程與運(yùn)籌學(xué)系獲得運(yùn)籌學(xué)碩士和博士學(xué)位。2004—2006年在普林斯頓的西門子研究所擔(dān)任實(shí)習(xí)研究員。博士畢業(yè)后,分別于2006—2012年和2012—2013年在美國萊斯大學(xué)計(jì)算與應(yīng)用數(shù)學(xué)系擔(dān)任助理教授和副教授,2013年至今在美國加利福尼亞大學(xué)洛杉磯分校(UCLA)數(shù)學(xué)系擔(dān)任教授。研究領(lǐng)域包括大規(guī)模并行計(jì)算、優(yōu)化理論、稀疏優(yōu)化的理論、算法與應(yīng)用。2008年獲得美國國家科學(xué)基金會(huì)(NSF)杰出青年獎(jiǎng),2009年獲得斯隆研究獎(jiǎng)(Alfred P. Sloan Fellow),2016年獲第七屆世界華人數(shù)學(xué)家大會(huì)晨興應(yīng)用數(shù)學(xué)金獎(jiǎng)。譯者簡介 戴凌龍,重慶人,2011年博士畢業(yè)于清華大學(xué),現(xiàn)為清華大學(xué)電子工程系副教授、博士生導(dǎo)師。研究方向?yàn)閷拵o線傳輸理論與技術(shù)。目前擔(dān)任國際期刊IEEE TCOM/TVT/CL編委、IEEE JSAC/JSTSP/WCOM客座編委。已出版英文著作1部,以第1或通訊作者發(fā)表IEEE期刊論文60余篇,獲國家發(fā)明專利授權(quán)15項(xiàng)。先后于2013年、2014年、2017年3次獲通信領(lǐng)域國際會(huì)議IEEE ICC*佳論文獎(jiǎng),并獲2011年清華大學(xué)優(yōu)秀博士畢業(yè)生、2013年全國優(yōu)秀博士學(xué)位論文提名獎(jiǎng)、2015年IEEE Transactions on Broadcasting年度論文獎(jiǎng)、2016年中國通信學(xué)會(huì)科學(xué)技術(shù)二等獎(jiǎng)(排名1)、2017年IEEE通信學(xué)會(huì)亞太地區(qū)杰出青年學(xué)者獎(jiǎng)、2017年國家優(yōu)秀青年科學(xué)基金。王昭誠,江西泰和人,教授,1991年博士畢業(yè)于清華大學(xué)。研究領(lǐng)域涉及寬帶無線通信、毫米波通信、可見光通信和數(shù)字電視。作為負(fù)責(zé)人承擔(dān)科技部973計(jì)劃、863計(jì)劃和自然科學(xué)基金等資助項(xiàng)目;獲授權(quán)歐美發(fā)明專利34項(xiàng)(其中23項(xiàng)作為第1發(fā)明人),授權(quán)中國發(fā)明專利30項(xiàng);發(fā)表SCI收錄論文130篇;出版英文專著兩部,入選IEEE數(shù)字和移動(dòng)通信系列叢書,由Wiley-IEEE Press發(fā)行。研究成果獲國家科學(xué)技術(shù)進(jìn)步獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)1項(xiàng)、省部級或?qū)W會(huì)協(xié)會(huì)獎(jiǎng)4項(xiàng)、IEEE Transactions on Broadcasting年度論文獎(jiǎng)1項(xiàng)、國際會(huì)議*佳論文獎(jiǎng)3項(xiàng)。李云洲,2004年7月畢業(yè)于清華大學(xué),獲得通信與信息系統(tǒng)工學(xué)博士。2011年晉升為清華大學(xué)信息技術(shù)研究院研究員。長期從事無線通信中的理論研究、新標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)研究及原型系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。自2000年以來,先后參加了3G-WCDMA、LTE、IEEE 802.16m、LTE-Advanced、IEEE 802.11ac的標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)研究與系統(tǒng)開發(fā),工作以來作為項(xiàng)目負(fù)責(zé)人或主要完成人參加10余項(xiàng)國家重點(diǎn)項(xiàng)目,共發(fā)表論文120余篇,其中包含40余篇SCI論文,獲得授權(quán)和受理專利30余件,向3GPP LTE、IEEE 802.16m、IEEE 802.11提交提案30余篇。近年來,入選教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃,擔(dān)任通信學(xué)會(huì)的信息通信測試技術(shù)專委會(huì)、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)應(yīng)用專委會(huì)首屆委員。當(dāng)前主要研究方向包括無線大數(shù)據(jù)、5G、車聯(lián)網(wǎng)。

圖書目錄

目錄

第1章引言

1.1動(dòng)機(jī)和目標(biāo)

1.2綱要

第2章無線網(wǎng)絡(luò)概述

2.1無線信道模型

2.1.1電波傳播

2.1.2干擾信道

2.2無線網(wǎng)絡(luò)分類

2.2.13G及B3G蜂窩通信網(wǎng)

2.2.2WiMAX網(wǎng)絡(luò)

2.2.3WiFi網(wǎng)絡(luò)

2.2.4無線個(gè)域網(wǎng)

2.2.5無線Ad hoc網(wǎng)

2.2.6無線傳感網(wǎng)

2.3先進(jìn)無線通信技術(shù)

2.3.1OFDM技術(shù)

2.3.2多天線系統(tǒng)

2.3.3認(rèn)知無線電

2.3.4調(diào)度和多址接入

2.3.5無線定位

第3章壓縮感知理論框架

3.1背景

3.2傳統(tǒng)采樣與壓縮感知

3.3稀疏表示


3.4CS編碼與解碼

3.5示例

第4章稀疏最優(yōu)化算法

4.1最優(yōu)化理論簡介

4.2稀疏最優(yōu)化模型

4.3經(jīng)典的求解方法

4.4收縮操作


4.5近似點(diǎn)線性算法

4.5.1前向后向算子分裂

4.5.2示例

4.5.3收斂速率

4.6對偶算法

4.6.1對偶化

4.6.2增廣拉格朗日方法

4.6.3布拉格曼方法

4.6.4布拉格曼迭代和去噪

4.6.5線性布拉格曼方法和增廣模型

4.6.6處理復(fù)數(shù)據(jù)和變量

4.7交替方向乘子法

4.7.1框架

4.7.2ADM在稀疏優(yōu)化的應(yīng)用

4.7.3在分布式優(yōu)化中的應(yīng)用

4.7.4分散最優(yōu)化的應(yīng)用

4.7.5收斂速率

4.8(塊)坐標(biāo)最小化和梯度下降

4.9同倫算法與參數(shù)二次規(guī)劃

4.10延拓、變換步長及線性搜索

4.11用于稀疏優(yōu)化的非凸方法

4.12貪婪算法

4.12.1貪婪追蹤算法

4.12.2迭代支集檢測

4.12.3硬門限

4.13恢復(fù)低秩矩陣的算法

4.14如何選擇算法

第5章基于壓縮感知的模數(shù)轉(zhuǎn)換器

5.1傳統(tǒng)模數(shù)轉(zhuǎn)換器基礎(chǔ)

5.1.1采樣定理

5.1.2量化

5.1.3實(shí)際實(shí)現(xiàn)

5.2隨機(jī)解調(diào)ADC

5.2.1信號模型

5.2.2結(jié)構(gòu)

5.3寬帶調(diào)制轉(zhuǎn)換器ADC

5.3.1結(jié)構(gòu)

5.3.2與隨機(jī)解調(diào)器的對比

5.4Xampling

5.4.1統(tǒng)一子空間

5.4.2結(jié)構(gòu)

5.4.3XADC及硬件實(shí)現(xiàn)

5.4.4XDSP及子空間算法

5.5其他結(jié)構(gòu)

5.5.1隨機(jī)采樣

5.5.2隨機(jī)濾波

5.5.3隨機(jī)延遲線

5.5.4其他各類相關(guān)文獻(xiàn)

5.6小結(jié)

第6章壓縮感知信道估計(jì)

6.1引言和動(dòng)機(jī)

6.2多徑信道估計(jì)

6.2.1信道模型和基于訓(xùn)練的算法

6.2.2壓縮感知信道估計(jì)

6.3OFDM信道估計(jì)

6.3.1系統(tǒng)模型

6.3.2壓縮感知OFDM信道估計(jì)器

6.3.3數(shù)值算法

6.3.4數(shù)值仿真

6.4水聲信道估計(jì)

6.4.1信道模型

6.4.2壓縮感知算法

6.5隨機(jī)域估計(jì)

6.5.1隨機(jī)域模型

6.5.2矩陣完成算法

6.5.3仿真結(jié)果

6.6其他信道估計(jì)方法

6.6.1盲信道估計(jì)

6.6.2自適應(yīng)算法

6.6.3組稀疏方法

6.7小結(jié)

第7章超寬帶系統(tǒng)

7.1UWB系統(tǒng)簡介

7.1.1UWB發(fā)展歷程及應(yīng)用

7.1.2UWB特點(diǎn)

7.1.3UWB的數(shù)學(xué)模型

7.2UWB信號的壓縮

7.2.1發(fā)射端壓縮

7.2.2接收端壓縮

7.3UWB信號的重構(gòu)

7.3.1塊重構(gòu)

7.3.2Bayesian重構(gòu)

7.3.3與計(jì)算有關(guān)的問題

7.4UWB通信中的直接解調(diào)

7.4.1收發(fā)機(jī)結(jié)構(gòu)

7.4.2解調(diào)

7.5小結(jié)

第8章定位

8.1定位簡介

8.2壓縮感知理論的直接應(yīng)用

8.2.1通用原理

8.2.2WLAN中的定位

8.2.3認(rèn)知無線電中的定位

8.2.4動(dòng)態(tài)壓縮感知

8.3壓縮感知理論的非直接應(yīng)用

8.3.1UWB定位系統(tǒng)

8.3.2空時(shí)壓縮感知

8.3.3聯(lián)合壓縮感知和TDOA

8.4小結(jié)

第9章多址接入

9.1簡介

9.2多用戶檢測簡介

9.2.1CDMA系統(tǒng)模型

9.2.2多用戶檢測與壓縮感知的比較

9.2.3多用戶檢測的各種算法

9.2.4最優(yōu)多用戶檢測器

9.3蜂窩系統(tǒng)中的多址接入

9.3.1上行

9.3.2下行

9.4傳感器網(wǎng)絡(luò)中的多址接入

9.4.1單跳

9.4.2多跳

9.5小結(jié)

第10章認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)

10.1簡介

10.2文獻(xiàn)綜述

10.3基于壓縮感知的協(xié)作頻譜感知

10.3.1系統(tǒng)模型

10.3.2CSS矩陣完成算法

10.3.3CSS聯(lián)合稀疏重構(gòu)算法

10.3.4討論

10.3.5仿真結(jié)果

10.4動(dòng)態(tài)方法

10.4.1系統(tǒng)模型

10.4.2動(dòng)態(tài)重構(gòu)算法

10.4.3仿真結(jié)果

10.5與定位的結(jié)合

10.5.1系統(tǒng)模型

10.5.2頻譜感知和定位的聯(lián)合算法

10.5.3仿真結(jié)果

10.6小結(jié)

參考文獻(xiàn)



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