全新正版 压缩感知理论及其在无线网络中的应用(电子信息前沿技术丛书) [美]Zhu Han pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] Zhu Han，Husheng Li，Wot 著

图书标签:

• 压缩感知
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• 通信工程
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• 无线通信
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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302468745

商品编码：30009460096

包装：平装-胶订

出版时间：2018-01-01

基本信息

书名：全新正版 压缩感知理论及其在无线网络中的应用(电子信息前沿技术丛书)

定价：75.00元

作者：Zhu Han,Husheng Li,Wotao Yin著,戴凌

出版社：清华大学出版社

出版日期：2018-01-01

ISBN：9787302468745

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装-胶订

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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压缩感知理论是信号处理领域中一种利用远低于经典奈奎斯特采样频率的方法对稀疏信号进行编码的全新理论。该理论可对大量信号集进行高效而的采集、存储、融合和处理。压缩感知理论有效融合了数据采集、压缩、降维和优化等多项理论和技术，已引起多个领域的科研人员和工程师的高度关注。美国无线通信领域学者Zhu Han、Husheng Li和Wotao Yin在剑桥大学出版社出版的Compressive Sensing for Wireless Networks一书，是世界上*本关于如何将压缩感知这一革命性理论应用于无线网络的专著。该书从统一的框架出发，从无线网络的角度全面阐述了如何将*的压缩感知理论有效地与信道估计、超宽带系统、无线定位、多址接入、认知无线电等典型的无线网络相结合，从而更高效和准确地解决无线网络中面临的各种问题。《压缩感知理论及其在无线网络中的应用》将有助于不同水平的读者在了解压缩感知理论的数学背景的基础上，建立起对压缩感知理论的深入认识和理解，培养读者利用压缩感知理论更有效地解决无线网络中各种问题的能力。

内容提要

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This is a simplified Chinese edition of the following title(s) published by Cambridge University Press: Compressive Sensing for Wireless Networks ISBN 9781107018839i Cambridge University Press 2013This book is in copyright. Subject to statutory exception and to the provisions of relevant collective licensing agreements, no reproduction of any part may take place without the written permission of Cambridge University Press.This simplified Chinese edition for the People�餾 Republic of China (excluding Hong Kong, Macau and Taiwan) is published by arrangement with the Press Syndicate of the University of Cambridge, Cambridge, United Kingdom.i Cambridge University Press and Tsinghua University Press 2018This simplified Chinese edition is authorized for sale in the People�餾 Republic of China(excluding Hong Kong, Macau and Taiwan) only. Unauthorised export of this simplified Chinese edition is a violation of the Copyright Act.No part of this publication may be reproduced or distributed by any means, or stored in a database or retrieval system, without the prior written permission of Cambridge University Press and Tsinghua University Press.

目录

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目录

章引言

1.1动机和目标

1.2纲要

第2章无线网络概述

2.1无线信道模型

2.1.1电波传播

2.1.2干扰信道

2.2无线网络分类

2.2.13G及B3G蜂窝通信网

2.2.2WiMA络

2.2.3WiFi网络

2.2.4无线个域网

2.2.5无线Ad hoc网

2.2.6无线传感网

2.3先进无线通信技术

2.3.1OFDM技术

2.3.2多天线系统

2.3.3认知无线电

2.3.4调度和多址接入

2.3.5无线定位

第3章压缩感知理论框架

3.1背景

3.2传统采样与压缩感知

3.3稀疏表示

3.4CS编码与解码

3.5示例

第4章稀疏优化算法

4.1优化理论简介

4.2稀疏优化模型

4.3经典的求解方法

4.4收缩操作

4.5近似点线性算法

4.5.1前向后向算子分裂

4.5.2示例

4.5.3收敛速率

4.6对偶算法

4.6.1对偶化

4.6.2增广拉格朗日方法

4.6.3布拉格曼方法

4.6.4布拉格曼迭代和去噪

4.6.5线性布拉格曼方法和增广模型

4.6.6处理复数据和变量

4.7交替方向乘子法

4.7.1框架

4.7.2ADM在稀疏优化的应用

4.7.3在分布式优化中的应用

4.7.4分散优化的应用

4.7.5收敛速率

4.8(块)坐标小化和梯度下降

4.9同伦算法与参数二次规划

4.10延拓、变换步长及线性搜索

4.11用于稀疏优化的非凸方法

4.12贪婪算法

4.12.1贪婪追踪算法

4.12.2迭代支集检测

4.12.3硬门限

4.13恢复低秩矩阵的算法

4.14如何选择算法

第5章基于压缩感知的模数转换器

5.1传统模数转换器基础

5.1.1采样定理

5.1.2量化

5.1.3实际实现

5.2解调ADC

5.2.1信号模型

5.2.2结构

5.3宽带调制转换器ADC

5.3.1结构

5.3.2与解调器的对比

5.4Xampling

5.4.1统一子空间

5.4.2结构

5.4.3X�睞DC及硬件实现

5.4.4X�睤SP及子空间算法

5.5其他结构

5.5.1采样

5.5.2滤波

5.5.3延迟线

5.5.4其他各类相关文献

5.6小结

第6章压缩感知信道估计

6.1引言和动机

6.2多径信道估计

6.2.1信道模型和基于训练的算法

6.2.2压缩感知信道估计

6.3OFDM信道估计

6.3.1系统模型

6.3.2压缩感知OFDM信道估计器

6.3.3数值算法

6.3.4数值仿真

6.4水声信道估计

6.4.1信道模型

6.4.2压缩感知算法

6.5域估计

6.5.1域模型

6.5.2矩阵完成算法

6.5.3仿真结果

6.6其他信道估计方法

6.6.1盲信道估计

6.6.2自适应算法

6.6.3组稀疏方法

6.7小结

第7章超宽带系统

7.1UWB系统简介

7.1.1UWB发展历程及应用

7.1.2UWB特点

7.1.3UWB的数学模型

7.2UWB信号的压缩

7.2.1发射端压缩

7.2.2接收端压缩

7.3UWB信号的重构

7.3.1块重构

7.3.2Bayesian重构

7.3.3与计算有关的问题

7.4UWB通信中的直接解调

7.4.1收发机结构

7.4.2解调

7.5小结

第8章定位

8.1定位简介

8.2压缩感知理论的直接应用

8.2.1通用原理

8.2.2WLAN中的定位

8.2.3认知无线电中的定位

8.2.4动态压缩感知

8.3压缩感知理论的非直接应用

8.3.1UWB定位系统

8.3.2空时压缩感知

8.3.3联合压缩感知和TDOA

8.4小结

第9章多址接入

9.1简介

9.2多用户检测简介

9.2.1CDMA系统模型

9.2.2多用户检测与压缩感知的比较

9.2.3多用户检测的各种算法

9.2.4优多用户检测器

9.3蜂窝系统中的多址接入

9.3.1上行

9.3.2下行

9.4传感器网络中的多址接入

9.4.1单跳

9.4.2多跳

9.5小结

0章认知无线电网络

10.1简介

10.2文献综述

10.3基于压缩感知的协作频谱感知

10.3.1系统模型

10.3.2CSS矩阵完成算法

10.3.3CSS联合稀疏重构算法

10.3.4讨论

10.3.5仿真结果

10.4动态方法

10.4.1系统模型

10.4.2动态重构算法

10.4.3仿真结果

10.5与定位的结合

10.5.1系统模型

10.5.2频谱感知和定位的联合算法

10.5.3仿真结果

10.6小结

参考文献

作者介绍

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Zhu Han（韩竹），美国德克萨斯州休斯敦大学电气与计算机工程系、计算机科学系教授，IEEE Fellow，IEEE通信协会杰出讲师。1997年在清华大学电子工程系获得学士学位，1999年和2003年在美国马里兰大学获得硕士和博士学位。2000—2002年在马里兰州日耳曼敦捷迪讯通信（SU）公司担任研发工程师，2003—2006年在马里兰大学担任助理研究员，2006—2008年在爱达荷州博伊西州立大学任助理教授。研究领域包括无线资源分配与管理、无线通信与网络、博弈论、大数据分析、安全、智能电网等。2010年获美国国家科学基金会（NSF）杰出青年奖，2011年获IEEE通信协会Fred W. Ellersick奖，2015年获EURASIP Journal on Advances in Signal Processing佳论文奖，2016年获IEEE通信系统领域Leonard G. Abraham奖，多次在IEEE学术会议中获得佳论文奖。
Husheng Li（李虎生），美国田纳西大学电子工程与计算机科学系副教授。先后于1998年和2000年在清华大学电子工程系获得学士和硕士学位，2005年在美国普林斯顿大学获得博士学位。2005—2007年在美国加利福尼亚州圣迭戈市高通公司任高级工程师。2007年加入田纳西大学电子工程与计算机科学系，担任助理教授，2013年晋升为副教授。研究领域主要包括统计信号处理、无线通信、网络、智能电网、博弈论等。2005年获EURASIP Journal of Wireless Communications and Networks佳论文奖，2010年获IEEE全球通信会议（GLOBE）佳演示奖，2011年获IEEE国际通信大会（ICC）佳论文奖，2012年获IEEE智能电网会议佳论文奖。
Wotao Yin（印卧涛），美国加利福尼亚大学洛杉矶分校（UCLA）数学系教授。2001年在南京大学数学与应用数学系获得学士学位，2003年和2006年在哥伦比亚大学工业工程与运筹学系获得运筹学硕士和博士学位。2004—2006年在普林斯顿的西门子研究所担任实习研究员。博士毕业后，分别于2006—2012年和2012—2013年在美国莱斯大学计算与应用数学系担任助理教授和副教授，2013年至今在美国加利福尼亚大学洛杉矶分校（UCLA）数学系担任教授。研究领域包括大规模并行计算、优化理论、稀疏优化的理论、算法与应用。2008年获得美国国家科学基金会（NSF）杰出青年奖，2009年获得斯隆研究奖（Alfred P. Sloan Fellow），2016年获第七届世界华人数学家大会晨兴应用数学金奖。

文摘

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序言

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《无线通信网络原理与实践》 概述 本书旨在深入剖析现代无线通信网络的核心原理，并结合实际工程应用，为读者构建一个全面、系统的认知框架。内容涵盖了无线通信系统的基础理论、关键技术、网络架构，以及当前与未来发展的重要趋势。本书面向通信工程、电子信息工程、计算机科学与技术等相关专业的本科生、研究生，以及从事无线通信技术研发、系统设计、网络规划与优化的工程师和研究人员。 第一部分：无线通信系统基础 本部分将从最基础的概念入手，为读者建立起理解复杂无线网络所需的地基。 第一章：无线通信系统概览 1.1 无线通信的演进历程: 从早期的模拟通信到如今的5G甚至6G，梳理无线通信技术发展的关键节点和驱动力。 1.2 无线通信系统的基本组成: 详细介绍基站、终端设备、传输网络、核心网等关键单元的功能与协作。 1.3 无线通信的优势与挑战: 分析无线通信相较于有线通信的灵活性、可移动性等优势，以及其面临的信号衰落、干扰、安全性等固有挑战。 1.4 无线通信分类: 介绍不同范围和场景的无线通信系统，如蜂窝移动通信、局域无线网（Wi-Fi）、蓝牙、卫星通信等。 第二章：信号传播与信道模型 2.1 电磁波传播基本原理: 探讨无线电波的产生、传播、衰减、反射、衍射、散射等现象。 2.2 无线信道特性: 详细分析自由空间传播、地面传播、对流层传播等不同传播环境下的信道特性。 2.3 衰落现象及其影响: 深入讲解瑞利衰落、莱斯衰落、多径衰落等，并分析其对信号质量和通信性能的影响。 2.4 常用无线信道模型: 介绍用于仿真和分析的经典信道模型，如平坦衰落模型、频率选择性衰落模型、Urban、Rural、Hilly Terrain等模型。 2.5 信道估计与均衡: 探讨如何通过信道估计来了解当前信道状态，以及如何利用均衡技术来补偿信道失真。 第三章：调制解调技术 3.1 数字调制概述: 介绍将数字信息映射到模拟信号载波的基本原理。 3.2 幅度调制 (AM): AM、DSB、SSB等。 3.3 频率调制 (FM): FM、PM等。 3.4 相位调制 (PSK): BPSK、QPSK、8PSK等。 3.5 幅度键控 (ASK): 2ASK、8ASK等。 3.6 正交幅度调制 (QAM): QPSK、16QAM、64QAM、256QAM等，分析其频谱效率和抗噪声能力。 3.7 现代调制技术: 介绍OFDM（正交频分复用）等先进调制技术在现代无线通信中的应用。 3.8 解调技术: 介绍相干解调、非相干解调等。 第四章：多址技术 4.1 多址技术概述: 解决多个用户共享同一无线资源的基本方法。 4.2 频分多址 (FDMA): 工作原理、优缺点。 4.3 时分多址 (TDMA): 工作原理、优缺点。 4.4 码分多址 (CDMA): 工作原理、伪随机码、扩频技术、优缺点。 4.5 正交频分多址 (OFDMA): 在4G/5G中的应用，与OFDM的关系。 4.6 其他多址技术: 如动态时分多址 (D-TDMA)、混合多址等。 第五章：信道编码与纠错 5.1 差错控制编码基础: 引入冗余信息以检测和纠正传输过程中的错误。 5.2 线性分组码: 汉明码、循环码等。 5.3 卷积码: 编码过程、Viterbi译码算法。 5.4 Turbo码: 现代高码率码的重要代表。 5.5 LDPC码: 在4G/5G中广泛应用的低密度奇偶校验码。 5.6 交织技术: 改善突发错误下的纠错性能。 第二部分：无线通信网络架构与关键技术 本部分将深入探讨构成现代无线通信网络的关键组成部分及其工作原理。 第六章：蜂窝移动通信网络 6.1 蜂窝网络的基本概念: 小区划分、频率复用、移动管理。 6.2 移动通信系统演进 (1G-5G): 1G: 模拟系统，GSM。 2G: 数字系统，GSM，GPRS，EDGE。 3G: WCDMA，CDMA2000，HSPA。 4G: LTE，LTE-Advanced，OFDMA，MIMO。 5G: NR，NSA/SA架构，eMBB/mMTC/uRLLC三大场景。 6.3 网络架构: 核心网: EPC (Evolved Packet Core)，5GC (5G Core)。 接入网: eNodeB，gNB。 用户设备: 手机、IoT设备等。 6.4 移动性管理: 小区切换，漫游。 6.5 资源管理: 调度算法，功率控制。 第七章：多输入多输出 (MIMO) 技术 7.1 MIMO基本原理: 利用多根天线在发送端和/或接收端来提升系统性能。 7.2 MIMO系统模型: 开环MIMO，闭环MIMO。 7.3 MIMO增益: 空间复用 (Spatial Multiplexing): 提高数据传输速率。 分集 (Diversity): 提高链路可靠性。 波束成形 (Beamforming): 集中能量，提高覆盖和减少干扰。 7.4 MIMO技术在4G/5G中的应用: Massive MIMO。 第八章：网络接入技术与协议 8.1 无线局域网 (WLAN): 802.11系列标准: Wi-Fi 4 (802.11n), Wi-Fi 5 (802.11ac), Wi-Fi 6 (802.11ax)。 MAC层协议: CSMA/CA，帧结构。 安全性: WEP, WPA, WPA2, WPA3。 8.2 蓝牙 (Bluetooth): 经典蓝牙，低功耗蓝牙 (BLE)，应用场景。 8.3 物联网 (IoT) 通信技术: LPWAN: LoRa, NB-IoT, LTE-M。 其他IoT协议: Zigbee, Thread。 第九章：网络优化与性能评估 9.1 网络性能指标: 吞吐量，时延，丢包率，连接成功率，覆盖率。 9.2 干扰分析与抑制: 同频干扰，邻频干扰，用户间干扰。 9.3 移动通信网络优化: 切换优化: 切换参数调整，切换策略。 覆盖优化: 站址选择，天线调整，功率控制。 容量优化: 载波聚合，频率规划。 9.4 QoS (Quality of Service): 服务质量保障机制。 9.5 网络仿真与测试: 介绍常用的仿真工具和测试方法。 第三部分：无线通信网络前沿与未来发展 本部分将目光投向无线通信领域的最新研究热点和未来发展方向。 第十章：软件定义网络 (SDN) 与网络功能虚拟化 (NFV) 在无线网络中的应用 10.1 SDN概述: 控制平面与数据平面分离。 10.2 NFV概述: 将网络功能从专用硬件迁移到通用服务器。 10.3 SDN/NFV对无线网络的影响: 灵活性，敏捷性，成本效益。 10.4 C-RAN (Cloud-RAN): 云化无线接入网。 10.5 网络切片 (Network Slicing): 在5G中实现不同业务需求的定制化网络。 第十一章：人工智能与机器学习在无线通信中的应用 11.1 AI/ML在无线通信中的机遇: 提高资源利用率，优化网络性能，增强安全性。 11.2 具体应用场景: 信道预测与估计: 提高通信效率。 智能调度与资源分配: 动态优化网络资源。 故障检测与预测: 提升网络可靠性。 干扰管理: 智能识别和规避干扰。 能耗管理: 优化设备能耗。 11.3 挑战与展望: 数据隐私，模型可解释性，实时性要求。 第十二章：未来无线通信技术展望 (6G及以后) 12.1 6G愿景: 覆盖范围、数据速率、连接密度、时延、感知、智能化等方面的飞跃。 12.2 关键技术方向: 太赫兹 (THz) 通信: 极高带宽。 全息通信: 沉浸式体验。 通信与感知融合: 将通信系统作为传感器。 空天地一体化网络: 实现全球无缝覆盖。 量子通信: 安全性突破。 先进AI/ML驱动的网络: 全面智能化。 12.3 潜在应用: 智能制造，自动驾驶，远程医疗，虚拟现实/增强现实。 结论 本书通过对无线通信系统基础理论的系统阐述，深入剖析了现代无线通信网络的关键技术与架构，并前瞻性地探讨了人工智能、SDN/NFV以及6G等前沿技术在无线通信领域的应用与发展趋势。希望本书能够为读者提供坚实的理论基础和广阔的视野，助力其在快速发展的无线通信领域取得更大的成就。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名有点长，一开始让我有些犹豫。我一直对压缩感知这个概念很感兴趣，但总觉得它离我比较远，理论性太强，不知道能不能在实际应用中找到突破口。当我看到“在无线网络中的应用”这个副标题时，眼前一亮。无线网络本身就是一个非常复杂的系统，如果压缩感知能够对其进行优化，那简直是太有价值了。我一直觉得，理论的价值最终要体现在实际的应用中，能够解决实际问题，才是硬道理。这本书的作者是[美]Zhu Han，一个名字我有点陌生，但“电子信息前沿技术丛书”这个系列的名字则给了我一些信心。这说明这本书很可能是在该领域具有一定影响力的著作，或者是对该领域有深度研究的学者所著。我特别好奇，这本书究竟是如何将如此抽象的数学理论与我们每天都在接触的无线网络技术联系起来的。是讲解了具体的算法，还是提供了案例分析？是侧重于理论的推导，还是更偏向于实践的指导？我希望它能提供一些非常具体的、可操作性的思路，而不是泛泛而谈。对于一个非专业人士来说，理解复杂的数学公式和证明过程可能是一大挑战，但我更期待的是书中能够清晰地阐述压缩感知背后的核心思想，以及它如何为无线网络带来革新。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书，我首先被它扎实的理论基础所吸引。压缩感知，这个词本身就充满了神秘感，仿佛预示着一种全新的信号采集和处理方式。我印象最深的是书中对采样定理的挑战，以及如何通过稀疏表示和优化重构来重建信号。这部分内容虽然理论性较强，但作者的讲解方式非常有条理，循序渐进，让我在理解上没有感到太大的困难。特别是书中引用的一些经典文献和数学推导，都显得非常严谨。我一直在思考，在海量数据爆炸的时代，我们如何才能更高效地采集和传输信息。压缩感知提供的解决方案，无疑给了我很多启发。它打破了传统奈奎斯特采样定理的限制，这意味着在某些情况下，我们可以用更少的采样点获得与传统方法相同甚至更好的信息。这对于带宽有限、功耗敏感的无线网络来说，简直是福音。我特别关注书中关于稀疏性是如何在无线网络中体现的，以及作者是如何利用这一特性来设计压缩感知的框架。这本书不仅仅是在讲述一个理论，更像是在为我们描绘一个更高效、更智能的通信未来。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我惊艳的部分，在于它将抽象的压缩感知理论与无线网络的实际应用紧密结合。我一直觉得，很多理论知识，如果不能与实际问题相结合，就显得有些“空中楼阁”。但这本书完全不同，它通过大量的例子和案例，向我们展示了压缩感知在无线通信中的巨大潜力。比如，书中可能探讨了如何在低功耗传感器网络中实现高效的数据采集，或者如何在复杂的无线信道环境下进行鲁棒的信号重构。我特别想知道，书中是否有提到如何利用压缩感知来解决无线网络中的频谱感知、干扰抑制或者波束形成等问题。这些都是目前无线通信领域亟待解决的关键难题，如果压缩感知能够提供有效的解决方案，那将是革命性的。我希望书中能够给出具体的算法流程和性能分析，让我们能够直观地感受到压缩感知带来的优势。读这本书，我感觉自己仿佛站在了信息科学的最前沿，看到了未来的通信图景。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我深刻体会到理论与实践结合的重要性。作者在讲解压缩感知的核心原理时，并没有止步于数学公式的推导，而是花了大量的篇幅来探讨其在无线网络中的具体应用场景。这让我意识到，理论的价值在于能够解决实际问题。书中可能详细介绍了如何利用压缩感知技术来优化无线传感网络的节点部署，提高数据采集的效率和准确性；或者如何运用其原理来设计更高效的无线通信协议，减少数据传输的冗余，降低能耗。我特别好奇书中是否还涉及了压缩感知在认知无线电、大规模MIMO等前沿技术中的应用。这些都是当前无线通信领域的研究热点，如果能够将压缩感知与这些技术相结合，必将产生巨大的创新火花。这本书不仅仅是一本学术专著，更像是一位经验丰富的工程师，将自己多年的研究成果和实践经验毫无保留地分享给了读者，让我受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的最大感受，是它拓展了我对信息处理和通信方式的认知边界。我之前对压缩感知了解不多，觉得它只是一个理论概念。但读完这本书，我才明白，它其实是一种非常强大且具有前瞻性的信号处理范式。书中通过对无线网络中各种应用场景的深入剖析，例如在通信系统中的信号采集、在网络监控中的数据压缩、甚至在某些特定场景下的信息恢复，都展现了压缩感知独特而高效的解决问题的方式。我特别关注书中关于如何通过稀疏表示和优化重构来实现信号的压缩和恢复的部分，这让我对如何以更低的采样率、更少的传输资源获取和处理信息有了全新的认识。本书的理论深度和应用广度都给我留下了深刻的印象，它不仅仅是一本为专业研究者提供的参考书，对于任何对信息科学和无线通信未来发展感兴趣的读者来说，都具有重要的参考价值。