认知协作通信能效优化 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈宏滨，赵峰，黄世伟 著

图书标签:

• 认知无线电
• 协作通信
• 能效优化
• 无线通信
• 优化算法
• 资源分配
• 网络性能
• 信息论
• 通信理论
• 机器学习

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030467690

版次：1

商品编码：11852854

包装：平装

丛书名： 信息与通信工程研究生系列教材

开本：16开

出版时间：2015-12-01

用纸：胶版纸

页数：269

字数：415000

正文语种：中文

内容简介

　　陈宏滨、赵峰、黄世伟编*的《认知协作通信能效优化》系统诠释了认知协作通信的概念、关键技术及能效优化。全书共14章，内容包括：认知无线电、协作通信和绿色通信的概念、关键技术和应用；单无线电单中继协作感知的能效优化；单无线电多中继协作感知的能效优化；单无线电中继协作感知与传输的联合优化；双无线电中继协作感知的性能优化；群频谱共享的频谱感知节能调度：认知传感器网络中的频谱感知节能；认知中继网络中协作传输的中断性能；放大转发协作通信的频谱效率和能效平衡；能量获取无线通信发射机的切换调度；能量获取中继协作通信的*优功率分配；区域覆盖的能量获取传感器网络休眠调度；目标跟踪的能量获取传感器网络休眠调度；无线信息和能量传输的时间分配。
　　本书可供从事认知无线电、协作通信、绿色通信研究和开发的科研人员参考，也可供高等院校通信、信息工程及相关专业的教师、研究牛和高年级本科生使用。

精彩书摘

　　重构能力：重构能力是指认知无线电网络在不改变任何硬件的条件下调整传输参数以适应环境变化的能力。认知无线电网络主要通过软件编程的方式实现宽频带传输，并支持多种通信体制，类似于软件无线电技术。重构参数主要包括：工作频带，认知用户可以根据周围的无线电环境及自身的需求，选择适合的工作频带进行传输，当正在使用的工作频带不可用时，可以改变切换到其他的频带；调制方式，认知用户能够根据自身需求和信道条件调整通信调制方式，对于时延敏感业务，传输速率比差错率更重要，则需要选择频谱效率较高的调制方式，而对于丢包敏感业务，差错率比传输速率更重要，则需要选择误码率较低的调制方式；传输功率，认知用户的传输功率可以在功率限制范围内重新配置，当不需要较高的功率进行传输时，可以降低传输功率，以减少干扰，使得更多的用户可以共享频谱。除此之外，认知无线电能够让不同的通信系统实现互联。重构这些参数，不仅可以在通信连接之前进行，也可以在通信过程中进行。根据频谱特性，认知无线电通过重构能力，可以切换到不同的频带上传输数据，并能够调整相应的发射机、接收机工作参数以及通信协议参数、调制参数，以适应无线电环境的多变性和可用频谱的时变性。
　　下面简要介绍实现认知无线电功能的关键技术：频谱感知、频谱分析和决策、频谱移动。
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前言/序言

《通信网络中的能量管理与优化策略》 导读 在信息爆炸、连接无处不在的时代，通信网络正以前所未有的速度扩张，支撑着从智能手机到物联网设备的万亿级连接。然而，这种爆炸式的增长也带来了严峻的能源消耗挑战。通信设备的能耗不仅直接影响着运营商的运营成本，更是全球碳排放的重要组成部分，对环境保护和可持续发展提出了紧迫的要求。在此背景下，如何有效地管理和优化通信网络中的能源使用，已成为学术界和工业界共同关注的核心议题。 本书《通信网络中的能量管理与优化策略》深入剖析了当前通信网络面临的能源挑战，并系统性地探讨了一系列创新的能量管理和优化策略。本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，理解通信网络能源消耗的根源，掌握最前沿的节能技术和方法，并为构建绿色、高效、可持续的下一代通信网络提供理论指导和实践参考。 第一章：通信网络能源消耗的挑战与机遇 本章将从宏观层面出发，首先勾勒出当前通信网络能源消耗的严峻态势。我们将详细分析无线接入网（RAN）、核心网、数据中心等关键通信基础设施的能耗构成，并探讨影响其能耗的关键因素，如网络负载、信道条件、设备类型、工作模式等。同时，本章也将聚焦于新兴技术（如5G、AI、边缘计算）对能源消耗带来的双重影响——既可能带来新的能耗瓶颈，也提供了前所未有的优化契机。在此基础上，本书将引导读者认识到能源优化不仅仅是降低成本的手段，更是推动通信行业可持续发展的战略性机遇。我们将讨论绿色通信的定义、发展趋势以及其对社会、经济和环境的深远意义。 第二章：传统通信网络节能技术回顾与评估 在提出创新策略之前，深入理解现有技术的优势与局限性至关重要。本章将对通信领域已广泛应用和正在探索的传统节能技术进行系统性的回顾与评估。我们将重点介绍包括： 设备级节能技术： 如动态功率控制、睡眠模式（Idle Mode）、低功耗芯片设计、节能调度算法等。我们将分析这些技术在不同场景下的有效性、实现难度以及潜在的性能权衡。 网络级节能技术： 如载波聚合（Carrier Aggregation）中的能量节省、基站休眠与唤醒策略、网络虚拟化（Network Virtualization）中的资源整合与优化、以及负载均衡（Load Balancing）在降低能耗中的作用。 基础设施节能： 包括数据中心冷却优化、服务器虚拟化、以及可再生能源在通信站点中的应用等。 通过对这些技术的深入分析，读者将能够清晰地了解当前节能技术的发展水平，并为后续更高级的优化策略奠定基础。 第三章：基于博弈论的通信网络资源分配与能效优化 随着网络连接的日益复杂化和用户需求的个性化，通信网络中的资源分配问题变得尤为突出，而能源效率也成为资源分配的关键考量。本章将深入探讨如何运用博弈论这一强大的数学工具来解决通信网络中的能效优化问题。我们将从以下几个方面展开： 合作与非合作博弈模型： 分析用户、基站、甚至不同运营商之间在追求自身利益（如服务质量、数据速率）时，如何通过博弈达成能量最优的资源分配方案。我们将探讨不同博弈模型（如纳什均衡、卡特尔均衡）在通信网络中的应用场景。 频谱与功率分配的联合优化： 结合博弈论，研究如何动态地分配频谱资源和传输功率，以在保证用户需求的同时，最大化系统的整体能效。我们将分析用户之间的竞争与合作如何影响最优策略的形成。 多用户MIMO系统中的能效博弈： 针对多用户大规模MIMO（Massive MIMO）系统，将研究用户与基站之间在信号处理、预编码以及功率分配方面的博弈，以实现能量高效的多用户通信。 边缘计算与雾计算中的能效博弈： 探讨在分布式计算场景下，移动设备、边缘节点和核心服务器之间如何通过博弈机制来优化计算卸载（Computation Offloading）的决策，从而在满足服务需求的同时，实现端到端能效的最大化。 本章将通过详细的数学推导和仿真分析，展示博弈论在通信网络能效优化中的强大能力，为设计智能化的资源分配策略提供理论支撑。 第四章：强化学习在动态能效优化中的应用 面对通信网络中瞬息万变的信道条件、用户分布和业务负载，传统的静态优化方法往往难以适应。强化学习（Reinforcement Learning, RL）凭借其强大的自适应学习能力，为解决这些动态优化问题提供了新的思路。本章将聚焦于强化学习在通信网络能效优化中的应用： 强化学习基础理论与算法： 简要介绍强化学习的基本概念、关键算法（如Q-learning, Deep Q-Networks (DQN), Actor-Critic等），并阐述其在解决序贯决策问题中的优势。 基于RL的基站动态休眠与唤醒： 研究如何利用强化学习代理（Agent）根据实时网络状态（如用户密度、流量负载）自适应地做出基站的休眠与唤醒决策，以最小化整体能耗，同时保证服务质量。 RL驱动的功率与信道分配： 探讨如何利用强化学习动态调整用户的传输功率和所分配的信道，以在满足用户吞吐量需求的前提下，实现能效的最大化。 边缘计算卸载决策的RL优化： 将强化学习应用于边缘计算场景，研究如何让终端设备或边缘节点通过RL智能地决定将计算任务卸载到何处（本地、边缘服务器或云），以最小化端到端的延迟和能耗。 分布式RL在协作节能中的作用： 探讨如何利用分布式强化学习，让多个网络节点（如基站、终端）之间进行协作，共同学习最优的节能策略，从而提升全局能效。 本章将通过仿真实验展示强化学习在应对复杂动态环境下的优越性，为构建智能、自适应的绿色通信网络提供技术路径。 第五章：机器学习与深度学习驱动的能效预测与资源调度 除了实时决策，准确预测网络未来的状态和需求，并据此进行提前的资源调度，也是实现高能效的关键。本章将深入探讨机器学习（Machine Learning, ML）和深度学习（Deep Learning, DL）在通信网络能效预测与资源调度中的应用： 用户行为与业务负载预测： 利用机器学习模型（如支持向量机、随机森林）和深度学习模型（如循环神经网络RNN、长短期记忆网络LSTM）对用户未来的移动轨迹、业务需求进行预测，为网络资源的预分配和调度提供依据。 信道状态信息（CSI）预测与能效优化： 研究如何利用深度学习模型预测未来的信道状态，并基于预测结果提前调整传输策略（如预编码、功率控制），以最大化能效。 基于ML/DL的网络流量预测与负载均衡： 探讨如何利用机器学习和深度学习技术准确预测网络流量，并据此进行智能负载均衡，将流量导向能效更高的路径或节点。 深度学习在基站能耗建模中的应用： 构建基于深度学习的基站能耗模型，能够更精确地刻画不同工作模式下的能耗特性，为更精细化的能耗优化提供支持。 自编码器（Autoencoders）在降维与特征提取中的应用： 介绍如何利用自编码器对复杂的网络参数进行降维和特征提取，从而简化后续的预测和调度模型的训练过程。 本章将通过实际案例和仿真结果，展示机器学习和深度学习在提升通信网络预测精度和优化调度效率方面的重要作用，为实现主动式节能奠定基础。 第六章：区块链技术在通信网络能效共享与激励机制中的探索 随着通信网络的服务范围和服务质量不断提升，如何激励用户和运营商积极参与节能，以及如何安全、透明地共享节能成果，成为新的挑战。本章将探索区块链技术在通信网络能效管理中的创新应用： 区块链技术原理与特性： 简要介绍区块链的核心技术（如分布式账本、加密算法、共识机制）及其在去中心化、不可篡改、透明性方面的优势。 基于区块链的能效数据共享平台： 构建一个去中心化的平台，让用户、基站、终端等参与者能够安全地共享其能效相关数据，为整体网络优化提供更全面的信息。 智能合约驱动的能效激励机制： 利用智能合约自动执行预设的激励规则，例如，根据用户主动降低能耗的行为，给予其一定的奖励（如流量折扣、积分），从而有效调动用户参与节能的积极性。 去中心化的能源交易与共享： 探索区块链在通信网络中实现能源的去中心化交易和共享的可能性，例如，鼓励使用可再生能源的节点向其他节点出售剩余能源。 数据隐私与安全保障： 分析区块链技术如何通过加密和匿名化技术，在共享能效数据的同时，保障参与者的隐私安全。 本章将为读者提供一个全新的视角，理解区块链技术如何赋能通信网络构建更公平、透明、高效的能效管理和激励体系。 第七章：未来通信网络中的全栈式能效优化 本章将视角放眼未来，探讨下一代通信网络（如6G、空天地一体化网络）中更具前瞻性的全栈式能效优化策略。我们将讨论： AI原生网络架构与能效： 探讨如何从网络架构设计之初就融入AI能力，实现端到端的智能能效管理。 绿色无线通信技术： 深入研究新型绿色无线传输技术，如太赫兹通信、可见光通信的能效特点和优化方法。 能源收集与无线供能： 探讨无线能量收集（Wireless Power Transfer, WPT）技术在为低功耗设备供能方面的潜力，以及如何与数据传输协同优化。 量子计算在能效优化中的潜在应用： 展望量子计算在解决复杂通信网络优化问题（如大规模资源分配、图论问题）方面的突破性进展，及其对能效的影响。 跨层优化与协同： 强调物理层、MAC层、网络层乃至应用层之间的紧密协同，构建全栈式的能效优化框架。 标准化与政策法规的引导作用： 讨论推动通信行业绿色发展的标准化进展和政策法规的重要性。 结论与展望 本书的最后一章将对全书内容进行总结，并对通信网络能效优化的未来发展趋势进行展望。我们将再次强调构建绿色、可持续通信网络的重要性，并鼓励学术界和工业界携手合作，共同应对能源挑战，为实现信息社会的可持续发展贡献力量。 适用读者 本书适合以下读者： 通信工程、电子工程、计算机科学等相关专业的本科生、研究生和博士生。 从事通信网络设计、优化、运维的工程师和技术人员。 对人工智能、机器学习、博弈论在通信领域应用感兴趣的研究人员。 关注通信行业可持续发展和绿色技术发展的行业专家和决策者。 通过阅读本书，您将能够深刻理解通信网络中的能源挑战，掌握前沿的优化技术，并为构建高效、绿色的通信未来贡献您的智慧与力量。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在运营商一线工作的工程师，我每天都在和通信网络的能效问题打交道。看到《认知协作通信能效优化》这个书名，我立刻觉得这本书可能触及到了我们工作的痛点和未来的发展方向。在实际的网络运维中，我们常常会遇到资源分配不均、能耗居高不下的问题，而传统的优化手段往往是基于静态模型的，难以应对复杂的动态变化。书名中的“认知”让我眼前一亮，这是否意味着书里会介绍如何利用大数据分析、机器学习等技术，让网络具备“自我学习”和“自我决策”的能力，从而更精准地识别能耗瓶颈，并找到最优的解决方案？而“协作”则更是我们所期盼的，如何让不同层级、不同技术的网络单元协同工作，共同实现能效的最大化？我期待书中能够提供一些切实可行的技术方案，比如如何通过智能的功率控制、负载均衡，或者更先进的资源调度机制来降低能耗。我希望这本书能够为我们这些一线从业者提供更具前瞻性的指导，帮助我们理解如何构建面向未来的、更绿色、更经济高效的通信网络，让我们能够更好地服务于社会。

评分☆☆☆☆☆

当我看到《认知协作通信能效优化》这个书名时，我首先联想到的是目前通信行业面临的巨大挑战：数据量爆炸式增长，对能源的需求也随之水涨船高，传统的通信优化方法似乎已经捉襟见肘。这本书名中的“认知”二字，让我觉得它可能不仅仅是简单的参数调整，而是引入了更深层次的智能，比如能够理解网络状态、用户需求，甚至是预测未来的流量变化。这对于提高通信系统的鲁棒性和适应性至关重要。而“协作”则暗示着一种打破孤岛的模式，无论是设备之间的协同，还是不同网络层面的配合，都可能带来意想不到的效率提升。我特别好奇作者是如何将“认知”和“协作”这两个相对抽象的概念，具体地应用到“能效优化”这个务实的目标上的。书中是否会探讨一些创新的算法或协议，能够让通信节点之间更加智能地共享信息，避免不必要的资源浪费？我希望这本书能够提供一些理论上的深度，同时也兼顾实际的应用价值，让我在阅读过程中能够对通信系统的能效优化有一个更全面、更系统的认识，甚至能够为我自己的研究方向提供一些新的思路和启发。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对前沿通信技术充满好奇的技术爱好者，虽然我不是专业的通信工程师，但“认知协作通信能效优化”这个书名中所蕴含的科技感和未来感，让我无法抗拒。我对“认知”一词充满了想象，它是否意味着通信系统能够像人类一样，理解当前的环境，学习过去的经验，并主动做出最优决策？这听起来就像是科幻电影里的情节，但如果真的能在通信领域实现，那将是多么巨大的飞跃！而“协作”呢？我联想到的是蜂窝网络中的基站之间，或者不同设备之间的无缝配合，这种协作能否极大地提升整体的通信效率，同时又降低能耗？我最感兴趣的是，书中是否会提供一些具体的案例分析，来展示这些“认知”和“协作”是如何转化为实际的能效提升的？例如，在拥挤的无线环境中，系统如何通过感知周围的干扰来调整发射功率，或者在低流量时段，如何让一部分基站“休眠”以节省能源。我希望这本书能够用通俗易懂的语言，为我这样的非专业人士揭示这些前沿技术的奥秘，让我能一窥未来通信的无限可能，并理解我们正在走向一个怎样的智能化、高效化的信息时代。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题《认知协作通信能效优化》就瞬间抓住了我的眼球，作为一名通信工程专业的学生，我一直对如何在日益增长的数据流量和日益严峻的能源消耗之间找到平衡点感到困惑。书名中“认知”和“协作”这两个词汇，预示着它可能摆脱了传统通信系统那种相对独立的优化视角，而是引入了更具前瞻性和智能化的思路。我好奇作者会如何定义“认知”，它是否意味着引入了人工智能、机器学习，或是某种程度上的自主决策能力？而“协作”又将如何体现？是设备之间的相互配合，还是不同通信层级的协同？更重要的是，这本书将如何把这些先进的概念与“能效优化”这个核心目标紧密联系起来？我期待书中能够深入浅出地阐述这些概念在通信系统中的具体应用，比如如何利用认知能力去动态调整通信参数，或者如何通过协作机制来减少冗余的资源消耗。读完书名，我脑海中已经勾勒出了一幅复杂的通信网络图，而这本书，似乎就是那把解开能效迷局的钥匙。我希望它能为我提供一套清晰的理论框架和一套可行的实践方法，让我能够真正理解如何构建更智能、更绿色的通信未来。

评分☆☆☆☆☆

《认知协作通信能效优化》这个书名，对于我这个对通信技术发展趋势高度关注的IT行业观察者来说，无疑是一道极具吸引力的风景线。它预示着通信领域正朝着更智能、更环保的方向发展。我尤其对“认知”一词感到兴奋，它是否代表着通信系统将具备类似人工智能的自主学习和决策能力，能够根据实时数据和环境变化，动态地调整自身行为以达到最佳的能效表现？这听起来像是通信系统的“进化”。而“协作”则让我联想到，不同设备、不同网络之间如何打破壁垒，实现资源共享和协同优化，从而避免能源的浪费。我非常好奇书中是否会深入探讨这些“认知”和“协作”机制是如何被设计和实现的，是否会介绍一些具体的通信协议、算法或者架构，能够有效地支撑这些先进的功能。更重要的是，这本书将如何量化这些优化措施所带来的能效提升，是否会有相关的理论分析和仿真结果？我希望能通过这本书，深入理解通信技术在迈向智能化和可持续发展道路上的关键要素，并洞察未来通信网络可能展现出的全新形态。