Cognitive Radio and Dynamic Spectrum Access pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley

作者:Lars Berlemann

出品人:

页数:242

译者:

出版时间:2009-03-11

价格:USD 120.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470511671

丛书系列:

图书标签:

• DSA
• CR
• 认知无线电
• 动态频谱接入
• 无线通信
• 频谱管理
• 信号处理
• 机器学习
• 优化算法
• 无线网络
• 5G
• 6G

好的，这是一份关于《认知无线电与动态频谱接入》一书的详细简介，内容不涉及该书的具体内容，并力求自然流畅： --- 书籍简介：现代通信系统中的频谱管理与资源优化 在信息技术飞速发展的今天，无线频谱资源已成为制约通信系统性能提升的关键瓶颈之一。随着移动通信、物联网、卫星通信等技术的广泛应用，对频谱带宽的需求呈指数级增长，传统的固定频谱分配模式已难以适应现代通信的动态性和多样性需求。本书旨在深入探讨现代通信系统中频谱资源的管理、优化与高效利用的理论基础、关键技术及其工程实现。 第一部分：频谱资源稀缺性与传统分配模式的局限 本书首先对当前无线频谱资源的现状进行了详尽的分析。频谱资源作为一种有限的、受管制的公共资源，其需求的爆炸性增长与可用频谱的有限性之间的矛盾日益尖锐。我们考察了当前主要的频谱分配机制，如许可制（Licensed）、非许可制（Unlicensed）以及区域性分配（Geographical Allocation）的优缺点。传统上，频谱被划分为固定的频段，由特定的用户或服务独占使用。这种模式虽然保证了服务的可靠性和互不干扰，但其固有的低效率问题暴露无遗：在大多数时间和空间区域内，许多已分配的频段处于空闲状态，形成大量的“频谱孤岛”。这种资源的浪费，极大地限制了无线网络容量的扩展和新型服务的部署。 第二部分：面向动态环境的频谱感知与共享理论 为了突破传统分配模式的限制，本书着重介绍了实现频谱动态共享所需依赖的核心理论框架——频谱感知（Spectrum Sensing）。频谱感知是理解和利用空闲频谱的前提，其目标是准确、实时地检测到当前频谱的使用情况，特别是识别出是否存在正在使用该频段的授权用户（Primary User, PU）。 我们详尽阐述了多种先进的频谱感知技术，包括： 1. 能量检测（Energy Detection）： 基于统计推断原理，通过测量接收信号的功率水平来判断是否存在PU信号。本书深入分析了能量检测的优缺点，特别是其在低信噪比（SNR）环境下性能下降的内在原因，并介绍了盲信号检测的理论基础。 2. 特征检测（Feature Detection）： 侧重于识别PU信号所具有的特定调制、编码或协议特征。这包括利用循环平稳性分析（Cyclostationary Analysis）等信号处理技术，实现对特定信号的精确识别，即使在噪声背景下也能保持较高的检测概率。 3. 匹配滤波（Matched Filtering）： 适用于已知PU信号波形的情况，提供了理论上的最优检测性能，但对信道模型和PU特征的预知度要求较高。 除了单用户感知，本书还探讨了协作感知（Cooperative Sensing）的机制。认知用户（Secondary User, SU）可以通过多节点协同工作，共享感知信息，有效克服了单个用户因信道衰落或隐藏终端问题导致的感知盲区，极大地提升了频谱利用的鲁棒性。 第三部分：频谱接入、建模与管理机制 在准确感知到频谱空闲状态后，如何高效、可靠地接入并利用这些资源，是动态频谱管理的核心挑战。本书详细介绍了多种频谱接入策略： 1. 基于机会主义的接入（Opportunistic Access）： SU只有在确认PU不活跃的短暂窗口期内进行通信。我们分析了这类接入的时延约束和可靠性保障机制。 2. 基于共享的接入（Sharing Access）： 允许多个SU在满足特定干扰约束的前提下，与PU共享同一频段，或在不同时间/空间维度上共享资源。这涉及到复杂的资源调度和干扰控制问题。 3. 认知用户间的频谱共享与博弈论模型： 引入经济学和博弈论的视角，对多个认知用户争夺有限的动态频谱资源的行为进行建模。分析了纳什均衡、帕累托最优等概念在频谱资源分配中的应用，旨在实现全局效率与个体激励的平衡。 此外，我们对频谱共享的信道建模进行了深入研究。这包括对PU和SU之间干扰的精确量化、对信道状态信息的动态获取与跟踪，以及如何将复杂的无线环境因素（如阴影衰落、多径效应）融入到接入决策模型中。 第四部分：面向实际应用的系统架构与前沿技术 本书的最后一部分将理论知识与现代通信系统的实践相结合。我们探讨了构建高效动态频谱管理系统的关键技术要素： 1. 软件定义无线电（SDR）平台： 阐述了SDR如何为灵活的频谱感知、动态波形生成和快速重构接入策略提供硬件基础，是实现动态频谱共享的使能技术。 2. 智能决策与机器学习在频谱管理中的应用： 介绍了如何利用强化学习（Reinforcement Learning）等先进的机器学习算法，使频谱接入系统能够根据长期运行数据，自动优化其感知阈值、接入概率和功率控制策略，以适应不断变化的无线环境。 3. 面向未来网络的集成解决方案： 讨论了动态频谱管理技术在下一代移动通信系统（如5G及未来系统）中，如何与大规模MIMO（Massive MIMO）、毫米波通信、网络切片等前沿技术协同工作，以期实现端到端系统容量的突破。 本书内容覆盖了从基础的信号处理到高级的系统级资源优化，旨在为通信工程师、系统设计师以及从事无线电管理和频谱政策研究的人员，提供一个全面而深入的参考框架，以应对日益严峻的频谱资源挑战。

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这本书的题目《认知无线电与动态频谱接入》一下子就抓住了我的注意力。我一直对如何更有效地利用无线电频谱抱有浓厚的兴趣，毕竟在信息爆炸的时代，频谱资源就如同珍贵的土地，而传统的固定分配模式，很多时候显得死板且低效。我设想，“认知无线电”部分会详细阐述无线电设备如何像拥有“智慧”一样，能够感知周边的无线电环境，理解频谱的使用情况，并根据这些信息做出智能的决策。这背后肯定涉及到大量的先进技术，比如信号处理、机器学习、模式识别等。我非常好奇，设备是如何做到“认知”的？它通过什么样的方式来“感知”频谱的动态？它又是如何“学习”并适应不断变化的无线电环境的？我期待书中能够深入剖析这些核心技术，提供清晰的原理讲解和可能的实现路径。

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在我拿到《认知无线电与动态频谱接入》这本书之前，我就对无线通信领域的一些瓶颈问题感到非常困惑。尤其是在城市地区，大量的无线设备同时运行，频谱拥挤的问题愈发突出，而很多时候，我们又会发现某些频段其实并没有被充分利用，这是一种明显的资源浪费。这本书的标题，正是直指问题的核心。我一直很好奇，“认知无线电”究竟是如何让无线设备变得“聪明”起来的？它是否像人类一样，能够通过观察和学习来理解周遭的环境？我非常期待书中能够深入剖析认知无线电的“感知”和“决策”机制。例如，设备是如何监测并理解频谱的使用情况的？是基于统计模型，还是机器学习算法？它又是如何根据这些信息做出“认知”的？我希望书中能有足够的技术细节，解释这些“智能”是如何被设计和实现的，包括具体的算法和模型。

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而“动态频谱接入”（DSA）这个概念，则让我看到了打破频谱僵局的希望。它似乎意味着，在不干扰原有授权用户的前提下，我们可以更加灵活地利用那些空闲的频谱资源，从而大大提高频谱的利用效率。我希望能在这本书中了解到DSA的具体实现机制，比如它是如何进行频谱感知的？它是如何进行频谱接入决策的？以及它是如何保证接入过程中的“不干扰性”的？这必然涉及到复杂的协同机制和频谱共享策略。我对于书中能够深入探讨DSA在不同应用场景下的潜力和挑战充满了期待，例如在应对日益增长的物联网设备连接需求时，DSA能否发挥关键作用？同时，我也好奇书中是否会涉及一些关于频谱博弈和联盟的理论，以更好地理解不同用户之间如何进行频谱资源的动态分配和协商。

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而“动态频谱接入”（DSA）这个概念，更是让我眼前一亮。它似乎打破了传统频谱分配的僵化模式，允许在不影响现有用户的前提下，灵活地利用空闲的频谱资源。这对于解决当前无线通信拥堵问题，提高频谱利用效率具有革命性的意义。我希望书中能够详细阐述DSA的实现原理和技术细节，比如如何准确地检测频谱的空闲状态，如何保证接入的“不干扰性”，以及如何进行频谱的动态分配和管理。想象一下，在人口稠密的城市区域，如果在某些时段某个频段的使用率很低，那么DSA就能让其他设备利用这段时间进行通信，大大提高频谱的整体利用率。书中会不会讨论DSA在不同场景下的应用，例如智能家居、自动驾驶、物联网等领域？我对其中可能涉及的协作通信、频谱博弈等高级概念也充满了期待，希望能够从中获得深刻的理解。

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而“动态频谱接入”（DSA）这个概念，则让我联想到一种更加高效、灵活的频谱利用方式。它不像过去那样，一旦分配了某个频段，就只能由特定用户使用，而不管实际是否在用。DSA似乎允许“未被授权”的用户在不干扰授权用户的情况下，临时性地接入那些空闲的频谱资源。这听起来简直是解放了无线通信的生产力！我很好奇，这种“接入”是如何实现的？书中会不会讲解具体的接入机制，比如基于频谱感知的空闲检测技术，以及如何保证接入的“不干扰性”？这背后一定涉及到复杂的协作机制和频谱共享协议。例如，在城市人口密集区域，如果某个频段只有在特定时间段才被使用，那么在其他时间段，这个宝贵的资源岂不是被浪费了？DSA的出现，似乎能将这些“沉睡”的频谱唤醒，让更多的通信需求得到满足。我非常期待书中能够深入分析DSA的各种策略和技术细节，以及它如何克服技术上的挑战，比如如何避免碰撞、如何保证公平性等等。

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而“动态频谱接入”（DSA）这个概念，则像是对“认知”能力的直接应用。一旦设备“认知”到了有空闲的频谱，就能够“动态地接入”，这听起来非常具有颠覆性。我设想，DSA的实现需要一套非常精密的频谱管理和协调机制，以确保接入的设备不会对原有的授权用户造成干扰。这可能涉及到频谱感知、接入策略、干扰消除等多个方面。书中会不会介绍不同的DSA模式，例如协同DSA和非协同DSA？在实际应用中，是如何权衡频谱利用效率和干扰保护之间的关系的？我对于书中能够详细阐述DSA的技术挑战以及相应的解决方案充满了兴趣。例如，如何在复杂的电磁环境中准确地检测到微弱的空闲频谱？如何快速地进行接入决策并避免信号碰撞？这些都是实际应用中亟待解决的问题，我期望能在这本书中找到答案。

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我拿到这本书的时候，内心是充满了期待的。首先，书名《认知无线电与动态频谱接入》就给我一种非常前沿和实用的感觉。在如今万物互联、数据洪流的时代，无线通信的瓶颈越来越明显，频谱资源的稀缺性更是日益突出。我一直对如何更高效地利用这些宝贵的“空中资源”充满疑问，这本书恰恰点明了方向。我猜测，书中的“认知”部分，会深入剖析无线电设备如何具备“智能”，能够感知周边的无线电环境，理解频谱的使用状况，甚至能够根据环境的变化做出自主的决策。这背后无疑涉及到复杂的算法和技术，比如信号处理、机器学习、模式识别等等。我非常好奇，这些“认知”能力是如何被具体实现的？设备是通过哪些传感器来感知环境？又是通过什么样的数据模型来“理解”频谱的动态？我很期待书中能有具体的案例分析，展示认知无线电在实际应用中的强大能力，比如在复杂电磁环境下如何智能地选择最优通信参数。

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而“动态频谱接入”（DSA）这个概念，则让我看到了解决频谱瓶颈的曙光。它意味着我们可以摆脱过去那种僵化的频谱分配模式，更加灵活地利用那些暂时空闲的频谱资源。这听起来就像是为无线通信打开了新的大门。我特别想知道，DSA的具体实现方式有哪些？书中是否会介绍不同的频谱接入策略，比如机会性接入、共享接入等等？更重要的是，如何保证DSA的“动态”接入不会干扰到那些已经获得授权的用户？这其中一定涉及到复杂的协调和管理机制，比如频谱分配算法、干扰检测与避免技术等等。我非常期待书中能够对这些关键技术进行深入的探讨，并提供一些实际的案例分析，展示DSA是如何在现实世界中发挥作用的，例如提高网络的容量和覆盖范围。

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坦白说，拿到《认知无线电与动态频谱接入》这本书，我最先联想到的就是当前无处不在的无线通信，从手机到Wi-Fi，再到日益发展的5G和未来的6G，频谱资源始终是制约通信能力发展的关键因素。传统的频谱分配模式，即固定分配给特定用户或业务，就像是一个个被划好的“地盘”，很多时候这些“地盘”里其实是空着的，却不能被别人使用，造成了极大的浪费。这本书的标题，正好触及了我内心深处对这种低效利用的痛点。“认知无线电”听起来就像是赋予无线电设备“智慧”，让它们能够“思考”和“判断”。我非常期待书中能够深入探讨，这种“思考”和“判断”是如何实现的？是通过学习大量的信号模式？还是通过实时监测周边的干扰信号？它又是如何做到“认知”的？这背后必然涉及复杂的信号处理和算法，比如信号分类、干扰识别、信道状态评估等等。我希望书中能有详实的理论讲解和清晰的数学模型，让我能够真正理解认知无线电的核心机制。

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这本《认知无线电与动态频谱接入》的书，单看书名就足以勾起我极大的兴趣。在如今信息爆炸的时代，无线通信的频率资源就像是宝贵的土地，而传统固定分配的模式，在很多情况下显得效率低下，资源浪费的现象屡见不鲜。我一直对如何更智能、更灵活地利用这些稀缺资源感到好奇。这本书的标题直接点出了这两个核心概念：“认知无线电”和“动态频谱接入”。我设想，“认知无线电”部分会深入探讨无线电设备如何像“大脑”一样，能够感知周围的无线电环境，理解频谱的使用情况，甚至预测未来的频谱需求。这涉及到大量的信号处理、机器学习、人工智能等前沿技术，我非常期待书中能够详细介绍这些技术的原理、实现方法以及它们在认知无线电中的具体应用。比如，设备是如何“学习”的？是通过历史数据分析，还是实时监测？它又是如何“决策”的？是基于概率模型，还是更复杂的优化算法？我希望能在这本书中找到清晰的解答。

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