欢迎访问学兔兔,学习、交流 分享 !

返回首页 |
当前位置: 首页 > 书籍手册>电子信息 >电子信息前沿技术丛书 压缩感知理论及其在无线网络中的应用

电子信息前沿技术丛书 压缩感知理论及其在无线网络中的应用

收藏
  • 大小:47.89 MB
  • 语言:中文版
  • 格式: PDF文档
  • 类别:电子信息
推荐:升级会员 无限下载,节约时间成本!
关键词:感知   压缩   及其   中的   应用
资源简介
压缩感知理论及其在无线网络中的应用
作者: (美)Zhu Han,Husheng Li,Wotao Yin 著
出版时间:2018年版
丛编项: 电子信息前沿技术丛书
内容简介
  压缩感知理论是信号处理领域中一种旨在利用远低于经典奈奎斯特采样频率的方法对稀疏信号进行编码的全新理论。该理论可对大量信号集进行高效而精确的采集、存储、融合和处理。压缩感知理论有效融合了数据采集、压缩、降维和优化等多项理论和技术,已引起多个领域的科研人员和工程师的高度关注。本书的主要目的是为如何在各种无线网络的应用场景中有效地融入压缩感知理论提供一个全面而统一的视角,并从信号处理、*优化、信息论、通信与网络等领域的基本概念出发,从工程的角度来探讨上述问题。本书有助于学生、科研人员、通信工程师对压缩感知理论建立起一个系统的、面向工程实现的认识,理解压缩感知理论的背景和基础,把握压缩感知理论的技术优势和局限性,并掌握在无线网络中如何利用压缩感知理论所需要的主要技能和知识。
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章稀疏最优化算法

4.1最优化理论简介

4.2稀疏最优化模型

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分散最优化的应用

4.7.5收敛速率

4.8(块)坐标最小化和梯度下降

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最优多用户检测器

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
下载地址