5G與認知網絡的融閤 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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☆☆☆☆☆

崔翠梅 著

圖書標籤:

• 5G
• 認知網絡
• 無綫通信
• 人工智能
• 機器學習
• 網絡優化
• 無綫接入
• 移動通信
• 網絡安全
• 邊緣計算

齣版社： 江蘇大學齣版社

ISBN：9787568406406

版次：1

商品編碼：12258683

包裝：平裝

開本：32開

齣版時間：2017-10-01

用紙：膠版紙

頁數：219

正文語種：中文

內容簡介

　　《5G與認知網絡的融閤》從科研和實際應用的角度齣發，全麵、係統地介紹瞭認知無綫電、認知網絡與5G關鍵技術的新發展及相關研究工作。全書共分十章，係統地介紹瞭認知無綫電、認知網絡的概念；認知無綫電的功能，包括頻譜感知、頻譜分析與頻譜決策、頻譜共享、頻譜移動性管理；一些重要的研究主題，包括認知網絡的協同頻譜感知，認知網絡的跨層設計、認知網絡的路由協議，以及CR與5G的融閤等。

作者簡介

　　崔翠梅，博士，常州工學院電氣與光電工程學院講師，東南大學移動通信國傢重點實驗室士十後。於2013年至2014年獲csc國傢建設高水平大學公派聯閤培養博士研究生項口資助至美同斯蒂文斯理工學院學習，於2015年獲得蘇州大學工學博士學位。主要研究方嚮：認知無綫電、認知網絡、機器學習、5G關鍵技術等領域。

目錄

第1章 認知無綫網絡概述
1．1 引言
1．2 認知網絡基本概念
1．2．1 認知無綫電
1．2．2 認知無綫網絡
1．2．3 認知無綫自組織網絡（CRAHNs）
1．3 認知網絡關鍵技術
1．3．1 頻譜感知
1．3．2 頻譜共享
1．3．3 跨層設計及優化
1．3．4 頻譜管理
1．3．5 機會路由
1．4 認知網絡的應用
1．4．1 軍事通信中的應用
1．4．2 應急通信中的應用
1．4．3 公眾網絡中的應用
1．5 本章小結

第2章 頻譜感知
2．1 引言
2．2 頻譜感知模型
2．3 頻譜感知分類
2．4 基於發射機信號的感知
2．4．1 能量檢測算法
2．4．2 兩步檢測算法
2．4．3 匹配濾波檢測算法
2．4．4 循環平穩特徵檢測算法
2．5 基於接收機信號的檢測
2．5．1 基於乾擾溫度估計的檢測
2．5．2 基於接收機本振泄漏的檢測
2．6 協同感知
2．6．1 分布式多用戶協同檢測
2．6．2 協作分集式協同檢測
2．7 MAC層及跨層感知
2．8 多維頻譜感知
2．9 本章小結

第3章 基於中繼的協同頻譜感知
3．1 引言
3．2 協同感知的優化模型
3．2．1 信道模型
3．2．2 優化的係統模型
3．2．3 路徑損耗模型
3．2．4 CRNs係統協同性能指桶
3．3 協同感知性能分析
3．3．1 協同感知的信號多維可達性
3．3．2 時間有效性分析
3．4 協同感知性能的優化
3．5 協同感知的濛特卡洛仿真
3．6 最優判決門限的選擇
3．7 主用戶沒有齣現的感知
3．8 本章小結

第4章 雙次協同頻譜感知方案
4．1 引言
4．2 基於中繼的雙次協同感知原理
4．2．1 係統模型
4．2．2 第一次（單次）協同感知原理
4．2．3 第二次協同感知原理
4．3 雙次協同性能分析與評估
4．4 判決準則的優化
4．5 能量感知閾值的優化
4．6 協同認知用戶數的優化
4．7 本章小結

第5章 雙次協同頻譜感知時間敏捷性
5．1 引言
5．2 DV-TDMA優化的感知調度機製
5．3 DV一TDMA時間敏捷性
5．4 感知時間敏捷性的優化
5．5 感知時間敏捷性評估分析
5．6 本章小結

第6章 機會頻譜接入的跨層優化
6．1 引言
6．2 MAC層幀結構的優化
6．2．1 主用戶活動模型
6．2．2 平均感知時間的優化
6．2．3 CRNs吞吐量
6．2．4 CRNs吞吐量優化
6．3 性能仿真分析
6．4 本章小結

第7章 基於頻譜感知的機會認知路由協議
7．1 引言
7．2 係統模型
7．3 DCSS-OCR機會認知路由協議
7．3．1 協議工作過程
7．3．2 信道感知
7．3．3 前傳節點選擇
7．3．4 最優信道選擇
7．3．5 最優路徑選擇
7．4 機會認知路由度量
7．4．1 路由接入機會
7．4．2 路由傳輸延遲
7．5 本章小結

第8章 DCSS-OCR機會認知路由協議性能分析及優化
8．1 引言
8．2 路由度量的優化
8．3 路由性能評估
8．3．1 DCSS-OCR的驗證
8．3．2 DCSS-OCR期望鏈路路由機會和平均傳輸延遲準確性分析
8．3．3 DCSS-OCR不同參數對傳輸延遲性能的影響
8．3．4 DCSS-OCR路由機會的性能分析
8．4 本章小結

第9章 基於認知無綫電的5G網絡
9．1 引言
9．2 5G概念
9．2．1 移動通信的演進
9．2．2 5G無綫關鍵技術
9．2．3 5G網絡關鍵技術
9．3 5G頻譜研究動態
9．3．1 5G頻譜國內外研究現狀
9．3．2 5G頻譜共享國內外研究現狀
9．4 基於CR的
9．4．1 5G與CR的相似性
9．4．2 5G終端是CR終端
9．4．3 WISDOM／5G的最佳實現：CR技術
9．4．4 基於CR的5G麵臨挑戰
9．5 本章小節

第10章 挑戰與展望
10．1 CR麵臨的挑戰
10．2 CR的發展展望
10．2．1 CR在5G網絡中的重要作用
10．2．2 認知計算與認知無綫通信
參考文獻
附錄 相關術語及縮略語

《智聯未來：信息洪流中的認知新維度》 在信息爆炸的時代，我們正以前所未有的速度邁入一個全新的數字紀元。從智能手機的普及到物聯網的興起，再到如今無處不在的5G網絡，技術的每一次飛躍都在深刻地重塑著人類社會的生活方式、工作模式乃至思維方式。然而，隨著數據量的指數級增長和連接設備的激增，傳統的網絡架構和處理能力麵臨著嚴峻的挑戰。數據如同奔湧的洪流，如何從中提取有價值的信息，理解其內在含義，並做齣智能化的決策，已成為擺在科學傢、工程師和所有現代人麵前的重大課題。 《智聯未來：信息洪流中的認知新維度》一書，正是聚焦於這一時代的核心議題。本書並非僅僅羅列技術名詞或描繪一個遙不可及的未來圖景，而是深入探究信息技術發展到當前階段所衍生的深刻變革，以及人類為應對這一變革而進行的探索與實踐。它將帶領讀者穿越信息技術的演進脈絡，理解當前數字世界運行的底層邏輯，並展望未來可能齣現的新的智能交互範式。 第一章：數字洪流的起源與演變 本章將追溯信息時代發展的源頭，從早期計算機的誕生，到互聯網的普及，再到移動通信技術的每一次迭代。我們將詳細闡述數據量的增長是如何成為一個關鍵驅動因素，以及這種增長對社會、經濟和科學研究産生的蝴蝶效應。這一章將為理解後續內容打下堅實的基礎，讓讀者深刻體會到我們正身處一個怎樣的信息時代。我們將探討以下幾個關鍵點： 計算能力的飛躍： 從龐大笨重的早期計算機到如今集成在指尖的智能設備，計算能力的指數級增長如何支撐瞭海量數據的處理。 連接的爆炸式擴張： 互聯網的普及、無綫通信技術的進步（從1G到4G），是如何將全球人口和無數設備連接起來，形成一張日益密集的信息網絡。 數據類型的多樣化： 從結構化數據到半結構化和非結構化數據，我們産生和收集的數據類型日益豐富，包括文本、圖像、音頻、視頻、傳感器數據等。 信息過載的挑戰： 麵對海量、異構、高速增長的數據，如何有效篩選、組織、存儲和檢索信息，成為擺在人類麵前的難題。 早期智能化嘗試： 介紹早期人工智能、機器學習等概念的萌芽，以及它們在處理信息方麵的初步探索。 第二章：信息網絡的新基石：高速連接與泛在互聯 在數字洪流奔湧之時，支撐這一切的物質基礎——信息網絡——也正經曆著深刻的變革。本章將重點探討當前信息網絡技術的發展現狀與趨勢，特彆是那些能夠顯著提升數據傳輸速度、降低延遲、並實現更廣泛連接的技術。我們將深入分析這些技術如何為構建一個更智能、更互聯的世界奠定基礎，並引發新的應用場景。 無綫通信的革命： 詳細介紹下一代移動通信技術的演進，它們帶來的高帶寬、低時延特性，以及如何從根本上改變我們與信息交互的方式。 物聯網的崛起： 探討傳感器網絡、智能傢居、智慧城市等概念，以及它們如何將物理世界與數字世界無縫連接，産生更豐富的數據。 雲計算與邊緣計算的協同： 分析雲端強大的計算和存儲能力，以及邊緣計算如何將智能處理推嚮數據源頭，從而實現更快的響應速度和更高效的數據利用。 軟件定義網絡（SDN）與網絡功能虛擬化（NFV）： 介紹這些技術如何使網絡更加靈活、可編程和高效，為承載海量異構數據和智能應用提供支撐。 網絡安全與隱私的挑戰： 隨著連接的泛在化，數據安全和個人隱私的保護也成為至關重要的議題，本章將對此進行初步探討。 第三章：理解的進化：從數據到洞察的智能化轉型 僅僅擁有高速連接和海量數據是不夠的，真正的價值在於如何從這些數據中提取有意義的信息，並最終轉化為深刻的洞察。本章將聚焦於“理解”這一核心概念，探討人工智能、機器學習、深度學習等技術如何在“理解”信息方麵取得突破。我們將展示這些技術如何讓機器能夠識彆模式、預測趨勢、進行推理，甚至模擬人類的認知過程。 機器學習的基石： 介紹監督學習、無監督學習、強化學習等基本概念，以及它們在數據分析、模式識彆中的應用。 深度學習的突破： 深入闡述神經網絡模型的強大能力，以及它們在圖像識彆、語音識彆、自然語言處理等領域的顛覆性進展。 自然語言處理（NLP）的演進： 探討機器如何理解和生成人類語言，實現智能對話、文本分析、情感識彆等功能。 計算機視覺的進步： 分析機器如何“看懂”世界，識彆物體、場景、行為，以及其在自動駕駛、安防監控等領域的應用。 知識圖譜與語義理解： 介紹如何構建和利用知識圖譜，使機器能夠理解實體之間的關係，進行更深層次的推理和問答。 數據挖掘與模式發現： 探討各種算法如何從海量數據中挖掘潛在的關聯、異常和趨勢，為決策提供支持。 第四章：人機共生的新範式：智能交互與輔助決策 在信息洪流與智能理解的共同作用下，人與機器之間的交互方式正在發生深刻的變革。本章將探討如何構建更加自然、高效、個性化的智能交互模式，以及機器如何成為人類在各個領域的重要助手，輔助我們做齣更明智的決策。 智能助手與虛擬代理： 分析語音助手、聊天機器人等是如何讓信息獲取和任務執行變得更加便捷的。 個性化推薦係統： 探討如何利用用戶數據和行為分析，提供定製化的內容、商品和服務。 增強現實（AR）與虛擬現實（VR）的應用： 分析這些技術如何為信息呈現和人機交互開闢新的維度，例如沉浸式學習、遠程協作等。 智能診斷與預測性維護： 介紹機器如何分析復雜數據，輔助醫療診斷，或預測設備故障，提高效率和安全性。 數據可視化與洞察呈現： 探討如何將復雜數據轉化為直觀易懂的可視化圖錶，幫助人類快速理解信息並做齣判斷。 人機協作的倫理與挑戰： 討論在人機日益緊密的協作中，如何平衡自動化與人類的參與，確保公平性和透明度。 第五章：未來展望：智聯世界的無限可能 在本書的最後，我們將目光投嚮更加遙遠的未來。基於當前的技術發展趨勢和理論探索，我們將勾勒齣智聯世界可能呈現的圖景。這並非簡單的科幻推測，而是基於現有技術路徑的邏輯延伸和可能性推演。我們將思考，當信息、連接與理解達到一個新的高度時，人類社會將發生怎樣的質變。 超連接的社會： 設想一個萬物互聯、信息實時共享的社會形態。 自主智能係統的普及： 探討高度智能化的機器人、自動駕駛係統、以及能夠自主學習和進化的AI agent。 個性化與智能化服務： 暢想教育、醫療、工作等各個領域如何實現極緻的個性化和智能化。 科學研究的新疆域： 思考海量數據與強大計算能力如何加速科學發現的進程。 人類認知能力的拓展： 探討智能技術是否會改變人類的學習方式、創造力，甚至我們對自身的認知。 可持續發展的智能解決方案： 展望智能技術在應對氣候變化、資源短缺等全球性挑戰中的作用。 邁嚮通用人工智能（AGI）的路徑探索： 簡要探討當前的研究方嚮和未來可能實現的突破。 《智聯未來：信息洪流中的認知新維度》將是一次深刻的思維之旅。它將幫助您理解我們所處的數字時代的本質，洞察正在發生的深刻變革，並為即將到來的更加智能化的未來做好準備。本書的讀者將不僅僅是信息的接受者，更能成為理解者、參與者，乃至未來的創造者。

評分☆☆☆☆☆

“5G與認知網絡的融閤”這個概念，聽起來就充滿瞭未來感，讓我對它所描繪的智能社會充滿期待。我猜測書中會著重描繪這個融閤將如何深刻地改變我們的日常生活和社會運行模式。想象一下，當5G提供的高速連接能力與認知網絡強大的分析和決策能力結閤，我們的城市會變得多麼“聰明”。比如，在智能交通領域，5G可以實時傳輸海量的車輛和行人數據，而認知網絡則可以分析這些數據，優化交通流量，預測擁堵，甚至實現自動駕駛車輛的協同行駛，極大地提升交通效率和安全性。在智慧醫療方麵，5G可以支持遠程手術和實時健康監測，認知網絡則能分析病人的生理數據，提供個性化的診斷和治療建議。我期待書中能通過生動的案例，讓我看到這些未來場景是如何一步步實現的，它們將為社會帶來哪些具體的福祉，比如提高生産力、改善生活質量、促進可持續發展等等。我也好奇書中會不會探討，在實現這些智能化的過程中，我們可能需要剋服哪些社會、倫理和法律上的挑戰，以及如何去應對這些挑戰。

評分☆☆☆☆☆

對於“5G與認知網絡的融閤”這個主題，我最為好奇的是它對創新商業模式和産業升級的驅動作用。在我看來，5G的超大帶寬、低時延特性，為全新的應用場景打開瞭大門，而認知網絡則提供瞭智能化的支持，使得這些應用能夠實現更深層次的價值挖掘。書中很可能詳細闡述，這種融閤將如何催生齣我們目前還難以想象的新興産業和商業模式。例如，基於5G的VR/AR應用，通過認知網絡進行實時的用戶行為分析和內容推薦，能否創造齣全新的沉浸式娛樂體驗或工業培訓模式？再比如，大規模物聯網設備産生的數據，通過認知網絡進行深度挖掘和預測分析，能否賦能傳統産業實現智能化轉型，形成更高效的供應鏈和更精準的市場定位？我期待書中能夠提供一些深入的行業分析，展示這種融閤對不同垂直領域的影響，比如製造業、零售業、媒體行業等等。同時，我也希望書中能夠探討，在這種變革浪潮中，企業和個人應該如何抓住機遇，如何去適應和擁抱這種技術驅動的産業升級。

評分☆☆☆☆☆

對於“5G與認知網絡的融閤”這個主題，我首先想到的是它背後蘊含的巨大的技術挑戰和創新潛力。在我看來，將5G這樣一個高速、強大的通信基礎設施與認知網絡這種高度智能化的網絡架構相結閤，絕非易事。書中很可能需要詳細闡述如何解決兩者在接口標準、協議兼容、數據格式統一等方麵存在的巨大差異。比如，5G網絡産生的海量異構數據，如何被認知網絡有效地接收、解析和利用？認知網絡自身的智能算法，如何能夠被有效地部署到5G網絡的邊緣，實現端到端的智能化？我猜測書中會深入探討，在這個融閤過程中，可能需要引入哪些新的技術和理論，比如人工智能、機器學習、大數據分析、分布式計算等等。同時，我也期待書中能夠分享一些實際的工程案例或研究成果，展示如何在現實世界中實現這種融閤，以及在部署過程中遇到的具體問題和解決方案。從讀者的角度，我希望這本書能夠提供一種深入淺齣的講解方式，即使我不是通信或人工智能領域的專傢，也能理解其中復雜的概念和技術細節。我希望它能讓我感受到技術創新的力量，並對未來網絡的發展有一個更清晰的認識，看到技術如何一步步地解決現實世界中的難題。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名很吸引人，“5G與認知網絡的融閤”。聽到這個名字，我立刻聯想到未來通信技術發展的壯麗圖景。我猜測書中會深入探討5G技術是如何賦能認知網絡，讓網絡本身擁有更強的感知、理解和決策能力。想象一下，當5G的海量數據連接能力與認知網絡強大的智能分析能力相結閤，那將是多麼顛覆性的變革！我期待書中能夠詳細闡述5G在低延遲、高帶寬、海量連接等方麵的特性，是如何為認知網絡提供必要的基礎設施和數據支撐的。比如，5G的低延遲是否能夠讓認知網絡做齣近乎實時的智能決策，從而實現更高效的網絡資源調度、更智能的服務提供？高帶寬又能否支撐認知網絡處理海量、多模態的數據，比如視頻、傳感器數據等，從而更全麵地理解用戶需求和網絡狀態？而海量連接的特性，又是否能讓認知網絡覆蓋到更廣泛的設備，實現萬物互聯的真正意義？我尤其好奇書中會不會舉例說明，在某些具體的應用場景下，比如智能交通、智慧醫療、工業自動化等，5G與認知網絡的融閤會帶來哪些前所未有的用戶體驗和價值。我很期待書中能夠提供一些前瞻性的洞察，描繪齣未來通信技術發展的藍圖，讓我對這個激動人心的領域有更深入的瞭解。

評分☆☆☆☆☆

《5G與認知網絡的融閤》這個書名，讓我不由自主地聯想到網絡安全和隱私保護的問題。隨著5G網絡連接能力的指數級增長，以及認知網絡所帶來的高度智能化和自主性，數據安全和隱私泄露的風險也可能隨之增加。我希望書中能夠不僅僅關注技術層麵的融閤，也能深入探討在這個融閤過程中，如何構建更強大的安全防護體係。比如，5G網絡中的數據傳輸如何纔能做到端到端的加密，防止敏感信息被截獲？認知網絡在進行數據分析和決策時，如何能夠保證數據的匿名性和閤規性，避免個人隱私被濫用？我猜測書中可能會提齣一些創新的安全機製和策略，例如基於區塊鏈的身份認證、基於人工智能的威脅檢測和預警係統、以及更嚴格的數據訪問權限管理等。同時，我也希望書中能夠討論，隨著網絡智能化的提升，網絡攻擊的方式也會變得更加復雜和隱蔽，認知網絡如何能夠具備更強的自主防禦能力，抵禦潛在的網絡威脅。從一個普通用戶的角度，我希望瞭解這本書是如何為我們描繪一個既智能高效又安全可靠的未來網絡世界的。