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简介
This is a simplified Chinese edition of the following title(s) published by Cambridge University Press:Compressive Sensing for Wireless Networks ISBN 9781107018839?i Cambridge University Press 2013This book is in copyright. Subject to statutory exception and to the provisions of relevant collective licensing agreements, no reproduction of any part may take place without the written permission of Cambridge University Press.This simplified Chinese edition for the People?s Republic of China (excluding Hong Kong, Macau and Taiwan) is published by arrangement with the Press Syndicate of the University of Cambridge, Cambridge, United Kingdom.?i Cambridge University Press and Tsinghua University Press 2018This simplified Chinese edition is authorized for sale in the People?s Republic of China(excluding Hong Kong, Macau and Taiwan) only. Unauthorised export of this simplified Chinese edition is a violation of the Copyright Act.No part of this publication may be reproduced or distributed by any means, or stored in a database or retrieval system, without the prior written permission of Cambridge University Press and Tsinghua University Press.
目录
目录
第1章引言
1.1动机和目标
1.2纲要
第2章无线网络概述
2.1无线信道模型
2.1.1电波传播
2.1.2干扰信道
2.2无线网络分类
2.2.13G及B3G蜂窝通信网
2.2.2WiMAX网络
2.2.3WiFi网络
2.2.4无线个域网
2.2.5无线Ad hoc网
2.2.6无线传感网
2.3先进无线通信技术
2.3.1OFDM技术
2.3.2多天线系统
2.3.3认知无线电
2.3.4调度和多址接入
2.3.5无线定位
第3章压缩感知理论框架
3.1背景
3.2传统采样与压缩感知
3.3稀疏表示
3.4CS编码与解码
3.5示例
第4章稀疏*化算法
4.1*化理论简介
4.2稀疏*化模型
4.3经典的求解方法
4.4收缩操作
4.5近似点线性算法
4.5.1前向后向算子分裂
4.5.2示例
4.5.3收敛速率
4.6对偶算法
4.6.1对偶化
4.6.2增广拉格朗日方法
4.6.3布拉格曼方法
4.6.4布拉格曼迭代和去噪
4.6.5线性布拉格曼方法和增广模型
4.6.6处理复数据和变量
4.7交替方向乘子法
4.7.1框架
4.7.2ADM在稀疏优化的应用
4.7.3在分布式优化中的应用
4.7.4分散*化的应用
4.7.5收敛速率
4.8(块)坐标*小化和梯度下降
4.9同伦算法与参数二次规划
4.10延拓、变换步长及线性搜索
4.11用于稀疏优化的非凸方法
4.12贪婪算法
4.12.1贪婪追踪算法
4.12.2迭代支集检测
4.12.3硬门限
4.13恢复低秩矩阵的算法
4.14如何选择算法
第5章基于压缩感知的模数转换器
5.1传统模数转换器基础
5.1.1采样定理
5.1.2量化
5.1.3实际实现
5.2随机解调ADC
5.2.1信号模型
5.2.2结构
5.3宽带调制转换器ADC
5.3.1结构
5.3.2与随机解调器的对比
5.4Xampling
5.4.1统一子空间
5.4.2结构
5.4.3X?ADC及硬件实现
5.4.4X?DSP及子空间算法
5.5其他结构
5.5.1随机采样
5.5.2随机滤波
5.5.3随机延迟线
5.5.4其他各类相关文献
5.6小结
第6章压缩感知信道估计
6.1引言和动机
6.2多径信道估计
6.2.1信道模型和基于训练的算法
6.2.2压缩感知信道估计
6.3OFDM信道估计
6.3.1系统模型
6.3.2压缩感知OFDM信道估计器
6.3.3数值算法
6.3.4数值仿真
6.4水声信道估计
6.4.1信道模型
6.4.2压缩感知算法
6.5随机域估计
6.5.1随机域模型
6.5.2矩阵完成算法
6.5.3仿真结果
6.6其他信道估计方法
6.6.1盲信道估计
6.6.2自适应算法
6.6.3组稀疏方法
6.7小结
第7章超宽带系统
7.1UWB系统简介
7.1.1UWB发展历程及应用
7.1.2UWB特点
7.1.3UWB的数学模型
7.2UWB信号的压缩
7.2.1发射端压缩
7.2.2接收端压缩
7.3UWB信号的重构
7.3.1块重构
7.3.2Bayesian重构
7.3.3与计算有关的问题
7.4UWB通信中的直接解调
7.4.1收发机结构
7.4.2解调
7.5小结
第8章定位
8.1定位简介
8.2压缩感知理论的直接应用
8.2.1通用原理
8.2.2WLAN中的定位
8.2.3认知无线电中的定位
8.2.4动态压缩感知
8.3压缩感知理论的非直接应用
8.3.1UWB定位系统
8.3.2空时压缩感知
8.3.3联合压缩感知和TDOA
8.4小结
第9章多址接入
9.1简介
9.2多用户检测简介
9.2.1CDMA系统模型
9.2.2多用户检测与压缩感知的比较
9.2.3多用户检测的各种算法
9.2.4*多用户检测器
9.3蜂窝系统中的多址接入
9.3.1上行
9.3.2下行
9.4传感器网络中的多址接入
9.4.1单跳
9.4.2多跳
9.5小结
第10章认知无线电网络
10.1简介
10.2文献综述
10.3基于压缩感知的协作频谱感知
10.3.1系统模型
10.3.2CSS矩阵完成算法
10.3.3CSS联合稀疏重构算法
10.3.4讨论
10.3.5仿真结果
10.4动态方法
10.4.1系统模型
10.4.2动态重构算法
10.4.3仿真结果
10.5与定位的结合
10.5.1系统模型
10.5.2频谱感知和定位的联合算法
10.5.3仿真结果
10.6小结
参考文献
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