無綫網絡編碼 周清峰 9787115366412 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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周清峰 著

圖書標籤:

• 無綫網絡
• 網絡編碼
• 信息論
• 通信工程
• 周清峰
• 高等教育
• 教材
• 計算機網絡
• 無綫通信
• 編碼理論

店鋪： 天樂圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115366412

商品編碼：29302132803

包裝：精裝

齣版時間：2014-11-01

基本信息

書名：無綫網絡編碼

定價：78.00元

作者：周清峰

齣版社：人民郵電齣版社

齣版日期：2014-11-01

ISBN：9787115366412

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：精裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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專業技術書籍，*前沿的研究成果與研究熱點
　　國內外極具知名度的物理層網絡編碼的創始人執筆
　　理論基礎知識和前沿科技成果之間的平衡，是先進性和實用性的完美統一
　　附有部分仿真代碼

內容提要

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《無綫網絡編碼》主要討論網絡編碼在無綫通信網絡中的應用、技術難題、解決方案以及新的技術發展方嚮。針對無綫雙嚮中繼網絡下的網絡編碼技術，《無綫網絡編碼》內容分為兩個部分：部分討論在三節點雙嚮中繼係統中，完成一雙符號交換需要三個時隙的鏈路層網絡編碼；第二部分討論完成同樣的符號交換僅需要兩個時隙的物理層網絡編碼。
　　具體來說，部分主要包括：三時隙鏈路層網絡編碼技術、鏈路層網絡編碼在多中繼係統中的擴展、采用鏈路層網絡編碼下網絡傳輸協議的設計。第二部分主要包括：兩時隙物理層網絡編碼技術、物理層網絡編碼下的若乾高級算法、物理層網絡編碼在多天綫中繼係統中的研究以及基於網絡編碼的雙嚮中繼係統的容量與安全性研究。
　　《無綫網絡編碼》可作為高校通信專業本科高年級的選修教程或者研究生的課程教材，也可作為無綫通信研究人員的參考書。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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《深度學習與通信係統優化：原理、方法與實踐》 內容簡介 在通信技術日新月異的今天，對網絡性能的極緻追求已成為行業的核心驅動力。從5G的超高速率、低延遲，到未來6G的萬物智聯，我們對通信係統提齣的要求正以前所未有的速度攀升。與此同時，人工智能，特彆是深度學習，以其強大的數據處理和模式識彆能力，正在深刻地重塑著信息科學的各個分支。本書正是聚焦於深度學習這一前沿技術在通信係統優化領域的核心應用，旨在為讀者構建一個全麵、深入、體係化的知識框架。 本書不同於市麵上泛泛而談的AI教程，也區彆於僅側重理論推導的通信經典著作。它以“學以緻用”為宗旨，將深度學習的理論模型與通信係統實際麵臨的挑戰進行深度融閤，探索如何利用AI的力量去解決通信網絡中的疑難雜癥，實現性能的飛躍。我們認為，通信係統的優化是一個多維度、多層次的問題，涉及信號處理、資源分配、網絡管理、安全防護等諸多環節，而深度學習的靈活性和強大的泛化能力，為這些問題的解決提供瞭全新的思路和強大的工具。 本書結構與核心內容 本書共分為五大部分，循序漸進地引導讀者深入理解深度學習在通信係統優化中的潛力和實踐。 第一部分：深度學習基礎與通信係統概覽 在這一部分，我們將為沒有深度學習背景的通信工程師和對通信係統不熟悉的AI研究者打下堅實的基礎。 深度學習基礎： 神經網絡的核心概念： 我們將從最基本的感知器（Perceptron）講起，逐步介紹多層感知器（MLP）、激活函數（如ReLU, Sigmoid, Tanh）的原理與作用，以及它們如何構建起深度神經網絡。 關鍵網絡結構： 重點介紹捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）的結構特點、工作機製及其在序列數據處理和空間特徵提取方麵的優勢。我們將結閤通信信號的特點，講解CNN如何用於提取信號的時頻特徵，RNN如何處理時序相關的通信數據。 模型訓練與優化： 詳細闡述反嚮傳播（Backpropagation）算法，梯度下降（Gradient Descent）及其變種（如Adam, SGD）的工作原理，學習率衰減策略，以及正則化（如Dropout, L1/L2正則化）和早停（Early Stopping）等防止過擬閤的技術。 其他重要模型： 簡要介紹Transformer、生成對抗網絡（GAN）等新興網絡結構，並探討它們在通信領域的潛在應用。 現代通信係統概覽： 通信係統的基本組成與流程： 迴顧信息源、編碼、調製、信道、解調、解碼、信息析收等基本流程，幫助讀者建立整體認知。 關鍵性能指標： 深入分析吞吐量、延遲、可靠性（誤碼率/誤符號率）、頻譜效率、能耗等通信係統核心性能指標，並解釋它們之間的權衡關係。 通信技術發展趨勢： 簡要介紹5G及未來6G的關鍵技術，如大規模MIMO（Massive MIMO）、毫米波通信、網絡切片、邊緣計算等，為後續的深度學習應用場景奠定基礎。 第二部分：深度學習在信號處理與傳輸優化中的應用 這一部分是本書的核心，將深入探討如何利用深度學習解決通信信號處理的難題，提高傳輸效率和魯棒性。 信道估計與均衡： 傳統方法的局限性： 分析傳統信道估計（如最小二乘法、MMSE）和均衡（如MMSE均衡、DFE）在復雜多徑、時變信道下的不足。 基於深度學習的信道估計： 介紹如何利用CNN、RNN等模型從接收信號中學習信道狀態信息，尤其是在低信噪比和非綫性信道下的錶現。 深度學習驅動的均衡器設計： 探討如何訓練神經網絡代替傳統的均衡算法，以適應動態變化的信道條件，有效抑製碼間串擾（ISI）和噪聲。 調製與解調優化： 智能調製解調器： 研究如何通過深度學習設計自適應的調製方案，根據信道質量動態調整星座圖大小和編碼率，最大化頻譜效率。 深度神經網絡用於聯閤檢測與解碼： 探討將接收信號直接輸入深度神經網絡，進行端到端的聯閤符號檢測和比特解碼，以期超越傳統解調器的性能。 乾擾抑製與信號增強： 深度學習用於信號分離： 利用CNN和RNN處理多用戶或多乾擾場景下的信號，實現信號的有效分離和增強。 降噪與信號去模糊： 探討如何訓練深度網絡來去除通信信號中的噪聲，以及在模糊或失真信號的恢復。 編碼與解碼的深度學習方法： 端到端可學習的編碼器/解碼器： 介紹如何設計能夠進行聯閤訓練的端到端通信係統，包括編解碼器，以適應特定信道條件，實現最優的糾錯性能。 深度學習輔助的Turbo碼/LDPC碼譯碼： 探索如何利用深度神經網絡加速和優化Turbo碼、LDPC碼的譯碼過程，提高譯碼速度和性能。 第三部分：深度學習在網絡資源管理與調度中的應用 通信網絡的效率和容量很大程度上取決於資源的有效分配和調度。本部分將聚焦於深度學習在這些方麵的革新。 資源分配優化： 功率控製與帶寬分配： 講解如何利用強化學習（Reinforcement Learning, RL）和深度Q網絡（DQN）等技術，實現動態、智能的功率和帶寬分配，以滿足不同用戶或應用的QoS（Quality of Service）需求。 用戶調度與波束賦形： 探討如何通過深度學習模型預測用戶位置、信道狀態，從而優化用戶調度策略和大規模MIMO係統中的波束賦形嚮量，提高係統吞吐量和用戶體驗。 切片資源管理： 在網絡切片的應用場景下，研究如何利用深度學習實現對不同網絡切片所需資源的動態分配和隔離。 移動性管理與切換優化： 預測性切換： 利用RNN等模型分析用戶移動軌跡和信道信息，預測用戶即將發生的切換，提前完成切換準備，減少切換開銷和中斷。 基站選擇與負載均衡： 探討如何通過深度學習模型評估用戶與各個基站的連接質量，實現智能的基站選擇和負載均衡，避免網絡擁塞。 能耗優化： 深度學習驅動的節能策略： 研究如何利用深度學習預測網絡流量和用戶分布，動態調整網絡設備的運行狀態（如休眠/喚醒），以降低通信係統的整體能耗。 第四部分：深度學習在通信網絡智能運維與安全中的應用 除瞭性能優化，通信網絡的穩定運行和安全也至關重要。本部分將深入探討深度學習在這些領域的應用。 網絡故障預測與診斷： 基於深度學習的異常檢測： 利用RNN、LSTM等模型分析網絡流量、設備狀態等時間序列數據，提前發現潛在的故障跡象，並進行預警。 智能根源分析： 結閤知識圖譜和深度學習，實現對網絡故障的快速定位和根源分析，縮短故障恢復時間。 網絡流量預測與優化： 短期/長期流量預測： 運用深度學習模型（如LSTM、Transformer）對網絡流量進行精確預測，為網絡資源調度和容量規劃提供依據。 基於流量預測的擁塞控製： 結閤流量預測結果，主動調整傳輸速率，有效緩解網絡擁塞。 通信安全與隱私保護： 入侵檢測與惡意流量識彆： 訓練深度神經網絡識彆網絡攻擊流量、DDoS攻擊等，提高網絡安全防護能力。 用戶身份認證與行為分析： 利用深度學習模型進行用戶行為模式識彆，增強用戶身份認證的安全性。 差分隱私與聯邦學習在通信中的應用： 介紹如何利用差分隱私保護用戶數據，以及聯邦學習如何在不上傳原始數據的情況下，對分布式數據進行模型訓練，保障通信用戶的隱私。 第五部分：實踐案例、挑戰與未來展望 在本部分，我們將通過具體的案例研究，展示深度學習在通信係統中的實際落地情況，並探討當前麵臨的挑戰和未來的發展方嚮。 案例研究： 5G/6G通信係統中的AI應用實例： 選取實際的5G基站優化、邊緣智能輔助的通信協議、車聯網通信中的AI應用等案例，詳細介紹其技術細節、實現方法和取得的成效。 開源框架與工具介紹： 介紹TensorFlow, PyTorch等主流深度學習框架，以及Simulink, NS-3等通信仿真工具，並說明如何將它們結閤使用。 麵臨的挑戰： 數據需求與標注： 探討大規模、高質量通信數據獲取的睏難，以及數據標注的挑戰。 模型的可解釋性與魯棒性： 分析深度學習模型“黑箱”的局限性，以及在通信這種對可靠性要求極高的場景下的魯棒性問題。 實時性要求與計算資源： 討論通信係統對實時性的嚴苛要求，以及如何在資源受限的設備上部署和運行復雜的深度學習模型。 標準化與互操作性： 探討AI在通信領域應用標準化和不同AI模型之間互操作性的挑戰。 未來展望： AI原生通信係統： 展望未來通信係統從底層設計就集成AI能力，實現完全的智能化。 邊緣AI與分布式學習： 探討將AI能力下沉到網絡邊緣，實現更低延遲、更高效率的智能服務。 強化學習與智能體在網絡控製中的深度應用： 預測強化學習在通信網絡自主決策和管理中的更大作用。 通用人工智能（AGI）在通信領域的潛力： 探討未來AGI可能為通信係統帶來的顛覆性變革。 本書特色 理論與實踐並重： 既深入講解深度學習和通信係統的核心理論，又提供大量實際應用場景和案例分析。 係統性與全麵性： 涵蓋瞭深度學習在通信係統優化的各個關鍵環節，構建瞭完整的知識體係。 前瞻性與創新性： 聚焦於最前沿的技術和研究方嚮，為讀者提供未來發展的洞察。 易於理解與學習： 采用清晰的語言和結構，配以豐富的圖示和錶格，幫助讀者循序漸進地掌握知識。 目標讀者 本書適閤通信工程、電子工程、計算機科學、人工智能等相關專業的在校研究生、博士生，以及通信運營商、設備製造商、網絡服務提供商等領域的研發工程師、技術專傢、項目經理，以及對人工智能在通信領域應用感興趣的研究人員和開發者。 通過閱讀本書，讀者將能夠深刻理解深度學習如何賦能通信係統，掌握將AI技術應用於通信係統優化設計、性能提升、智能運維及安全防護的實用方法，從而在這個快速發展的領域中保持競爭力。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在校的通信工程專業的學生，學習過程中經常會遇到各種各樣晦澀難懂的專業書籍。有些書，雖然內容很重要，但讀起來就像是在啃硬骨頭，枯燥乏味。而有些書，雖然排版精美，但內容卻不夠深入，難以滿足學術研究的需求。當我看到這本書時，我非常好奇它會是哪一種。從封麵和作者的名字來看，似乎是一本比較學術化的著作。我非常希望能找到一本能夠係統地講解無綫網絡編碼的教材，它既要有紮實的理論基礎，又要有清晰的邏輯講解，最好還能結閤一些實際的應用案例，這樣對於我們學生來說，學習起來會更加有動力和目標。我期待這本書能夠填補我在這個領域的知識空白，並為我未來的學習和研究打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在IT行業摸爬滾打多年的技術人員，我對網絡技術的發展一直保持著高度的關注。這本書的名字，尤其是“無綫網絡編碼”這幾個字，瞬間就吸引瞭我的目光。雖然我個人的工作領域可能沒有直接涉及編碼的底層技術，但無綫網絡的穩定性和效率，很大程度上都依賴於這些看不見的“魔法”。我總是覺得，要想真正理解一個技術的底層邏輯，就必須深入到它的核心原理。這本書的齣現，恰好提供瞭一個深入瞭解無綫網絡編碼的絕佳機會。我設想，通過閱讀這本書，我可能會對數據傳輸的可靠性、帶寬的優化、信號的乾擾等方麵有更深刻的理解。即便不能成為專傢，但至少能在日常工作中，對一些問題的齣現有更清晰的認識，甚至能提齣一些更具建設性的建議。這本書不僅僅是一本書，更是一扇通往更深層次技術理解的大門。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計相當精美，紙張觸感舒適，印刷清晰，無論是封麵配色還是內頁排版，都透露著一種嚴謹而又不失現代感的氣息。我拿到手的時候，就覺得這絕對是一本值得收藏的書籍。雖然我還沒有深入研讀，但僅僅是翻閱目錄和一些章節的開頭，就能感受到作者在學術研究上的深厚功底。特彆是那些公式和圖錶，雖然我未必能完全理解其精髓，但也能體會到其邏輯的嚴謹和結構的精巧。對於我這種業餘愛好者來說，這本書或許有些深度，但它的價值不僅僅在於知識的獲取，更在於它所展現齣的科學研究的態度和方法。我期待著有一天能靜下心來，慢慢地消化書中的內容，或許會從中獲得全新的視角和啓發。而且，這本書的齣版信息清晰明瞭，ISBN碼也方便瞭查詢和購買，這對於圖書的流通和傳播都非常有益。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我對於“無綫網絡編碼”這個概念並不是特彆熟悉，平時接觸到的更多是關於網絡應用層麵的知識，比如如何設置Wi-Fi，如何保證網絡安全等等。但是，我一直相信，萬丈高樓平地起，任何看似簡單的應用背後，都蘊含著復雜的科學原理。無綫網絡編碼聽起來就像是構建整個無綫通信“大廈”的基石之一。我之所以對這本書感興趣，是因為我一直對科技的“幕後英雄”充滿好奇。我想瞭解，我們每天都在使用的Wi-Fi，背後的技術原理究竟是怎樣的？它是如何讓信號在空氣中傳播，又是如何保證我們傳輸的數據不丟失、不被篡改的？這本書，或許能讓我窺探到那些隱藏在日常使用背後的奧秘，讓我對無綫網絡有一個更深層次的認識。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，一本好書不僅僅在於其內容的價值，更在於它能否引發讀者的思考和探索。從這本書的名字和作者來看，它很可能是一本在特定領域內具有較高學術價值的著作。雖然我目前可能不是這個領域的專業人士，但我對知識的渴求是永無止境的。我喜歡挑戰自己，去理解那些看似復雜和遙遠的概念。我設想，通過閱讀這本書，我可能會接觸到一些全新的思維方式和解決問題的角度。即便我不能完全掌握書中的所有技術細節，但它所展現齣的嚴謹的邏輯和創新的思想，本身就是一種寶貴的財富。我期待它能拓寬我的視野，激發我對未知領域的好奇心，甚至可能改變我對某些事物的看法。