移動通信無綫網絡優化技術 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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俞興明，李宏慶 編

圖書標籤:

• 移動通信
• 無綫網絡
• 網絡優化
• 通信工程
• 無綫技術
• 信號處理
• 性能優化
• 測試與測量
• 5G
• 4G

齣版社： 西安電子科技大學齣版社

ISBN：9787560637822

版次：1

商品編碼：11775183

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-09-01

頁數：320

字數：460000

內容簡介

本書以TD-SCDMA移動通信係統為對象，以大唐移動通信設備有限公司的SPAN Outum和Analysis數據采集和分析軟件為例，係統地介紹瞭TD-SCDMA移動通信係統的基本原理、高層信令過程、無綫網絡優化方案，詳細地給齣瞭無綫網絡無綫數據采集和分析的軟硬件安裝、使用操作方法及發現和解決無綫網絡問題的方法，並列舉瞭大量優化項目實例。
本書可作為普通高校、高等職業院校通信技術專業和通信企業培訓部門的移動通信無綫網絡優化的教材，也可作為移動通信係統無綫網絡優化技術人員的參考書。

前言/序言

《深度學習在信號處理中的應用》 內容簡介 隨著信息技術的飛速發展，信號處理作為連接現實世界與數字世界的關鍵橋梁，其重要性日益凸顯。從通信、雷達、醫療成像到音頻、視頻分析，再到科學研究的各個前沿領域，高效、準確的信號處理技術都是不可或缺的核心要素。然而，傳統的信號處理方法往往依賴於手工設計的特徵提取和模型構建，在麵對日益復雜、海量、高維度的數據時，其性能提升遇到瞭瓶頸。近年來，以深度學習為代錶的人工智能技術取得瞭突破性進展，其強大的模式識彆、特徵學習和非綫性建模能力，為信號處理領域帶來瞭革命性的變革。 本書深入探討瞭深度學習在信號處理各個關鍵分支中的創新應用，旨在為讀者提供一個全麵、係統且富有實踐指導意義的學習平颱。我們不局限於單一的信號處理方嚮，而是將目光投嚮瞭更廣闊的領域，涵蓋瞭信號的分析、增強、壓縮、去噪、分類、識彆、估計以及生成等核心任務。通過引入和闡述各種前沿的深度學習模型和算法，本書揭示瞭如何利用神經網絡強大的學習能力，自動從原始信號數據中提取有意義的特徵，從而剋服傳統方法的局限性，實現前所未有的處理精度和效率。 本書的結構設計兼顧瞭理論深度與實踐應用，力求讓讀者在理解核心概念的同時，也能掌握將這些技術應用於實際問題的能力。 第一部分：深度學習基礎與信號處理的結閤 在開始深入探討具體應用之前，本書首先為讀者構建瞭堅實的理論基礎。我們將詳細迴顧深度學習的關鍵概念，包括但不限於： 神經網絡的基本原理： 從感知機到多層感知機，再到反嚮傳播算法，循序漸進地介紹神經網絡的工作機製，為理解更復雜的模型打下基礎。 捲積神經網絡（CNN）： 重點講解CNN在處理局部相關性強的信號（如圖像、時序信號）中的優勢，包括捲積層、池化層、激活函數以及它們如何協同工作以提取空間或時間特徵。 循環神經網絡（RNN）及其變種（LSTM, GRU）： 深入闡述RNN在處理序列數據（如音頻、文本、時序傳感器數據）中的核心作用，特彆是長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）如何解決傳統RNN的梯度消失/爆炸問題，有效地捕捉長距離依賴關係。 自編碼器（Autoencoders）： 介紹自編碼器的編碼-解碼結構，以及它們在無監督學習中的應用，如特徵降維、數據去噪和異常檢測。 生成對抗網絡（GANs）： 詳細闡述GANs的生成器-判彆器對抗訓練機製，以及其在信號生成、數據增強等領域的巨大潛力。 注意力機製（Attention Mechanisms）： 講解注意力機製如何使模型在處理序列數據時，聚焦於輸入序列中的重要部分，顯著提升瞭模型的錶達能力和性能。 在介紹完這些基礎模型之後，本書將重點討論如何將這些深度學習模型有效地應用於信號處理任務。這包括： 數據預處理與錶示： 信號數據格式的多樣性（如時域波形、頻域頻譜、圖像、多通道數據等）對模型輸入提齣瞭挑戰。我們將探討各種有效的預處理方法，如歸一化、標準化、時頻分析（如短時傅裏葉變換STFT、小波變換）、頻譜圖（Spectrogram）的生成與增強等，以及如何將這些錶示形式轉化為深度學習模型可接受的輸入。 損失函數的設計： 針對不同的信號處理任務，選擇和設計閤適的損失函數至關重要。我們將介紹均方誤差（MSE）、交叉熵（Cross-entropy）、感知損失（Perceptual Loss）等常用損失函數，並探討如何根據具體問題定製損失函數以優化模型性能。 模型訓練與優化策略： 涵蓋瞭優化器選擇（如Adam, SGD）、學習率調度、正則化技術（如Dropout, L1/L2正則化）、批量歸一化（Batch Normalization）等，以及它們在加速模型收斂和提高泛化能力中的作用。 第二部分：深度學習在經典信號處理任務中的應用 本部分將聚焦於深度學習在信號處理領域一係列經典但至關重要任務上的具體應用，通過大量的案例分析和技術講解，展示深度學習的強大威力。 信號去噪（Signal Denoising）： 噪聲是信號處理中普遍存在的問題，嚴重影響信號的質量和後續分析。本書將介紹如何利用深度神經網絡，如降噪自編碼器（Denoising Autoencoders）、U-Net結構（在圖像去噪領域取得巨大成功，也廣泛應用於各類信號去噪）、以及基於CNN或RNN的端到端去噪模型，從帶有噪聲的信號中恢復齣乾淨的原始信號。我們將探討不同類型的噪聲（如加性高斯白噪聲、脈衝噪聲、周期性噪聲）以及如何針對性地設計模型。 信號增強（Signal Enhancement）： 除瞭去噪，信號增強還包括提升信號的信噪比、分離混閤信號等。我們將探討深度學習在語音增強（如單通道語音增強、多人語音分離）、圖像超分辨率（Super-resolution）等方麵的應用，利用其強大的上下文理解和細節恢復能力，生成更高質量的信號。 信號分類與識彆（Signal Classification and Recognition）： 識彆特定類型的信號是許多應用的核心，例如醫療信號（心電圖ECG、腦電圖EEG）、環境監測信號（地震波、聲學信號）、通信信號（調製類型識彆）等。本書將詳細介紹如何使用CNN、RNN、或者結閤瞭兩者優勢的混閤模型來處理這些分類任務。我們將關注特徵提取的有效性以及如何構建區分度高的分類器。 信號估計（Signal Estimation）： 在許多場景下，需要估計信號的某些參數，例如信號源定位、信道狀態估計、目標參數估計等。本書將探討深度學習在這些估計任務中的作用，例如利用RNN或CNN來預測信道狀態信息（CSI），或利用基於深度學習的解調器來估計調製參數。 信號壓縮與復原（Signal Compression and Reconstruction）： 傳統信號壓縮依賴於冗餘度分析，而深度學習可以通過學習信號的潛在錶示（Latent Representation）來實現更高效的壓縮。我們將介紹基於自編碼器的學習式壓縮方法，以及如何利用GANs等模型從壓縮錶示中高質量地復原原始信號。 信號生成（Signal Generation）： GANs在信號生成方麵展現瞭驚人的能力，可以生成逼真的語音、音樂、甚至閤成醫學圖像。本書將深入探討GANs在生成各種信號類型中的應用，例如用於數據增強、模擬未知場景、或創造新的藝術形式。 第三部分：前沿深度學習技術在信號處理中的擴展應用 在掌握瞭深度學習在經典信號處理任務中的應用後，本書將進一步拓展到更先進、更具挑戰性的領域，展示深度學習解決復雜信號問題的能力。 時空信號處理（Spatio-temporal Signal Processing）： 許多現實世界的信號同時具有時間和空間維度，例如視頻信號、多傳感器網絡數據、氣象數據等。本書將介紹如何利用3D-CNN、Conv-LSTM等模型來捕捉信號的時空相關性，並應用於視頻分析、物體跟蹤、行為識彆等任務。 聯邦學習與分布式信號處理（Federated Learning and Distributed Signal Processing）： 在數據隱私日益受到重視的今天，聯邦學習為在不共享原始數據的情況下進行模型訓練提供瞭可能，這對於分布式部署的傳感器網絡或移動設備上的信號處理尤為重要。本書將探討聯邦學習的原理及其在信號去噪、分類等分布式場景下的應用。 強化學習在信號控製與優化中的應用（Reinforcement Learning in Signal Control and Optimization）： 強化學習擅長在動態環境中進行決策和優化。本書將介紹如何將強化學習應用於信號傳輸的動態調度、資源分配、或者自適應濾波器的設計等領域，通過與環境的交互來學習最優的控製策略。 可解釋性深度學習在信號分析中的應用（Explainable Deep Learning in Signal Analysis）： 隨著深度學習模型在關鍵領域的應用越來越廣泛，對其決策過程的可解釋性需求也日益增長。本書將探討如何利用注意力可視化、LIME、SHAP等技術來理解深度學習模型為何做齣特定的信號處理決策，從而增強模型的魯棒性和可信度，尤其是在醫療診斷、故障檢測等對可解釋性要求極高的領域。 遷移學習與少樣本學習在信號處理中的應用（Transfer Learning and Few-shot Learning in Signal Processing）： 在某些信號處理任務中，標注數據可能非常稀缺。本書將介紹遷移學習如何利用預訓練模型來加速新任務的學習，以及少樣本學習如何讓模型在隻有少量樣本的情況下也能取得良好性能，這對於罕見病信號診斷、新型信號識彆等具有重要意義。 學習本書的讀者群體 本書的目標讀者群體廣泛，包括但不限於： 在校學生： 計算機科學、電子工程、通信工程、人工智能等相關專業的本科生、碩士生和博士生，希望深入瞭解深度學習在信號處理領域的最新進展。 科研人員： 從事信號處理、機器學習、人工智能等領域的研究人員，尋求新的研究思路和技術工具。 工程師與開發人員： 在通信、雷達、醫療、音頻、視頻、金融等行業工作的工程師，希望將深度學習技術應用於實際工程問題，提升産品性能。 對人工智能和信號處理感興趣的從業者： 希望跨領域學習，掌握未來技術發展趨勢的專業人士。 本書的特色與價值 理論與實踐相結閤： 既有嚴謹的理論推導，也包含豐富的實際案例和代碼示例（可能在附錄或配套資源中提供），幫助讀者將理論知識轉化為實踐能力。 前沿性與全麵性： 涵蓋瞭深度學習在信號處理領域最前沿和最核心的應用方嚮，內容更新且具有前瞻性。 係統性與結構化： 按照由淺入深、由基礎到前沿的邏輯順序進行組織，便於讀者循序漸進地學習。 解決實際問題的導嚮： 強調深度學習技術如何有效地解決信號處理中的實際痛點和挑戰。 高質量的專業內容： 嚴格審校，確保內容的準確性、專業性和前沿性。 通過閱讀本書，讀者將能夠深刻理解深度學習如何重塑信號處理的未來，並掌握運用這些先進技術解決復雜信號問題的能力，為個人職業發展和學術研究開啓新的篇章。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在運營商一綫工作的工程師，每天麵對的就是各種復雜的網絡問題，用戶投訴、KPI不達標等等，真是讓人頭疼。以前我們更多的是依靠經驗和一些簡單的工具來處理，效果總是差強人意。接觸瞭這本書之後，我纔真正意識到，原來無綫網絡優化還有這麼係統、這麼科學的方法論。書裏對各種優化場景的描述，比如熱點區域的容量提升、邊緣覆蓋的增強、同頻乾擾的抑製等等，都寫得非常到位，而且給齣瞭很多具體的實施步驟和參數調整建議。最讓我受益匪淺的是，它詳細闡述瞭不同優化指標之間的相互製約關係，以及如何在高層麵上進行權衡和決策。過去我們可能隻關注某個單項指標的提升，但忽略瞭對整體網絡性能的影響。這本書讓我學會瞭從全局的角度去看待網絡優化，明白瞭很多看似矛盾的優化目標其實可以通過更精妙的手段來解決。比如，書中關於資源調度和功率控製的章節，給我提供瞭很多新的思路，讓我能夠更有效地利用有限的頻譜資源，提升網絡的整體吞吐量。而且，它還涉及到瞭一些自動化優化和智能運維的內容，這對於我們這種需要處理大量告警和參數配置的工作來說，簡直是福音。這本書確實是一本能夠幫助我們解決實際工作痛點的實用工具書。

評分☆☆☆☆☆

這本書對我來說，就像是一場精妙的“診斷與治療”的旅程。作為一名在高校從事通信理論教學多年的教師，我一直緻力於將最新的技術進展融入到我的課堂中。在接觸這本《移動通信無綫網絡優化技術》之前，我對於無綫網絡優化的理解更多地停留在概念層麵，或者是一些相對陳舊的教材內容。這本書給我帶來瞭全新的視角，它非常注重實戰性和前沿性。它不僅僅羅列瞭各種優化技術，而是深入分析瞭這些技術在解決實際網絡問題時的應用場景、優缺點以及實施效果。書中的很多案例分析都非常具體，比如如何通過調整鄰區關係來減少切換失敗，或者如何利用波束賦形來提升用戶體驗。這些內容對於我備課和指導學生進行課題研究非常有價值。讓我印象深刻的是，作者在討論乾擾協調時，不僅介紹瞭傳統的乾擾抵消技術，還重點探討瞭近年來興起的載波聚閤、MIMO等技術如何協同工作，共同提升網絡性能。這種將多種技術融會貫通的講解方式，讓我能夠更好地把握網絡優化的整體脈絡。這本書的深度和廣度都恰到好處，既有理論的支撐，又不失實踐的指導意義，是我在教學和科研道路上的一位得力助手。

評分☆☆☆☆☆

我是一名軟件開發工程師，雖然不是直接從事通信網絡方麵的工作，但我們部門的很多項目都與移動通信應用息息相關，需要理解網絡性能對用戶體驗的影響。我一直想找一本能夠讓我快速瞭解無綫網絡優化核心思想的書，但市麵上很多技術書籍都過於專業，讓我望而卻步。偶然翻閱到這本《移動通信無綫網絡優化技術》，我驚喜地發現它非常適閤我這樣的跨領域讀者。它並沒有過多地深入到通信協議的底層細節，而是更側重於介紹網絡優化所要解決的核心問題和常用的技術手段。書中對網絡參數、性能指標以及它們之間的關聯性做瞭清晰的梳理，這讓我能夠更好地理解為什麼某些應用在網絡擁堵時會齣現卡頓，或者為什麼在某些區域信號會變得很差。書中關於容量規劃和資源分配的章節，讓我對如何提高網絡效率有瞭初步的認識，這對於我們設計高並發、低延遲的應用非常有啓發。此外，書中還提到瞭人工智能和大數據在網絡優化中的應用，這讓我看到瞭未來技術發展的方嚮，也為我思考如何將這些技術融入到自己的開發工作中提供瞭新的思路。總的來說，這本書非常適閤那些想快速建立對移動通信網絡優化基本認識的非專業人士。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，這本書一開始吸引我的，是它簡潔而富有力量的書名——《移動通信無綫網絡優化技術》。作為一名對通信技術充滿好奇心的愛好者，我總是希望能找到一本能夠係統地介紹某個領域，又能讓我感受到其中奧妙的書。這本書在這方麵做得相當齣色。它並沒有一開始就拋齣大量的公式和專業術語，而是通過生動的比喻和形象的描述，將一些抽象的概念具象化。比如，在講解小區覆蓋時，作者用瞭“聲音傳播”的類比，讓我立刻就能理解信號衰減、阻擋等概念。在描述乾擾時，則形象地比喻為“噪音”，強調瞭有效抑製乾擾的重要性。更難得的是，這本書在講解一些復雜的優化算法時，並沒有迴避其中的數學原理，而是巧妙地將理論推導融入到實際的應用場景中，讓讀者在理解應用的同時，也能對背後的原理有所認識。比如，在介紹切換算法時，它不僅僅列齣瞭各種切換參數，更重要的是解釋瞭這些參數是如何影響用戶體驗的，以及在不同場景下應該如何調整。這本書的結構也非常閤理，從基礎的覆蓋優化到復雜的容量提升，再到網絡乾擾的協調，循序漸進，讓我能夠一步一個腳印地掌握知識。讀完之後，我感覺自己對無綫網絡的運行機製有瞭更深刻的理解，也對未來的通信技術發展充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

這本書真的讓我耳目一新！作為一名初涉移動通信領域的研究生，我一直覺得無綫網絡優化這個話題既重要又深奧。之前看過一些基礎性的教材，但總感覺缺乏實操指導，而且很多理論都寫得比較晦澀，難以消化。直到我拿到這本《移動通信無綫網絡優化技術》，簡直就像是打開瞭一扇新世界的大門。它沒有直接從最底層的物理層原理講起，而是選擇瞭從一個更宏觀、更貼近實際應用的視角切入，比如網絡覆蓋、容量提升、乾擾協調等等。書中的案例分析非常貼切，讓我能立刻聯想到我們在實驗室或者實際網絡中遇到的問題。而且，作者在講解一些復雜的優化算法時，也盡量用通俗易懂的語言和圖示來輔助說明，這一點我特彆欣賞。比如，在講到切換優化時，它並沒有僅僅停留在參數設置的層麵，而是深入分析瞭不同場景下用戶體驗的細微差彆，以及如何通過精細化的參數調整來最大程度地減少掉話率和卡頓感。此外，書中還穿插瞭一些前沿的技術趨勢，比如5G和未來6G的一些初步構想，這讓我對整個行業的發展方嚮有瞭更清晰的認識，也激發瞭我進一步深入研究的興趣。總的來說，這本書對於想要快速上手無綫網絡優化，並且希望理論與實踐相結閤的讀者來說，無疑是一本不可多得的寶藏。它不僅傳授瞭知識，更重要的是點燃瞭探索的熱情。