Resource Allocation for Wireless Networks

Resource Allocation for Wireless Networks pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:Cambridge Univ Pr
作者:Zhan, Han
出品人:
页数:560
译者:
出版时间:2008-4
价格:$ 141.25
装帧:HRD
isbn号码:9780521873857
丛书系列:
图书标签:
  • 资源优化
  • 无线网络
  • 数学
  • 无线网络
  • 资源分配
  • 优化
  • 通信理论
  • 无线通信
  • 博弈论
  • 排队论
  • 多址接入
  • 网络性能
  • 5G/6G
想要找书就要到 小哈图书下载中心
立刻按 ctrl+D收藏本页
你会得到大惊喜!!

具体描述

Do you need to improve wireless system performance? Learn how to maximise the efficient use of resources with this systematic and authoritative account of wireless resource management. Basic concepts, optimization tools and techniques, and application examples, are thoroughly described and analysed, providing a unified framework for cross-layer optimization of wireless networks. State-of-the-art research topics and emerging applications, including dynamic resource allocation, cooperative networks, ad hoc/personal area networks, UWB, and antenna array processing, are examined in depth. If you are involved in the design and development of wireless networks, as a researcher, graduate student or professional engineer, this is a must-have guide to getting the best possible performance from your network.

好的,这是一本关于先进机器人学与自主系统设计的图书简介。 --- 面向下一代自主系统的智能决策与控制:理论、算法与前沿应用 图书概述 本书旨在为读者提供一个全面、深入的视角,探讨在高度不确定和动态变化的环境中,如何设计、建模和实现具备高级认知能力的自主系统。我们聚焦于超越传统反馈控制范畴的智能决策框架,特别关注如何融合深度学习、强化学习与经典控制理论,以解决现代机器人学、无人机编队、智能制造乃至太空探索等领域面临的复杂挑战。 本书结构严谨,内容涵盖了从基础理论到尖端应用的完整知识体系,力求在理论深度与工程实践之间找到最佳平衡点。它不仅是高等院校研究生和研究人员的必备参考书,也是资深工程师和系统架构师寻求突破当前技术瓶颈的宝贵资源。 --- 核心内容深度解析 本书被划分为五个主要部分,每个部分都建立在坚实的数学和计算基础之上。 第一部分:复杂环境下的建模与感知基础 本部分奠定了理解高级决策系统的基础。我们摒弃了对静态环境建模的局限性,重点关注高维、非线性和时变系统的描述。 1. 概率机器人学与状态估计的再审视: 深入探讨扩展卡尔曼滤波(EKF)和粒子滤波(PF)在处理非高斯噪声和非线性动态时的局限性。引入高阶滑动模式观测器 (Higher-Order Sliding Mode Observers) 在传感器融合中的鲁棒性优势,以及如何利用贝叶斯非参数方法(如高斯过程)对未知系统动力学进行在线建模。 2. 深度学习在环境表示中的作用: 超越传统的基于特征的表示。详细讨论变分自编码器 (VAE) 和生成对抗网络 (GAN) 如何用于学习环境的低维、语义丰富的潜在空间(Latent Space)。重点分析如何将这些抽象表示集成到运动规划器中,以实现对“不可见未来”的预测性处理。 3. 鲁棒性与不确定性量化 (UQ): 探讨不确定性量化的现代方法,包括蒙特卡洛 Dropout (MC Dropout) 和基于集合的(Set-Membership)估计方法,确保系统决策不仅准确,而且能够报告其对预测结果的置信度。 第二部分:基于模型的强化学习 (MBRL) 与最优控制 本部分是本书的核心创新点,探讨如何利用对环境模型的理解来指导学习过程,从而显著提高样本效率和安全性能。 1. 模型预测控制 (MPC) 的深度集成: 回顾经典线性与非线性 MPC (LMPC/NMPC) 的求解算法(如序列二次规划 SQP)。随后,重点介绍数据驱动的 MPC (DMPC) 框架,其中模型参数或权重是通过在线数据拟合(如最小二乘法或高斯过程回归)实时更新的。 2. 规划与学习的统一:基于模型强化学习 (MBRL): 详细分析如 Model-Based Policy Optimization (MBPO) 和 PlaNet 等先进算法的架构。阐述如何构建一个准确的动力学模型(通常是基于神经网络的)并使用其进行虚拟轨迹滚动(Rollout),从而在不实际与物理环境交互的情况下进行策略改进。 3. 安全约束下的决策 (Safe RL): 引入基于势场的约束处理和拉格朗日乘子法在深度强化学习中的应用。重点讨论限制性策略优化 (CPO) 和信赖域方法,确保在探索过程中,系统的状态变量严格保持在预定义的“安全集”内。 第三部分:多智能体系统 (MAS) 的分布式协作与编队控制 本部分转向群体智能,研究多个独立智能体如何通过局部通信实现全局目标。 1. 去中心化的分布式优化: 研究共识算法 (Consensus Algorithms),如基于拉普拉斯矩阵和梯度下降的分布式优化方法。探讨如何利用迪利克雷 (Delaunay) 三角剖分或可视度图来定义通信拓扑,并分析拓扑变化对收敛速度的影响。 2. 合作博弈论与任务分配: 应用合作博弈论,特别是夏普利值 (Shapley Value) 和核 (Core) 概念,来公平有效地分配复杂任务和稀缺资源(如能源或带宽)。这部分内容对于构建具备经济理性行为的无人机群至关重要。 3. 异构系统间的协调: 关注具备不同能力(如传感器精度、载荷能力)的机器人之间的交互。引入任务分解与集成框架 (Task Decomposition and Integration Framework),确保不同能力单元能够无缝协作,达成统一的系统目标。 第四部分:高维度复杂运动规划与轨迹生成 此部分专注于解决在复杂障碍物场景中,实现实时、可执行轨迹的生成问题。 1. 采样为基础的规划器优化: 超越传统的 RRT 算法。深入探讨概率完备性 (Probabilistic Completeness) 和渐近最优性 (Asymptotic Optimality) 的证明。重点介绍导向采样 (Goal-Biased Sampling) 策略和后向传播修正技术,以加速收敛到最优路径。 2. 人类启发式规划与逆运动学: 研究模仿学习 (Imitation Learning) 在初始化复杂轨迹中的应用。分析如何利用高斯过程回归来学习专家轨迹的潜在结构,并将其作为优化问题的良好初始点,从而避免陷入局部最优。同时,探讨微分动态规划 (Differential Dynamic Programming, DDP) 在高频轨迹修正中的应用。 3. 基于势场的避障与导航: 详细阐述人工势场法 (APF) 在处理高维关节空间(如机械臂)中的扩展。讨论如何通过引入时间导向的势场来平滑轨迹,避免抖振和低速徘徊问题。 第五部分:前沿应用案例与未来挑战 本部分将理论与实际系统紧密结合,展示下一代自主系统的潜在突破点。 1. 柔性机器人与形变体控制: 探讨如何对连续体机器人(Continuum Robots)进行有限元法 (FEM) 建模,并将其集成到基于模型的控制中。分析在结构柔顺性带来的无限自由度挑战下,如何实现精确的末端执行器控制。 2. 人机共融 (Human-Robot Teaming): 分析认知建模在人机交互中的核心作用。包括如何使用意图预测模型(基于贝叶斯网络或隐马尔可夫模型)来预测人类操作员的下一步动作,并据此调整机器人的响应速度和行为模式,实现真正意义上的“共融操作”。 3. 领域泛化与仿真到现实 (Sim-to-Real) 的鸿沟: 系统性地分析导致 Sim-to-Real 失败的主要原因(如传感器噪声模型不准确、执行器延迟差异)。介绍领域随机化 (Domain Randomization) 的高级技术,以及残差建模 (Residual Modeling) 策略,用于最小化仿真与物理世界之间的误差。 --- 本书特色 跨学科深度融合: 本书不仅涵盖控制理论,更深度整合了高级统计学、计算神经科学和最优化理论。 代码与理论并重: 提供了大量关键算法的伪代码和 MATLAB/Python 实现思路,方便读者进行复现和实验验证。 前瞻性视角: 聚焦于当前学术界和工业界最具挑战性的研究方向,如可解释性决策、强鲁棒性AI以及低资源环境下的自主导航。 本书旨在培养新一代自主系统研究人员,使其不仅能理解现有技术,更能创造下一代智能机器人的核心算法。

作者简介

目录信息

读后感

评分

评分

评分

评分

评分

用户评价

评分

这是一本极其令人振奋的著作,作者以其深厚的学术功底和敏锐的洞察力,为我们描绘了一幅清晰而详尽的无线网络资源分配图景。我尤其赞赏其对现有理论的梳理和总结,在阅读过程中,我仿佛置身于一个由各种复杂算法和模型交织而成的知识殿堂,每一次翻页都像是在解锁新的智慧宝藏。书中关于频谱分配的章节,让我对动态频谱共享的潜力和挑战有了全新的认识。作者不仅深入剖析了各种频谱分配策略的优劣,还生动地阐述了它们在实际应用中可能遇到的瓶颈,并提出了一系列颇具前瞻性的解决方案。例如,他对认知无线电技术在频谱感知和分配方面的论述,条理清晰,逻辑严谨,让我深刻理解了这项颠覆性技术如何能够提升频谱利用效率。此外,书中对干扰管理和用户调度算法的探讨,也极具启发性。作者并没有停留在理论层面,而是结合了大量的仿真数据和案例分析,使得抽象的概念变得更加具象化,易于理解。阅读过程中,我时常会停下来,反复咀嚼其中的论述,试图将其中的精髓融入到自己的研究思路中。这本书不仅适合无线通信领域的科研人员和工程师,也对那些对未来通信技术充满好奇心的学生和技术爱好者具有极高的价值。它就像一位经验丰富的向导,引领我们穿越无线网络资源分配的迷宫,探索更高效、更智能的解决方案。

评分

这本书的内容对我理解无线网络资源分配的精髓起到了至关重要的作用。作者以其出色的叙事能力,将复杂的理论和算法娓娓道来,让我仿佛置身于一个充满智慧的学术研讨会。他对资源分配在不同业务场景下的应用进行了详尽的分析,例如,在视频流服务中如何进行带宽和缓冲区的分配,在游戏服务中如何进行时延和带宽的分配,以及在语音通信中如何进行信道质量和功率的分配。我尤其被书中关于动态资源分配策略的论述所吸引。在变化的无线环境中,静态的资源分配策略往往难以满足需求,而动态的资源分配则能够更好地适应网络的变化。作者提出的几种基于预测和自适应的资源分配算法,在应对网络波动和用户需求变化方面表现出了卓越的性能。他对于机器学习在资源分配中的应用也进行了详尽的介绍,例如,如何利用神经网络来预测信道状态和用户需求,从而实现更智能的资源分配。这本书的价值在于其系统性和全面性,它为读者提供了一个关于无线网络资源分配的完整视角。

评分

我必须承认,在翻阅这本书之前,我对无线网络资源分配的理解还停留在比较基础的层面。然而,这本书的出现,彻底颠覆了我原有的认知,将其提升到了一个全新的高度。作者在书中对资源分配的各个维度进行了深入的挖掘,从宏观的网络层面的资源分配,到微观的单个用户层面的资源分配,都给予了详尽的阐述。尤其令我眼前一亮的是,他对机器学习和人工智能在资源分配中的应用进行了详尽的分析。书中详细介绍了如何利用强化学习算法来动态地调整信道分配和功率分配策略,以应对网络环境的快速变化,这给我带来了极大的启发。作者不仅列举了这些算法的原理,还提供了具体的算法框架和伪代码,使得读者能够清晰地理解其实现过程。他对于深度学习在用户行为预测和资源需求预测方面的应用也进行了深入探讨,为构建更加智能化的无线网络提供了坚实的基础。整本书的结构安排合理,逻辑清晰,从基础概念到高级应用,层层递进,循序渐进,让人在阅读过程中能够逐步建立起完整的知识体系。这本书无疑将成为我在无线网络领域研究的必备参考书。

评分

这是一部结构精巧、内容充实的著作,作者以其深厚的学术造诣,为我们构建了一个关于无线网络资源分配的宏伟蓝图。书中对不同资源分配的权衡与折衷的讨论,让我对资源分配的复杂性有了更深刻的认识。作者在阐述每一种分配策略时,都会详细分析其在不同性能指标(如吞吐量、时延、公平性、能耗等)上的表现,并给出了相应的优化方法。我特别对书中关于服务质量(QoS)保障的资源分配策略进行了深入的学习。在对服务质量要求日益严苛的未来通信网络中,如何有效地分配资源以满足不同用户的QoS需求,是至关重要的。作者提出的几种基于QoS感知的资源调度算法,能够有效地在满足用户QoS需求的同时,最大化网络资源的利用率。他对于用户公平性问题的探讨也十分到位,提出了几种能够有效平衡不同用户资源分配的算法。整本书的写作风格严谨而清晰,学术论文的严谨性与科普读物的易读性得到了完美的结合,让我在享受阅读乐趣的同时,也能够获得丰富的知识。

评分

这本书的内容对于正在进行无线网络优化研究的我来说,简直是一份宝贵的财富。作者在书中对不同网络架构下的资源分配问题进行了全面而深入的探讨,从传统的蜂窝网络到新兴的无人机通信、车联网等,都给予了详尽的分析。我尤其欣赏他对物联网(IoT)设备资源分配的章节。在资源极其受限的IoT环境中,如何有效地分配频谱、功率和带宽,是实现大规模部署的关键。作者提出的几种低功耗、高效率的资源分配算法,为解决IoT网络的瓶颈问题提供了新的思路。他不仅关注单跳通信,还深入探讨了多跳路由和网络编码在资源分配中的作用。书中对分布式资源分配算法的介绍,尤其让我感兴趣,因为这与目前我正在进行的研究课题紧密相关。作者提出的几种去中心化的资源分配机制,在保证网络性能的同时,能够有效地降低通信开销和复杂度。阅读过程中,我时常会停下来,对照自己的研究方案,思考书中提供的理论和方法是否能够得到借鉴和应用。这本书的价值在于其前瞻性和实用性,它为研究者提供了丰富的理论基础和实践指导。

评分

这本书是一部充满智慧的杰作,作者以其卓越的洞察力,为我们揭示了无线网络资源分配的奥秘。我被书中对不同资源(如频谱、功率、时隙、计算能力等)分配策略的详尽分析所深深吸引。作者在阐述每一种策略时,都能够清晰地指出其背后的数学模型和优化目标,并对不同算法的性能进行严谨的评估。例如,他对基于博弈论的资源分配方法进行了深入的研究,阐释了在分布式无线网络中如何利用博弈论来激励用户理性地分配资源,从而达到整体的最优。他提出的几种纳什均衡求解算法,在解决实际资源分配冲突方面具有重要的参考价值。此外,书中对绿色无线网络资源分配的探讨也让我印象深刻。作者不仅关注网络性能的提升,还积极探索如何通过优化的资源分配策略来降低网络的能耗,这符合当前可持续发展的趋势。他提出的几种节能调度算法,在实际应用中具有广阔的前景。这本书的价值在于其理论的深度与实践的结合,它不仅能够帮助读者理解资源分配的本质,更能提供解决实际问题的思路和方法,堪称是一部不可多得的学术著作。

评分

我不得不说,这本书的内容如同一扇开启新世界的大门,让我对无线网络资源分配有了前所未有的认识。作者在书中对不同类型的无线网络(如Wi-Fi 6、LoRaWAN、NB-IoT等)在资源分配方面的独特挑战进行了深入的分析,并提出了相应的解决方案。他对于智能反射面(RIS)等新兴技术在资源分配中的应用也进行了前瞻性的探讨,指出这些技术将如何为未来的无线通信带来革命性的变化。书中关于资源分配与网络安全协同的章节,也让我意识到了一个新的研究方向。如何确保在资源分配的过程中,不会引入新的安全漏洞,同时利用资源分配机制来增强网络的安全性,是需要深入研究的问题。作者提出的几种基于安全感知的资源分配算法,为解决这一难题提供了有益的启示。整本书的写作风格严谨而不失趣味,图文并茂,使得复杂的概念能够直观地呈现在读者面前。这本书的价值在于其前瞻性和创新性,它不仅能够帮助读者掌握现有的资源分配技术,更能引导读者思考未来的发展方向。

评分

在阅读这本书的过程中,我深刻体会到作者在资源分配领域深厚的积累和对未来趋势的敏锐把握。他不仅梳理了经典的资源分配理论,更将目光投向了前沿的通信技术,如5G、6G以及未来的智能通信网络。书中关于多用户MIMO系统中资源分配的章节,让我对如何在高密度用户环境下实现高效的资源利用有了更深入的理解。作者详细介绍了空分多址(SDMA)、时分多址(TDMA)等经典技术在MIMO系统中的应用,并进一步探讨了基于优化理论的联合用户调度和预编码设计。他提出的几种联合优化算法,能够有效地解决用户间的干扰问题,并提升系统的整体吞吐量。此外,他对边缘计算与无线资源分配的协同设计也进行了深入的分析,指出如何将计算任务卸载与无线资源分配相结合,从而提高用户体验和网络效率。作者的论述清晰流畅,逻辑严谨,使得复杂的概念变得易于理解。阅读这本书,就如同与一位经验丰富的导师进行深度对话,每一页都充满了启迪,让我对无线网络资源分配的未来充满了期待。

评分

这本书的内容让我对“资源分配”这一看似枯燥的概念产生了全新的理解和浓厚的兴趣。作者在开篇就以极具吸引力的方式,勾勒出了无线网络资源分配的复杂性与重要性,仿佛在为我们揭开一个隐藏在日常通信背后的宏大世界。他对不同类型无线网络(如蜂窝网络、Wi-Fi、物联网等)的资源分配机制进行了细致的对比分析,突出了它们各自的特点和挑战。我尤其对书中关于功率控制和信道分配的章节印象深刻。作者不仅详细介绍了经典的功率控制算法,如闭环功率控制和开环功率控制,还着重探讨了近年来新兴的联合功率控制和信道分配技术,以及它们如何通过协同优化来最大化网络吞 क्षमता。他提出的几种启发式算法,在处理大规模网络中的资源分配问题时,表现出了卓越的性能,并且在实际部署的可行性上也得到了充分的论证。阅读过程中,我经常会联想到自己曾经在实际网络优化过程中遇到的棘手问题,并且惊喜地发现书中提供了许多解决这些问题的思路和方法。作者的语言风格严谨而不失生动,即使是复杂的数学模型,在他笔下也变得易于理解,仿佛是一位技艺精湛的老师,耐心地引导学生一步步走进知识的殿堂。这本书的价值远不止于理论上的贡献,它更提供了一种解决现实问题的强大思维工具。

评分

这是一本真正能够启发思考的图书,作者以其独特的视角,深入剖析了无线网络资源分配中的关键问题。我对书中关于协同资源分配的章节尤为推崇。在复杂的无线网络环境中,不同基站、不同用户之间进行协同,能够极大地提升网络的整体性能。作者详细介绍了邻区干扰协调(Coordinated Multi-Point, CoMP)、网络协同等技术,并对其在资源分配中的应用进行了深入的分析。他提出的几种基于协同优化的资源分配算法,能够有效地降低用户间的干扰,并提升网络的覆盖和容量。此外,他对弹性资源分配的探讨也让我印象深刻。在面对突发的网络流量激增或网络故障时,如何能够快速而有效地重新分配资源,以保证网络的可用性和稳定性,是亟待解决的问题。作者提出的几种具有弹性的资源分配策略,为应对突发的网络挑战提供了有效的解决方案。整本书的论述逻辑清晰,层层递进,学术价值与应用价值并存,是无线通信领域研究者不可或缺的参考。

评分

评分

评分

评分

评分

本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息,本站不存储任何数据与内容,任何内容与数据均与本站无关,如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度google,bing,sogou

© 2026 qciss.net All Rights Reserved. 小哈图书下载中心 版权所有