認知無綫電網絡 (加)Mohamed Ibnkahla (穆罕默德 本卡赫拉) 97871

認知無綫電網絡 (加)Mohamed Ibnkahla (穆罕默德 本卡赫拉) 97871 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

加Mohamed Ibnkahla 穆罕默德 本卡 著
圖書標籤:
  • 認知無綫電
  • 無綫通信
  • 無綫網絡
  • 頻譜管理
  • 動態頻譜接入
  • MIMO
  • 信號處理
  • 優化算法
  • 網絡協議
  • 通信工程
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店鋪: 博遠慧達圖書專營店
齣版社: 電子工業齣版社
ISBN:9787121307881
商品編碼:29711232249
包裝:平裝-膠訂
齣版時間:2017-09-01

具體描述

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   圖書基本信息
圖書名稱 認知無綫電網絡
作者 (加)Mohamed Ibnkahla ( 本卡赫拉)
定價 59.00元
齣版社 電子工業齣版社
ISBN 9787121307881
齣版日期 2017-09-01
字數
頁碼
版次 1
裝幀 平裝-膠訂
開本 16開
商品重量 0.4Kg

   內容簡介
本書共12章。第1章概述認知無綫電的基本概念、框架和功能,第2章開始介紹認知無綫電物理層,第3章和第4章論述閤作頻譜的獲取,第5章描述頻譜感知測量與設計。從第6章起介紹數據鏈路層和媒體接入子層,第7章介紹認知無綫電網絡MAC層的特殊性,第8章研究認知無綫電局部控製原理,第9章研究認知無綫電Ad Hoc網絡的介質訪問控製,第10章研究認知無綫電網絡的多跳路由技術,第11章和第12章分彆就認知無綫電網絡的經濟性和安全性進行描述。

   作者簡介

Mohamed Ibnkahla

加拿大安大略省金斯頓市女王大學電氣和計算機工程係教授。他畢業於法國圖盧茲國立理工學院,分彆於1996年和1998年獲得博士學位和指導研究生資格。Ibnkahla博士負責開展瞭多項無綫通信、無綫傳感網絡和認知無綫電技術領域的國際項目。其研究興趣包括認知無綫電網絡、認知網絡、無綫傳感器網絡以及在電子化社會、神經網絡和自適應信號處理中的應用。他撰寫瞭5本書籍、50篇以上的論文和100多篇會議論文。為各種國際會議和研討會給予瞭大量的指導並應邀發言。Ibnkahla博士擔任多種國際期刊和著作集編輯,並且是安大略省的注冊職業工程師。


   目錄

   編輯推薦

《認知無綫電網絡》從網絡體係角度建立認知無綫電網絡的總體概念。采用5層網絡模型描述,重點介紹認知無綫電網絡的物理層、數據鏈路層和網絡層。


   文摘

   序言

認知無綫電網絡:開啓智能通信新紀元 在這個信息爆炸、數據洪流的時代,無綫通信技術以前所未有的速度發展,深刻地改變著我們的生活、工作乃至整個社會的麵貌。從最初簡單的語音通信,到如今承載海量數據的多媒體應用,無綫通信的進步離不開對頻譜資源的有效利用和對通信方式的不斷創新。而在這場技術革新的浪潮中,認知無綫電(Cognitive Radio, CR)無疑是最具顛覆性和前景的技術之一。它以其“智能”的學習、感知和決策能力,有望徹底改變現有無綫頻譜的分配和利用模式,為解決頻譜日益擁擠的問題提供關鍵性的解決方案,並為下一代無綫通信網絡的構建奠定堅實的基礎。 什麼是認知無綫電? 認知無綫電並非一個全新的無綫通信概念,而是建立在軟件定義無綫電(Software Defined Radio, SDR)基礎之上的一種智能化無綫通信係統。SDR的核心在於將無綫電通信的許多物理層功能(如調製、解調、濾波等)通過軟件實現,從而賦予瞭無綫電設備極大的靈活性和可重構性。認知無綫電在此基礎上更進一步,引入瞭“認知”的概念,即係統能夠感知其所處的無綫環境,理解頻譜的使用情況,並基於這些信息進行智能化的決策,自主地調整自身的通信參數(如頻率、功率、調製方式、協議等),以最大限度地提高頻譜利用效率,同時避免對其他閤法用戶造成乾擾。 簡而言之,認知無綫電就像一個“聰明的”無綫設備,它不像傳統的無綫設備那樣隻能在固定的頻譜上以固定的方式工作,而是能夠“觀察”、“思考”和“行動”。它會持續地掃描周圍的無綫電環境,識彆哪些頻譜是空閑的、哪些是正在被使用的、以及它們的使用模式。基於這些感知到的信息,它能夠智能地選擇一個未被占用的或低利用率的頻譜進行通信,從而實現頻譜的動態共享。 認知無綫電的核心能力:感知、決策與學習 認知無綫電之所以能夠實現其智能化的特性,主要依賴於以下三個核心能力: 1. 頻譜感知 (Spectrum Sensing): 這是認知無綫電最基本也是最關鍵的能力。頻譜感知是指認知無綫電設備主動探測和識彆無綫電頻譜的使用情況,判斷哪些頻段是空閑的(稱為“白色空間”),哪些頻段已被授權用戶(稱為“原用戶”或“主用戶”)占用。高效準確的頻譜感知是認知無綫電能夠成功接入和利用空閑頻譜的前提。感知技術可以多樣化,例如能量檢測、特徵檢測、匹配濾波等。感知過程的準確性和魯棒性直接影響著認知無綫電能否避免乾擾原用戶,以及能否有效利用頻譜。 2. 智能決策 (Intelligent Decision Making): 在完成頻譜感知後,認知無綫電需要根據感知到的環境信息,結閤自身的通信需求、網絡策略以及預設的規則,做齣最優的通信決策。這包括選擇閤適的通信頻率、傳輸功率、調製編碼方案、以及通信接入策略等。決策過程往往需要復雜的算法和模型,例如基於強化學習、博弈論、規則庫匹配等方法,以達到頻譜利用效率、通信質量和乾擾避免之間的最佳平衡。一個智能的決策係統能夠根據不斷變化的無綫環境,動態地調整通信參數,實現最優的性能。 3. 學習能力 (Learning Capability): 認知無綫電的“認知”之處還在於其具備一定的學習能力。通過長期的運行和與環境的交互,認知無綫電可以學習到不同時間、不同地理位置下的頻譜使用規律,原用戶的行為模式,以及各種通信策略的有效性。這些學習到的知識可以用於優化未來的頻譜感知和決策過程,使係統能夠更快速、更準確地適應新的無綫環境,並不斷提升通信性能。機器學習、人工智能等技術在認知無綫電的學習能力方麵扮演著至關重要的角色。 認知無綫電網絡:構建智能通信的未來 將認知無綫電技術集成到無綫網絡中,就形成瞭認知無綫電網絡(Cognitive Radio Networks, CRNs)。CRNs不再是靜態的網絡結構,而是能夠動態地適應和演進的智能網絡。在CRNs中,每個節點(可以是終端設備、基站、甚至是中繼節點)都具備認知能力,能夠感知網絡狀態、頻譜可用性以及其他節點的行為,並據此進行協同決策和通信。 認知無綫電網絡的優勢和潛在應用場景極為廣泛: 提高頻譜利用效率: 這是認知無綫電最直接和最重要的價值。隨著無綫設備數量的爆炸式增長,可用頻譜資源變得越來越稀缺。傳統的固定頻譜分配模式已經難以滿足需求。認知無綫電通過動態頻譜接入(Dynamic Spectrum Access, DSA)和頻譜共享(Spectrum Sharing),能夠有效利用那些未被充分利用的頻譜,從而極大地提高頻譜的整體利用效率。例如,在電視廣播頻段(TV White Spaces)中,很多頻道在特定時間或地點是空閑的,認知無綫電就可以利用這些空間進行其他通信業務,而不會乾擾電視廣播。 增強網絡魯棒性和可靠性: 認知無綫電網絡能夠感知並應對各種網絡乾擾和故障。當某個頻段齣現嚴重乾擾時,網絡中的認知節點可以自動切換到其他可用頻段,以保證通信的連續性。在緊急通信場景下,認知無綫電網絡能夠動態地為關鍵通信分配頻譜資源,確保通信的優先性和可靠性。 實現更靈活和適應性的網絡: 認知無綫電網絡能夠根據通信需求、網絡負載、用戶移動性等因素,動態地調整網絡拓撲、資源分配和通信策略。例如,在密集用戶區域,網絡可以智能地劃分小區、調整功率,以優化用戶體驗。在不同應用場景下(如物聯網、車聯網、應急通信等),CRNs都可以通過自適應調整來滿足特定的性能要求。 支持下一代無綫通信標準: 認知無綫電技術被認為是未來5G、6G以及更先進的無綫通信係統的關鍵使能技術之一。它為實現海量連接、超低時延、超高帶寬等目標提供瞭重要的技術支撐,尤其是在頻譜資源管理、網絡智能化和協同通信等方麵。 推動新興應用的發展: 認知無綫電網絡為許多新興應用提供瞭可能。例如,在智能交通係統中,車輛之間的通信可以利用認知無綫電技術動態地選擇最佳的通信信道,確保交通信息的實時傳遞和車輛安全。在物聯網(IoT)領域,大量低功耗、低數據率的設備需要高效地共享有限的頻譜資源,認知無綫電能夠有效地解決這一挑戰。在公共安全和應急通信領域,認知無綫電網絡能夠快速部署,並根據現場情況動態調整通信能力,支持災難救援和應急響應。 認知無綫電網絡麵臨的挑戰與發展趨勢 盡管認知無綫電網絡前景廣闊,但在實際部署和應用中仍麵臨一些挑戰: 頻譜感知精度與可靠性: 如何在復雜電磁環境下實現高精度、低延遲、低功耗的頻譜感知是關鍵技術難題。虛假感知(錯誤地判斷頻譜狀態)和感知延遲都可能導緻頻譜資源的浪費或對原用戶的乾擾。 協同決策與博弈論: 在多用戶、多乾擾的環境下,如何實現各個認知節點之間的協同決策,避免“囚徒睏境”式的競爭,確保整體網絡的性能最大化,需要深入研究博弈論和分布式優化算法。 安全問題: 認知無綫電網絡的動態性和開放性也帶來瞭新的安全威脅,例如惡意節點可能僞裝成原用戶,或者進行欺騙性的頻譜感知,對網絡安全構成威脅。 標準化與互操作性: 缺乏統一的行業標準和接口,可能阻礙不同廠商的認知無綫電設備之間的互操作性,影響網絡的規模化部署。 法規和政策: 頻譜資源的有效利用涉及到復雜的法規和政策問題,需要政策製定者和技術研究者共同努力,建立健全支持認知無綫電發展的監管框架。 盡管存在挑戰,但認知無綫電網絡的發展勢頭依然強勁。未來的研究將更加側重於: 人工智能與機器學習的深度融閤: 利用更先進的AI技術,構建更強大的學習和決策引擎,使認知無綫電網絡具備更強的自適應能力和預測能力。 大規模認知無綫電網絡的協同: 研究如何管理和協調大規模認知節點之間的通信,實現高效的頻譜共享和資源優化。 麵嚮特定應用的認知無綫電網絡設計: 針對物聯網、車聯網、工業互聯網等不同應用場景,設計定製化的認知無綫電網絡架構和通信協議。 邊緣計算與認知無綫電的結閤: 將認知能力下沉到網絡邊緣,實現更快的響應速度和更智能化的資源分配。 總而言之,認知無綫電網絡代錶著未來無綫通信發展的重要方嚮。它不僅有望解決頻譜資源日益緊張的根本性問題,還將催生齣更智能、更靈活、更可靠的無綫通信係統,為構建萬物互聯的智能社會提供強有力的技術支撐。隨著技術的不斷成熟和相關標準的逐步完善,我們有理由相信,認知無綫電網絡將在不遠的將來,深刻地改變我們的通信生活。

用戶評價

評分

這本書的封麵設計簡直是藝術品,那種深邃的藍色調配上簡潔的幾何圖形,一眼就讓人感受到一種前沿科技的氛圍。我拿起它的時候,那種紙張的質感也非常舒服,厚實而不失細膩,讓人有種想立刻翻開閱讀的衝動。從排版上看,字體選擇得非常考究,大小和行間距都拿捏得恰到好處,即便是長時間閱讀也不會感到視覺疲勞。尤其是那些圖錶的繪製,綫條清晰,邏輯分明,即便是復雜的概念,也能通過這些視覺輔助材料迅速抓住要點。我記得扉頁上的那句引言,雖然我記不清原話瞭,但它營造齣的那種探索未知的精神,一下子就將我帶入瞭一個充滿無限可能性的技術世界。全書的裝幀看起來非常耐用,這意味著它可以陪伴我度過很長時間的學習和研究過程,這對於一本工具書或專業參考書來說至關重要。這種對細節的關注,從外到內,都體現瞭齣版方對知識的尊重,讓人在閱讀之前就收獲瞭極佳的體驗。

評分

這本書的語言風格是極其嚴謹且富有邏輯性的,它不像某些技術書籍那樣堆砌晦澀的術語,反而像一位經驗豐富的導師,循循善誘地引導讀者進入復雜的理論核心。作者在構建論點時,總能清晰地劃分齣基礎概念、進階分析和實際應用三個層次。閱讀過程中,我發現即便是麵對那些我原本覺得難以理解的數學模型,作者也總能提供一個非常直觀的物理意義解釋,讓人明白“為什麼”要用這個公式,而不是僅僅停留在“是什麼”。書中穿插的一些案例分析,雖然描述得相對簡略,但其選擇的角度非常刁鑽且貼近行業前沿,經常能啓發我思考現有係統的局限性。對於自學者來說,這種結構無疑是巨大的福音,它確保瞭知識體係的連貫性,避免瞭知識點的碎片化。每次讀完一個章節,我都會有一種豁然開朗的感覺,仿佛迷宮中的燈塔被點亮瞭,這是真正高質量技術寫作的標誌。

評分

這本書的深度和廣度都超齣瞭我的預期。起初,我以為它會專注於某一兩個核心技術點進行深挖,但翻閱目錄後發現,它幾乎囊括瞭整個技術棧的方方麵麵,從底層的物理層麵的挑戰,到上層網絡協議的設計哲學,都有涉及。更令人稱贊的是,作者在處理不同技術分支的交叉點時,展現齣瞭驚人的駕馭能力。比如,它在討論某一特定算法的性能優化時,會毫不避諱地追溯到其在不同信道模型下的理論極限,這種橫嚮和縱嚮的結閤,構建瞭一個非常立體化的知識框架。我特彆欣賞其中對未來趨勢的展望部分,雖然很多是基於當前的理論推演,但其論證過程非常紮實可靠,讓人對未來技術的發展方嚮有瞭一個相對清晰的預判。這不僅僅是一本描述“現狀”的書,更是一本指引“未來”的指南針。

評分

作為一本專業書籍,其參考價值是衡量其質量的關鍵指標之一。這本書在這一點上錶現得非常齣色。書中引用的文獻資料非常全麵且具有代錶性,幾乎涵蓋瞭過去十幾年該領域內所有裏程碑式的研究成果。尤其值得一提的是,書後附帶的術語錶和符號索引做得極其詳盡,這對於經常需要在不同章節間跳轉進行對比研究的讀者來說,簡直是救星,極大地提高瞭查閱效率。此外,我注意到作者在論述一些經典理論時,會特意標注齣不同學派對該理論的不同解讀或改進方嚮,這種中立而全麵的呈現方式,使得讀者在形成自己觀點時,能夠基於更廣泛的視角進行權衡。這種嚴謹的學術態度,使得這本書完全有資格成為該領域研究生和資深工程師案頭必備的工具書。

評分

這本書給我最大的觸動在於其行文中的“前瞻性思辨”。它沒有滿足於僅僅講解已有的技術規範和成熟的理論模型,而是在每一個關鍵節點都拋齣瞭開放性的問題,引導讀者去思考“如果換一種約束條件,現有方案會如何失效?”或者“哪些當前被忽略的因素可能在未來成為瓶頸?”。這種引導性的提問方式,極大地激發瞭我對現有解決方案的批判性思維。我感覺自己不是在被動地接受知識灌輸,而是在主動參與一場高水平的學術辯論。書中對一些“邊緣”技術路徑的探討雖然篇幅不長,卻往往是點睛之筆,顯示瞭作者深厚的洞察力和對技術演進脈絡的深刻理解。讀完之後,我發現自己看待技術問題時,視野不再局限於眼前的實現細節,而是開始關注更宏觀、更本質的係統設計哲學。

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