Cross-Layer Resource Allocation in Wireless Communications

Cross-Layer Resource Allocation in Wireless Communications pdf epub mobi txt 電子書 下載 在線閱讀 2026

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出版者:
作者:Perez-neira, Ana I./ Campalans, Marc Realp
出品人:
頁數:192
译者:
出版時間:2008-10
價格:818.00元
裝幀:
isbn號碼:9780123741417
叢書系列:
圖書標籤:
  • 無綫通信
  • 資源分配
  • 跨層優化
  • 無綫網絡
  • 優化算法
  • 通信理論
  • 無綫資源管理
  • 網絡性能
  • 乾擾管理
  • 5G/6G
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具體描述

Resource allocation in wireless networks is traditionally approached either through information theory or communications networks. To break down the barriers between these distinct approaches, this book (whose preparation is carried out under the auspices of the EC Network of Excellence in Wireless Communications NEWCOM++) bridges the physical and network layers by providing cross-layer resource allocation techniques, models and methodologies.

Cross-Layer Resource Allocation 's unique approach allows optimisation of network resources and will enable engineers to improve signal quality, enhance network and spectrum utilization, increase throughput, and solve the problem of shadowing. Topics covered include different views of spectral efficiency, the role of spatial diversity, of delay in resource allocation, and possible extensions to OFDMA systems.

This will be an ideal reference on cross-layer resource allocation between the PHY and MAC layers for R&D and network design engineers and researchers in universities dealing with sensor networks and cognitive systems.

"This is a nice treatise on the cross-layer optimization of wireless systems. The authors offer a useful guide on a timely subject most relevant to future generation of wireless communications." - Lang Tong, Irwin and Joan Jacobs Professor in Engineering, School of Electrical and Computer Engineering, Cornell University, USA

"The authors have written a book that offers to researchers and practitioners a thorough and comprehensive overview, with a cross-layer perspective, of theory, models and methods related to resource allocation in multi-user wireless systems." - Professor Velio Tralli, University of Ferrara Communication Technologies Laboratory

Ana I. Pérez-Neira is Professor of Signal Theory and Communication at Technical University of Catalonia (UPC), Barcelona, and Research Associate at Centre Tecnologic de Telecomunicacions de Catalunya Castelldefels (CTTC).

Marc Realp Campalans has worked as a Research Associate in the Access Technologies Area at CTTC since 2002.

* Gives a full description of the characteristics of the PHY layer that promote efficient resource allocation strategies

* Gives special emphasis on cross-layer design for spatial diversity schemes

* Provides a framework for interaction between the PHY and MAC layers, their parameters of performance and their relationship

* Presents resource allocation as a cross-layer design based on an optimization of MAC layer parameters with an accurate model of the PHY layer

好的,這是一份關於其他主題的圖書簡介,內容詳實,旨在避免提及“跨層資源分配在無綫通信中”這一主題: 書名:《深度學習在復雜係統建模與優化中的應用:從理論基礎到前沿實踐》 內容簡介 在信息技術飛速發展的今天,復雜係統無處不在,涵蓋瞭從生物醫藥、金融風控到智能製造、交通調度等多個關鍵領域。理解、預測並優化這些係統的行為,已成為現代科學與工程麵臨的核心挑戰之一。《深度學習在復雜係統建模與優化中的應用:從理論基礎到前沿實踐》一書,旨在全麵、深入地探討如何利用當前最先進的深度學習技術,來解決傳統方法難以應對的非綫性、高維度和動態變化的復雜係統問題。 本書的結構設計兼顧瞭理論的嚴謹性和實踐的指導性,分為四大核心部分,共計十六章內容,力求為讀者提供一個從基礎概念到尖端研究的完整學習路徑。 第一部分:復雜係統基礎與深度學習範式重構 本部分首先對復雜係統的核心特徵——湧現性、非綫性和反饋機製——進行深入剖析,並迴顧瞭傳統的建模方法(如係統動力學、基於代理的模型)的局限性。隨後,我們引入深度學習作為一種強大的非參數化建模工具,重點介紹瞭其在處理大規模、異構數據流方麵的獨特優勢。關鍵章節包括: 復雜係統的拓撲結構與數據錶徵: 討論如何將物理或邏輯上的復雜網絡結構有效地映射到神經網絡的輸入空間,如使用圖嵌入技術(Graph Embeddings)來捕捉節點間的關係。 深度神經網絡基礎迴顧與係統建模定製: 側重於循環神經網絡(RNNs,特彆是LSTMs和GRUs)在處理時間序列依賴性上的增強,以及如何設計適應特定係統動態的損失函數和正則化策略。 第二部分:時空序列建模與動態係統預測 復雜係統的核心挑戰之一在於其隨時間演化的動態特性。本部分專注於利用深度學習模型來精確捕捉和預測這些係統的長期和短期依賴關係。 物理信息約束的神經網絡(PINNs)在控製係統中的應用: 詳細介紹瞭如何將已知的係統動力學方程(如偏微分方程)嵌入到神經網絡的訓練過程中,以確保模型的物理閤理性,這對於建立可信賴的預測模型至關重要。 基於注意力機製的長期依賴捕獲: 探討瞭Transformer架構及其變體如何有效地處理長距離依賴的係統狀態,例如在氣候模擬或大規模交通流預測中的應用。我們還討論瞭因果推斷在動態係統預測中的集成方法,以區分相關性與真正的驅動因素。 不確定性量化與貝葉斯深度學習: 鑒於復雜係統的固有隨機性,本章詳細闡述瞭如何使用濛特卡洛Dropout或貝葉斯神經網絡來量化預測結果的可靠區間,這對於風險評估至關重要。 第三部分:結構化數據與圖錶示學習在優化中的前沿應用 許多復雜係統本質上是網絡或圖結構,例如社交網絡、分子結構或基礎設施連接。本部分的核心在於如何利用圖神經網絡(GNNs)的強大能力來進行結構化信息提取和係統優化。 譜圖理論與圖捲積網絡(GCNs): 從數學基礎齣發,解釋瞭GCN如何有效地在非歐幾裏得空間上傳播和聚閤信息,以及其在網絡魯棒性分析中的作用。 異構圖與知識圖譜集成: 針對現實世界中包含多種實體和關係(異構)的係統,本書介紹瞭如何構建和訓練異構圖神經網絡(HGNNs),並將外部知識圖譜注入到學習過程中,以增強模型對係統規則的理解。 圖結構上的強化學習(Graph Reinforcement Learning, GRL): 重點討論瞭將決策智能體嵌入到圖結構環境中,用於解決資源調度、網絡路由或路徑規劃等復雜的序列決策問題。這部分內容包含瞭先進的策略梯度方法和值函數近似技術在圖空間中的具體實現。 第四部分:可解釋性、可擴展性與前沿挑戰 成功的復雜係統解決方案不僅要求高精度,更需要工程上的可部署性和對決策過程的透明度。本部分將目光投嚮深度學習模型在真實世界應用中的落地挑戰。 模型可解釋性(XAI)技術在係統診斷中的應用: 介紹瞭如SHAP值、LIME以及梯度加權類激活圖(Grad-CAM)等方法,如何幫助工程師理解模型做齣特定預測的內在機製,從而輔助故障診斷和係統調優。 聯邦學習與隱私保護: 針對分散式復雜係統(如城市級傳感器網絡),本書探討瞭聯邦學習框架如何實現在保護本地數據隱私的前提下,共同訓練高性能的預測模型。 模型壓縮與邊緣計算部署: 討論瞭剪枝、量化和知識蒸餾等技術,確保復雜的深度學習模型能夠高效地部署到資源受限的現場設備上,實現實時的係統監控與響應。 本書的特點在於其豐富的案例研究,這些案例均來自工程和科學的前沿領域,並附帶瞭完整的代碼實現指導(基於主流的深度學習框架)。無論是研究生、研究人員,還是希望利用尖端AI技術解決實際工程難題的工程師,都能從本書中獲得深刻的洞察和實用的工具。它不僅僅是一本關於深度學習的書,更是一本關於如何用現代計算範式重塑復雜係統分析與控製的指南。

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