通信工程中的最优化方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:北京邮电学院出版社

作者:郑宝玉

出品人:

页数:321

译者:

出版时间:1996-01

价格:22.50

装帧:平装

isbn号码:9787563502042

丛书系列:

图书标签:

• 通信工程
• 最优化方法
• 优化算法
• 信号处理
• 无线通信
• 信息论
• 凸优化
• 数值计算
• 工程应用
• 机器学习

《通信工程中的最优决策：原理、模型与应用》 在日益复杂的通信网络和层出不穷的技术革新浪潮中，通信工程师面临着前所未有的挑战。如何高效地分配有限的资源，如何设计性能卓越的系统，如何制定最优的运行策略，已成为决定通信工程成败的关键。本书正是为应对这些挑战而生，它深入探究了通信工程领域的核心优化问题，旨在为读者提供一套系统、实用的理论框架和方法论，赋能工程师在复杂的通信环境中做出最明智的决策。 本书并非简单罗列枯燥的数学公式，而是将理论知识与通信工程的实际应用紧密结合，循序渐进地引导读者理解并掌握各种优化技术。我们从通信系统的基本构成出发，逐步深入到信号处理、网络规划、资源调度、功率控制、调制编码以及新兴通信技术的优化设计等多个维度，力求覆盖通信工程中最为关键和普遍的优化难题。 核心内容与章节概览： 第一部分：优化基础与通信模型 通信系统的数学建模： 这一部分将建立坚实的数学基础，重点介绍如何将实际通信问题转化为可求解的数学模型。我们将讨论变量的定义、约束条件的设定、目标函数的构建，以及不同类型数学模型（如线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划）的适用性。例如，在介绍资源分配问题时，我们将探讨如何将频谱、时隙、发射功率等离散或连续的资源映射为优化变量，并将数据吞吐量、用户满意度或能耗等指标转化为目标函数。 凸优化理论及其在通信中的意义： 凸优化是解决许多通信工程优化问题的重要工具。本章将详细阐述凸集、凸函数、凸优化问题的性质，以及常用的求解算法（如梯度下降法、牛顿法、内点法）。我们将重点分析为何在通信系统中，许多优化问题可以通过转化为凸优化问题来获得全局最优解，例如信道估计、波束形成和信息论相关的优化问题。 通信系统中的常见优化目标与约束： 理解不同优化目标在通信系统中的具体含义至关重要。我们将分析提高数据速率、降低误码率、最小化系统时延、最大化网络覆盖范围、优化功率消耗、均衡用户体验以及提升频谱效率等多种目标，并探讨它们之间的权衡关系。同时，我们将详细讨论通信系统中的常见约束，如功率约束、带宽约束、信道容量约束、时延约束、公平性约束以及设备能力约束等。 第二部分：核心优化技术与通信应用 线性规划与通信资源分配： 线性规划（LP）因其高效的求解算法和广泛的应用而成为优化领域的基石。本章将深入探讨LP模型在通信资源分配中的应用，包括但不限于： 频谱分配： 如何将有限的频谱资源最优地分配给不同的用户或业务，以最大化系统容量或公平性。 带宽分配： 在多用户MIMO系统中，如何根据信道条件和用户需求动态分配带宽。 用户调度： 在时分多址（TDMA）或码分多址（CDMA）系统中，如何最优地调度用户接入，以提高系统吞吐量。 链路选择： 在多路径环境中，如何选择最优的通信链路以获得最佳的传输性能。 非线性规划与通信性能优化： 许多通信系统的优化问题涉及到非线性目标函数或约束。本章将聚焦于非线性规划（NLP）及其在通信中的应用，包括： 功率控制： 如何根据信道状态和干扰情况，优化发射功率以实现最大化信噪比（SNR）或最小化干扰。 调制与编码方案选择： 如何根据信道条件和误码率要求，选择最优的调制阶数和编码率。 波束形成： 在MIMO和相控阵系统中，如何设计最优的波束权重以聚焦信号并抑制干扰。 多用户检测： 在CDMA系统中，如何最优地检测多个同时发送的用户信号。 整数规划与离散决策： 当通信系统中的某些决策是离散的（例如，选择基站、选择天线配置、用户分组），整数规划（IP）便成为必要的工具。本章将介绍IP模型，并探讨其在以下方面的应用： 基站选址与部署： 如何根据用户分布和覆盖需求，最优地选择基站的位置和数量。 网络拓扑设计： 如何设计最优的网络连接结构，以最小化建设成本或最大化连通性。 用户分组与资源协同： 在某些协作通信场景下，如何将用户分组并协同分配资源。 天线选择与配置： 在大规模MIMO系统中，如何从大量天线中选择一部分进行激活，以降低功耗和复杂度。 动态规划与时序优化： 通信系统中的许多问题具有时序特性，需要考虑状态的演变和决策的序列。动态规划（DP）是解决这类问题的强大方法。本章将讲解DP原理，并应用于： 信道接入与资源预留： 在时变信道下，如何根据信道预测优化用户接入和资源预留策略。 移动性管理： 在蜂窝网络中，如何根据用户的移动轨迹优化切换决策。 缓存管理： 在内容分发网络（CDN）或边缘计算场景中，如何优化缓存内容的放置和更新策略。 第三部分：进阶优化技术与新兴通信应用 随机优化与不确定性下的决策： 现实世界的通信环境充满不确定性，如信道波动、用户需求变化等。本章将介绍随机优化方法，如随机梯度下降、鲁棒优化、机会约束优化，以及它们在： 自适应调制与编码（AMC）： 如何根据实时变化的信道状态，自适应地调整调制与编码方案。 鲁棒资源分配： 在信道增益存在不确定性时，设计能够抵御信道波动的资源分配策略。 基于预测的资源管理： 利用用户行为或信道预测信息，提前进行资源调度和分配。 组合优化与大规模系统设计： 随着通信系统规模的不断扩大，组合优化问题日益突出。本章将探讨组合优化技术，如启发式算法（遗传算法、模拟退火）、元启发式算法以及近似算法，及其在： 大规模MIMO用户调度与预编码： 如何在大量用户和天线的情况下，高效地进行用户调度和预编码设计。 网络功能虚拟化（NFV）的资源编排： 如何在虚拟化环境中，最优地部署和管理网络功能。 物联网（IoT）网络的接入与资源管理： 如何在高密度、异构的IoT网络中，优化设备的接入和数据传输。 机器学习与优化结合： 机器学习（ML）在通信领域的应用日益广泛，尤其是在优化问题中。本章将探讨如何将ML与优化方法相结合，例如： 基于强化学习的资源调度： 利用强化学习（RL）来学习最优的资源调度策略，以适应复杂的动态环境。 深度学习用于信道预测与优化： 利用深度学习模型来预测信道状态，并以此优化功率控制、波束形成等。 利用ML辅助优化算法的收敛性与效率： ML可以用于初始化优化变量，或者引导优化过程，提高求解效率。 面向5G/6G及未来通信的优化挑战： 本章将展望未来通信技术，如超密集组网（UDN）、高频通信、车联网（V2X）、空天地一体化网络等，分析其中面临的新的优化问题，并探讨相应的优化方法论。例如，在UDN中，如何进行大规模的干扰协调和资源分配；在车联网中，如何实现低时延、高可靠的通信；在空天地一体化网络中，如何进行跨域资源的协同优化。 本书的编写风格力求清晰、严谨，并辅以大量的图表和仿真示例，帮助读者直观地理解抽象的数学概念和优化算法。我们相信，通过学习本书，通信工程师不仅能够掌握解决现有优化问题的利器，更能培养出独立分析和解决未来新兴通信技术挑战的能力。无论您是通信工程专业的学生、研究人员，还是在运营商、设备制造商从事通信系统设计与优化的工程师，本书都将是您宝贵的参考和实践指南。

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这本《通信工程中的最优化方法》就像一本厚重的宝藏，对于我这样在通信工程领域摸爬滚打多年的工程师来说，简直是雪中送炭。我一直觉得，虽然通信技术日新月异，但其背后隐藏的许多问题，从资源分配到网络设计，从信号处理到系统调度，都离不开“优化”这个核心概念。然而，理论上的优化方法浩如烟海，要将其真正落地到通信工程的实际场景中，却往往显得力不从心。这本书的出现，恰好填补了这个空白。它没有泛泛而谈，而是深入浅出地将各种优化算法，比如线性规划、非线性规划、凸优化、动态规划，乃至一些更前沿的启发式算法，都与通信工程的具体问题紧密结合。我尤其欣赏书中对案例分析的详尽阐述，它不仅仅是列举了公式和定理，而是通过生动的例子，让我理解了如何将抽象的数学模型转化为解决实际通信难题的工具。例如，在处理MIMO系统的预编码设计时，书中提出的基于凸优化的方法，清晰地展示了如何通过迭代优化来逼近最优的预编码矩阵，这比我之前依赖的经验性方法要科学和高效得多。总而言之，这本书为通信工程师提供了一个强大的理论框架和实用的解决思路，让我对通信系统的设计和优化有了更深层次的理解和更有效率的实践。

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我是一名通信工程专业的学生，马上就要毕业了，对于未来的职业发展，我最看重的是能够掌握一些能够真正解决实际问题的技术和方法。在学习过程中，我发现很多通信工程的课程都侧重于理论知识的讲解，而对于如何将这些理论应用于复杂工程问题，却显得有些不足。偶然的机会，我看到了《通信工程中的最优化方法》这本书，抱着试一试的心态借来阅读，结果大失所望。我本来以为这本书会像我之前看过的很多教材一样，充斥着难以理解的数学公式和抽象的概念，但出乎意料的是，这本书的讲解方式非常生动和易于理解。作者并没有直接抛出晦涩的理论，而是从通信工程中常见的实际问题入手，例如如何最大化频谱利用率、如何最小化误码率、如何优化功耗管理等等，然后逐步引出相关的优化理论和方法。我特别喜欢书中对不同优化算法的对比分析，它们各自的优缺点、适用场景以及如何进行权衡，都讲解得非常清晰。比如，在解决某个信道估计问题时，书中就详细比较了最小二乘法、最大似然估计以及贝叶斯估计等方法的性能差异，并给出了相应的优化策略。这种“由浅入深，由实及虚”的讲解方式，让我这个初学者也能很快地掌握核心概念，并且能够初步地将其应用于一些简单的仿真实验中。这本书无疑为我打开了一扇新的大门，让我看到了理论与实践结合的可能性，也让我对未来的职业生涯充满了信心。

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我是一名通信工程的研究生，正处于撰写毕业论文的关键时期。我的研究方向涉及无线通信系统的性能提升，而优化算法无疑是解决这类问题的核心手段。在查找相关文献的过程中，我偶然发现了《通信工程中的最优化方法》这本书。起初，我只是抱着翻阅参考的心态，但随着阅读的深入，我逐渐被书中内容深深吸引。这本书对我论文的研究提供了极大的帮助。书中对通信工程中各种优化问题的建模方法，从参数设置到约束条件，都给出了非常详尽的指导。例如，在研究用户调度策略时，书中通过构建一个多目标优化的数学模型，并结合加权求和法和Pareto最优性概念，为我提供了解决我论文中类似问题的清晰思路。更重要的是，书中对一些前沿优化技术，如机器学习在优化中的应用、强化学习在动态资源分配中的作用等，都有深入的探讨。我尤其对书中关于如何设计高效的优化算法来应对大规模通信网络的挑战的章节印象深刻，这为我论文中关于大规模MIMO系统资源分配的研究提供了重要的理论依据和技术启发。这本书不仅提供了我研究所需的理论知识，更重要的是，它培养了我独立思考和解决复杂工程问题的能力，让我能够更自信地迎接学术挑战。

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对于我来说，一本好的技术书籍，不仅仅是信息的传递，更是一种思维的启发。而《通信工程中的最优化方法》这本书，在这方面做得非常出色。我一直认为，通信工程的本质就是如何在各种限制条件下，实现信息的最大化和最优化的传输。而这本书，正是围绕着这个核心，深入挖掘了各种数学工具和算法，来达到这个目标。我特别欣赏作者的逻辑严谨性，他对每一个概念的引入，每一个公式的推导，都显得毫不马虎，并且清晰地解释了其背后的物理意义和工程含义。让我印象深刻的是，书中在介绍一些复杂的优化算法时，并没有止步于给出一个结果，而是详细地阐述了算法的收敛性、计算复杂度以及在实际应用中可能遇到的问题和应对策略。例如，在讨论模拟退火算法在网络覆盖优化中的应用时，书中不仅给出了算法的框架，还详细分析了温度衰减函数、 Metropolis准则等关键参数的设置对最终覆盖效果的影响。这种深入浅出的讲解方式，让我能够真正地理解算法的“黑箱”是如何运作的，而不是仅仅停留在表面。这本书，就像一位经验丰富的导师，不仅传授了知识，更培养了我解决问题的分析能力和创新思维，让我受益匪浅。

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作为一名资深的通信网络架构师，我在工作中经常面临着资源紧张、性能瓶颈等棘手的问题。如何高效地分配有限的带宽、如何优化路由策略以降低延迟、如何设计更鲁棒的网络冗余方案，这些都是我每天都需要思考和解决的难题。《通信工程中的最优化方法》这本书，可以说是我近期工作中的一大亮点。它不仅仅是理论的堆砌，更像是一本“工具箱”，为我提供了解决这些复杂工程问题的各种“利器”。书中对诸如拉格朗日乘数法、KKT条件等经典优化理论的介绍，虽然我之前有所了解，但这本书将其与具体的通信网络场景相结合，让我对这些理论的理解上升到了一个新的高度。例如，在讲解如何优化基站的功率分配时，书中通过将问题建模为带约束的非线性规划，并利用对偶理论来求解，这种思路的清晰度和方法的有效性，让我眼前一亮。我尝试将书中的一些方法应用到实际的网络拥塞控制算法中，通过调整参数以达到最佳的吞吐量和最小的排队延迟，效果显著。此外，书中对整数规划、组合优化等在通信领域应用的探讨，也为我设计更加精细化的资源调度策略提供了新的思路。这本书的价值在于，它不仅教会了“是什么”，更教会了“怎么做”，并且“怎么做得更好”。

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