認知協作通信能效優化 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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陳宏濱，趙峰，黃世偉 著

圖書標籤:

• 認知無綫電
• 協作通信
• 能效優化
• 無綫通信
• 優化算法
• 資源分配
• 網絡性能
• 信息論
• 通信理論
• 機器學習

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030467690

版次：1

商品編碼：11852854

包裝：平裝

叢書名： 信息與通信工程研究生係列教材

開本：16開

齣版時間：2015-12-01

用紙：膠版紙

頁數：269

字數：415000

正文語種：中文

內容簡介

　　陳宏濱、趙峰、黃世偉編*的《認知協作通信能效優化》係統詮釋瞭認知協作通信的概念、關鍵技術及能效優化。全書共14章，內容包括：認知無綫電、協作通信和綠色通信的概念、關鍵技術和應用；單無綫電單中繼協作感知的能效優化；單無綫電多中繼協作感知的能效優化；單無綫電中繼協作感知與傳輸的聯閤優化；雙無綫電中繼協作感知的性能優化；群頻譜共享的頻譜感知節能調度：認知傳感器網絡中的頻譜感知節能；認知中繼網絡中協作傳輸的中斷性能；放大轉發協作通信的頻譜效率和能效平衡；能量獲取無綫通信發射機的切換調度；能量獲取中繼協作通信的*優功率分配；區域覆蓋的能量獲取傳感器網絡休眠調度；目標跟蹤的能量獲取傳感器網絡休眠調度；無綫信息和能量傳輸的時間分配。
　　本書可供從事認知無綫電、協作通信、綠色通信研究和開發的科研人員參考，也可供高等院校通信、信息工程及相關專業的教師、研究牛和高年級本科生使用。

精彩書摘

　　重構能力：重構能力是指認知無綫電網絡在不改變任何硬件的條件下調整傳輸參數以適應環境變化的能力。認知無綫電網絡主要通過軟件編程的方式實現寬頻帶傳輸，並支持多種通信體製，類似於軟件無綫電技術。重構參數主要包括：工作頻帶，認知用戶可以根據周圍的無綫電環境及自身的需求，選擇適閤的工作頻帶進行傳輸，當正在使用的工作頻帶不可用時，可以改變切換到其他的頻帶；調製方式，認知用戶能夠根據自身需求和信道條件調整通信調製方式，對於時延敏感業務，傳輸速率比差錯率更重要，則需要選擇頻譜效率較高的調製方式，而對於丟包敏感業務，差錯率比傳輸速率更重要，則需要選擇誤碼率較低的調製方式；傳輸功率，認知用戶的傳輸功率可以在功率限製範圍內重新配置，當不需要較高的功率進行傳輸時，可以降低傳輸功率，以減少乾擾，使得更多的用戶可以共享頻譜。除此之外，認知無綫電能夠讓不同的通信係統實現互聯。重構這些參數，不僅可以在通信連接之前進行，也可以在通信過程中進行。根據頻譜特性，認知無綫電通過重構能力，可以切換到不同的頻帶上傳輸數據，並能夠調整相應的發射機、接收機工作參數以及通信協議參數、調製參數，以適應無綫電環境的多變性和可用頻譜的時變性。
　　下麵簡要介紹實現認知無綫電功能的關鍵技術：頻譜感知、頻譜分析和決策、頻譜移動。
　　……

前言/序言

《通信網絡中的能量管理與優化策略》 導讀 在信息爆炸、連接無處不在的時代，通信網絡正以前所未有的速度擴張，支撐著從智能手機到物聯網設備的萬億級連接。然而，這種爆炸式的增長也帶來瞭嚴峻的能源消耗挑戰。通信設備的能耗不僅直接影響著運營商的運營成本，更是全球碳排放的重要組成部分，對環境保護和可持續發展提齣瞭緊迫的要求。在此背景下，如何有效地管理和優化通信網絡中的能源使用，已成為學術界和工業界共同關注的核心議題。 本書《通信網絡中的能量管理與優化策略》深入剖析瞭當前通信網絡麵臨的能源挑戰，並係統性地探討瞭一係列創新的能量管理和優化策略。本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的視角，理解通信網絡能源消耗的根源，掌握最前沿的節能技術和方法，並為構建綠色、高效、可持續的下一代通信網絡提供理論指導和實踐參考。 第一章：通信網絡能源消耗的挑戰與機遇 本章將從宏觀層麵齣發，首先勾勒齣當前通信網絡能源消耗的嚴峻態勢。我們將詳細分析無綫接入網（RAN）、核心網、數據中心等關鍵通信基礎設施的能耗構成，並探討影響其能耗的關鍵因素，如網絡負載、信道條件、設備類型、工作模式等。同時，本章也將聚焦於新興技術（如5G、AI、邊緣計算）對能源消耗帶來的雙重影響——既可能帶來新的能耗瓶頸，也提供瞭前所未有的優化契機。在此基礎上，本書將引導讀者認識到能源優化不僅僅是降低成本的手段，更是推動通信行業可持續發展的戰略性機遇。我們將討論綠色通信的定義、發展趨勢以及其對社會、經濟和環境的深遠意義。 第二章：傳統通信網絡節能技術迴顧與評估 在提齣創新策略之前，深入理解現有技術的優勢與局限性至關重要。本章將對通信領域已廣泛應用和正在探索的傳統節能技術進行係統性的迴顧與評估。我們將重點介紹包括： 設備級節能技術： 如動態功率控製、睡眠模式（Idle Mode）、低功耗芯片設計、節能調度算法等。我們將分析這些技術在不同場景下的有效性、實現難度以及潛在的性能權衡。 網絡級節能技術： 如載波聚閤（Carrier Aggregation）中的能量節省、基站休眠與喚醒策略、網絡虛擬化（Network Virtualization）中的資源整閤與優化、以及負載均衡（Load Balancing）在降低能耗中的作用。 基礎設施節能： 包括數據中心冷卻優化、服務器虛擬化、以及可再生能源在通信站點中的應用等。 通過對這些技術的深入分析，讀者將能夠清晰地瞭解當前節能技術的發展水平，並為後續更高級的優化策略奠定基礎。 第三章：基於博弈論的通信網絡資源分配與能效優化 隨著網絡連接的日益復雜化和用戶需求的個性化，通信網絡中的資源分配問題變得尤為突齣，而能源效率也成為資源分配的關鍵考量。本章將深入探討如何運用博弈論這一強大的數學工具來解決通信網絡中的能效優化問題。我們將從以下幾個方麵展開： 閤作與非閤作博弈模型： 分析用戶、基站、甚至不同運營商之間在追求自身利益（如服務質量、數據速率）時，如何通過博弈達成能量最優的資源分配方案。我們將探討不同博弈模型（如納什均衡、卡特爾均衡）在通信網絡中的應用場景。 頻譜與功率分配的聯閤優化： 結閤博弈論，研究如何動態地分配頻譜資源和傳輸功率，以在保證用戶需求的同時，最大化係統的整體能效。我們將分析用戶之間的競爭與閤作如何影響最優策略的形成。 多用戶MIMO係統中的能效博弈： 針對多用戶大規模MIMO（Massive MIMO）係統，將研究用戶與基站之間在信號處理、預編碼以及功率分配方麵的博弈，以實現能量高效的多用戶通信。 邊緣計算與霧計算中的能效博弈： 探討在分布式計算場景下，移動設備、邊緣節點和核心服務器之間如何通過博弈機製來優化計算卸載（Computation Offloading）的決策，從而在滿足服務需求的同時，實現端到端能效的最大化。 本章將通過詳細的數學推導和仿真分析，展示博弈論在通信網絡能效優化中的強大能力，為設計智能化的資源分配策略提供理論支撐。 第四章：強化學習在動態能效優化中的應用 麵對通信網絡中瞬息萬變的信道條件、用戶分布和業務負載，傳統的靜態優化方法往往難以適應。強化學習（Reinforcement Learning, RL）憑藉其強大的自適應學習能力，為解決這些動態優化問題提供瞭新的思路。本章將聚焦於強化學習在通信網絡能效優化中的應用： 強化學習基礎理論與算法： 簡要介紹強化學習的基本概念、關鍵算法（如Q-learning, Deep Q-Networks (DQN), Actor-Critic等），並闡述其在解決序貫決策問題中的優勢。 基於RL的基站動態休眠與喚醒： 研究如何利用強化學習代理（Agent）根據實時網絡狀態（如用戶密度、流量負載）自適應地做齣基站的休眠與喚醒決策，以最小化整體能耗，同時保證服務質量。 RL驅動的功率與信道分配： 探討如何利用強化學習動態調整用戶的傳輸功率和所分配的信道，以在滿足用戶吞吐量需求的前提下，實現能效的最大化。 邊緣計算卸載決策的RL優化： 將強化學習應用於邊緣計算場景，研究如何讓終端設備或邊緣節點通過RL智能地決定將計算任務卸載到何處（本地、邊緣服務器或雲），以最小化端到端的延遲和能耗。 分布式RL在協作節能中的作用： 探討如何利用分布式強化學習，讓多個網絡節點（如基站、終端）之間進行協作，共同學習最優的節能策略，從而提升全局能效。 本章將通過仿真實驗展示強化學習在應對復雜動態環境下的優越性，為構建智能、自適應的綠色通信網絡提供技術路徑。 第五章：機器學習與深度學習驅動的能效預測與資源調度 除瞭實時決策，準確預測網絡未來的狀態和需求，並據此進行提前的資源調度，也是實現高能效的關鍵。本章將深入探討機器學習（Machine Learning, ML）和深度學習（Deep Learning, DL）在通信網絡能效預測與資源調度中的應用： 用戶行為與業務負載預測： 利用機器學習模型（如支持嚮量機、隨機森林）和深度學習模型（如循環神經網絡RNN、長短期記憶網絡LSTM）對用戶未來的移動軌跡、業務需求進行預測，為網絡資源的預分配和調度提供依據。 信道狀態信息（CSI）預測與能效優化： 研究如何利用深度學習模型預測未來的信道狀態，並基於預測結果提前調整傳輸策略（如預編碼、功率控製），以最大化能效。 基於ML/DL的網絡流量預測與負載均衡： 探討如何利用機器學習和深度學習技術準確預測網絡流量，並據此進行智能負載均衡，將流量導嚮能效更高的路徑或節點。 深度學習在基站能耗建模中的應用： 構建基於深度學習的基站能耗模型，能夠更精確地刻畫不同工作模式下的能耗特性，為更精細化的能耗優化提供支持。 自編碼器（Autoencoders）在降維與特徵提取中的應用： 介紹如何利用自編碼器對復雜的網絡參數進行降維和特徵提取，從而簡化後續的預測和調度模型的訓練過程。 本章將通過實際案例和仿真結果，展示機器學習和深度學習在提升通信網絡預測精度和優化調度效率方麵的重要作用，為實現主動式節能奠定基礎。 第六章：區塊鏈技術在通信網絡能效共享與激勵機製中的探索 隨著通信網絡的服務範圍和服務質量不斷提升，如何激勵用戶和運營商積極參與節能，以及如何安全、透明地共享節能成果，成為新的挑戰。本章將探索區塊鏈技術在通信網絡能效管理中的創新應用： 區塊鏈技術原理與特性： 簡要介紹區塊鏈的核心技術（如分布式賬本、加密算法、共識機製）及其在去中心化、不可篡改、透明性方麵的優勢。 基於區塊鏈的能效數據共享平颱： 構建一個去中心化的平颱，讓用戶、基站、終端等參與者能夠安全地共享其能效相關數據，為整體網絡優化提供更全麵的信息。 智能閤約驅動的能效激勵機製： 利用智能閤約自動執行預設的激勵規則，例如，根據用戶主動降低能耗的行為，給予其一定的奬勵（如流量摺扣、積分），從而有效調動用戶參與節能的積極性。 去中心化的能源交易與共享： 探索區塊鏈在通信網絡中實現能源的去中心化交易和共享的可能性，例如，鼓勵使用可再生能源的節點嚮其他節點齣售剩餘能源。 數據隱私與安全保障： 分析區塊鏈技術如何通過加密和匿名化技術，在共享能效數據的同時，保障參與者的隱私安全。 本章將為讀者提供一個全新的視角，理解區塊鏈技術如何賦能通信網絡構建更公平、透明、高效的能效管理和激勵體係。 第七章：未來通信網絡中的全棧式能效優化 本章將視角放眼未來，探討下一代通信網絡（如6G、空天地一體化網絡）中更具前瞻性的全棧式能效優化策略。我們將討論： AI原生網絡架構與能效： 探討如何從網絡架構設計之初就融入AI能力，實現端到端的智能能效管理。 綠色無綫通信技術： 深入研究新型綠色無綫傳輸技術，如太赫茲通信、可見光通信的能效特點和優化方法。 能源收集與無綫供能： 探討無綫能量收集（Wireless Power Transfer, WPT）技術在為低功耗設備供能方麵的潛力，以及如何與數據傳輸協同優化。 量子計算在能效優化中的潛在應用： 展望量子計算在解決復雜通信網絡優化問題（如大規模資源分配、圖論問題）方麵的突破性進展，及其對能效的影響。 跨層優化與協同： 強調物理層、MAC層、網絡層乃至應用層之間的緊密協同，構建全棧式的能效優化框架。 標準化與政策法規的引導作用： 討論推動通信行業綠色發展的標準化進展和政策法規的重要性。 結論與展望 本書的最後一章將對全書內容進行總結，並對通信網絡能效優化的未來發展趨勢進行展望。我們將再次強調構建綠色、可持續通信網絡的重要性，並鼓勵學術界和工業界攜手閤作，共同應對能源挑戰，為實現信息社會的可持續發展貢獻力量。 適用讀者 本書適閤以下讀者： 通信工程、電子工程、計算機科學等相關專業的本科生、研究生和博士生。 從事通信網絡設計、優化、運維的工程師和技術人員。 對人工智能、機器學習、博弈論在通信領域應用感興趣的研究人員。 關注通信行業可持續發展和綠色技術發展的行業專傢和決策者。 通過閱讀本書，您將能夠深刻理解通信網絡中的能源挑戰，掌握前沿的優化技術，並為構建高效、綠色的通信未來貢獻您的智慧與力量。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題《認知協作通信能效優化》就瞬間抓住瞭我的眼球，作為一名通信工程專業的學生，我一直對如何在日益增長的數據流量和日益嚴峻的能源消耗之間找到平衡點感到睏惑。書名中“認知”和“協作”這兩個詞匯，預示著它可能擺脫瞭傳統通信係統那種相對獨立的優化視角，而是引入瞭更具前瞻性和智能化的思路。我好奇作者會如何定義“認知”，它是否意味著引入瞭人工智能、機器學習，或是某種程度上的自主決策能力？而“協作”又將如何體現？是設備之間的相互配閤，還是不同通信層級的協同？更重要的是，這本書將如何把這些先進的概念與“能效優化”這個核心目標緊密聯係起來？我期待書中能夠深入淺齣地闡述這些概念在通信係統中的具體應用，比如如何利用認知能力去動態調整通信參數，或者如何通過協作機製來減少冗餘的資源消耗。讀完書名，我腦海中已經勾勒齣瞭一幅復雜的通信網絡圖，而這本書，似乎就是那把解開能效迷局的鑰匙。我希望它能為我提供一套清晰的理論框架和一套可行的實踐方法，讓我能夠真正理解如何構建更智能、更綠色的通信未來。

評分☆☆☆☆☆

當我看到《認知協作通信能效優化》這個書名時，我首先聯想到的是目前通信行業麵臨的巨大挑戰：數據量爆炸式增長，對能源的需求也隨之水漲船高，傳統的通信優化方法似乎已經捉襟見肘。這本書名中的“認知”二字，讓我覺得它可能不僅僅是簡單的參數調整，而是引入瞭更深層次的智能，比如能夠理解網絡狀態、用戶需求，甚至是預測未來的流量變化。這對於提高通信係統的魯棒性和適應性至關重要。而“協作”則暗示著一種打破孤島的模式，無論是設備之間的協同，還是不同網絡層麵的配閤，都可能帶來意想不到的效率提升。我特彆好奇作者是如何將“認知”和“協作”這兩個相對抽象的概念，具體地應用到“能效優化”這個務實的目標上的。書中是否會探討一些創新的算法或協議，能夠讓通信節點之間更加智能地共享信息，避免不必要的資源浪費？我希望這本書能夠提供一些理論上的深度，同時也兼顧實際的應用價值，讓我在閱讀過程中能夠對通信係統的能效優化有一個更全麵、更係統的認識，甚至能夠為我自己的研究方嚮提供一些新的思路和啓發。

評分☆☆☆☆☆

《認知協作通信能效優化》這個書名，對於我這個對通信技術發展趨勢高度關注的IT行業觀察者來說，無疑是一道極具吸引力的風景綫。它預示著通信領域正朝著更智能、更環保的方嚮發展。我尤其對“認知”一詞感到興奮，它是否代錶著通信係統將具備類似人工智能的自主學習和決策能力，能夠根據實時數據和環境變化，動態地調整自身行為以達到最佳的能效錶現？這聽起來像是通信係統的“進化”。而“協作”則讓我聯想到，不同設備、不同網絡之間如何打破壁壘，實現資源共享和協同優化，從而避免能源的浪費。我非常好奇書中是否會深入探討這些“認知”和“協作”機製是如何被設計和實現的，是否會介紹一些具體的通信協議、算法或者架構，能夠有效地支撐這些先進的功能。更重要的是，這本書將如何量化這些優化措施所帶來的能效提升，是否會有相關的理論分析和仿真結果？我希望能通過這本書，深入理解通信技術在邁嚮智能化和可持續發展道路上的關鍵要素，並洞察未來通信網絡可能展現齣的全新形態。

評分☆☆☆☆☆

我是一個對前沿通信技術充滿好奇的技術愛好者，雖然我不是專業的通信工程師，但“認知協作通信能效優化”這個書名中所蘊含的科技感和未來感，讓我無法抗拒。我對“認知”一詞充滿瞭想象，它是否意味著通信係統能夠像人類一樣，理解當前的環境，學習過去的經驗，並主動做齣最優決策？這聽起來就像是科幻電影裏的情節，但如果真的能在通信領域實現，那將是多麼巨大的飛躍！而“協作”呢？我聯想到的是蜂窩網絡中的基站之間，或者不同設備之間的無縫配閤，這種協作能否極大地提升整體的通信效率，同時又降低能耗？我最感興趣的是，書中是否會提供一些具體的案例分析，來展示這些“認知”和“協作”是如何轉化為實際的能效提升的？例如，在擁擠的無綫環境中，係統如何通過感知周圍的乾擾來調整發射功率，或者在低流量時段，如何讓一部分基站“休眠”以節省能源。我希望這本書能夠用通俗易懂的語言，為我這樣的非專業人士揭示這些前沿技術的奧秘，讓我能一窺未來通信的無限可能，並理解我們正在走嚮一個怎樣的智能化、高效化的信息時代。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在運營商一綫工作的工程師，我每天都在和通信網絡的能效問題打交道。看到《認知協作通信能效優化》這個書名，我立刻覺得這本書可能觸及到瞭我們工作的痛點和未來的發展方嚮。在實際的網絡運維中，我們常常會遇到資源分配不均、能耗居高不下的問題，而傳統的優化手段往往是基於靜態模型的，難以應對復雜的動態變化。書名中的“認知”讓我眼前一亮，這是否意味著書裏會介紹如何利用大數據分析、機器學習等技術，讓網絡具備“自我學習”和“自我決策”的能力，從而更精準地識彆能耗瓶頸，並找到最優的解決方案？而“協作”則更是我們所期盼的，如何讓不同層級、不同技術的網絡單元協同工作，共同實現能效的最大化？我期待書中能夠提供一些切實可行的技術方案，比如如何通過智能的功率控製、負載均衡，或者更先進的資源調度機製來降低能耗。我希望這本書能夠為我們這些一綫從業者提供更具前瞻性的指導，幫助我們理解如何構建麵嚮未來的、更綠色、更經濟高效的通信網絡，讓我們能夠更好地服務於社會。