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 [Compressive Sensing for Wireless Networks] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

[美] Zhu Han，Husheng Li，Wotao Yin 著，戴凌龙，王昭诚，李云洲 译

图书标签:

• 压缩感知
• 无线网络
• 信号处理
• 信息论
• 通信工程
• 稀疏信号
• 采样理论
• 优化算法
• 无线通信
• 前沿技术

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302468745

版次：1

商品编码：12316758

包装：平装

丛书名： 电子信息前沿技术丛书

外文名称：Compressive Sensing for Wireless Networks

开本：16开

出版时间：2018-02-01

用纸：胶版纸

页数：224

字数：259000#

编辑推荐

　　压缩感知理论是信号处理领域中一种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。
　　美国无线通信领域国际知名学者Zhu Han、Husheng Li和Wotao Yin在剑桥大学出版社出版的Compressive Sensing for Wireless Networks一书，是世界上*本关于如何将压缩感知这一革命性理论应用于无线网络的专著。该书从统一的框架出发，从无线网络的角度全面阐述了如何将*新的压缩感知理论有效地与信道估计、超宽带系统、无线定位、多址接入、认知无线电等典型的无线网络相结合，从而更高效和准确地解决无线网络中面临的各种问题。
　　《压缩感知理论及其在无线网络中的应用》将有助于不同水平的读者在了解压缩感知理论的数学背景的基础上，建立起对压缩感知理论的深入认识和理解，培养读者利用压缩感知理论更有效地解决无线网络中各种问题的能力。

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。

作者简介

　　作者简介
　　Zhu Han（韩竹），美国德克萨斯州休斯敦大学电气与计算机工程系、计算机科学系教授，IEEE Fellow，IEEE通信协会杰出讲师。1997年在清华大学电子工程系获得学士学位，1999年和2003年在美国马里兰大学获得硕士和博士学位。2000—2002年在马里兰州日耳曼敦捷迪讯通信（JDSU）公司担任研发工程师，2003—2006年在马里兰大学担任助理研究员，2006—2008年在爱达荷州博伊西州立大学任助理教授。研究领域包括无线资源分配与管理、无线通信与网络、博弈论、大数据分析、安全、智能电网等。2010年获美国国家科学基金会（NSF）杰出青年奖，2011年获IEEE通信协会Fred W. Ellersick奖，2015年获EURASIP Journal on Advances in Signal Processing*佳论文奖，2016年获IEEE通信系统领域Leonard G. Abraham奖，多次在IEEE学术会议中获得*佳论文奖。

　　Husheng Li（李虎生），美国田纳西大学电子工程与计算机科学系副教授。先后于1998年和2000年在清华大学电子工程系获得学士和硕士学位，2005年在美国普林斯顿大学获得博士学位。2005—2007年在美国加利福尼亚州圣迭戈市高通公司任高级工程师。2007年加入田纳西大学电子工程与计算机科学系，担任助理教授，2013年晋升为副教授。研究领域主要包括统计信号处理、无线通信、网络、智能电网、博弈论等。2005年获EURASIP Journal of Wireless Communications and Networks*佳论文奖，2010年获IEEE全球通信会议（GLOBECOM）*佳演示奖，2011年获IEEE国际通信大会（ICC）*佳论文奖，2012年获IEEE智能电网会议*佳论文奖。

　　Wotao Yin（印卧涛），美国加利福尼亚大学洛杉矶分校（UCLA）数学系教授。2001年在南京大学数学与应用数学系获得学士学位，2003年和2006年在哥伦比亚大学工业工程与运筹学系获得运筹学硕士和博士学位。2004—2006年在普林斯顿的西门子研究所担任实习研究员。博士毕业后，分别于2006—2012年和2012—2013年在美国莱斯大学计算与应用数学系担任助理教授和副教授，2013年至今在美国加利福尼亚大学洛杉矶分校（UCLA）数学系担任教授。研究领域包括大规模并行计算、优化理论、稀疏优化的理论、算法与应用。2008年获得美国国家科学基金会（NSF）杰出青年奖，2009年获得斯隆研究奖（Alfred P. Sloan Fellow），2016年获第七届世界华人数学家大会晨兴应用数学金奖。

　　译者简介
　　戴凌龙，重庆人，2011年博士毕业于清华大学，现为清华大学电子工程系副教授、博士生导师。研究方向为宽带无线传输理论与技术。目前担任国际期刊IEEE TCOM/TVT/CL编委、IEEE JSAC/JSTSP/WCOM客座编委。已出版英文著作1部，以第1或通讯作者发表IEEE期刊论文60余篇，获国家发明专利授权15项。先后于2013年、2014年、2017年3次获通信领域国际会议IEEE ICC*佳论文奖，并获2011年清华大学优秀博士毕业生、2013年全国优秀博士学位论文提名奖、2015年IEEE Transactions on Broadcasting年度论文奖、2016年中国通信学会科学技术二等奖（排名1）、2017年IEEE通信学会亚太地区杰出青年学者奖、2017年国家优秀青年科学基金。

　　王昭诚，江西泰和人，教授，1991年博士毕业于清华大学。研究领域涉及宽带无线通信、毫米波通信、可见光通信和数字电视。作为负责人承担科技部973计划、863计划和自然科学基金等资助项目；获授权欧美发明专利34项（其中23项作为第1发明人），授权中国发明专利30项；发表SCI收录论文130篇；出版英文专著两部，入选IEEE数字和移动通信系列丛书，由Wiley-IEEE Press发行。研究成果获国家科学技术进步奖一等奖1项、省部级或学会协会奖4项、IEEE Transactions on Broadcasting年度论文奖1项、国际会议*佳论文奖3项。

　　李云洲，2004年7月毕业于清华大学，获得通信与信息系统工学博士。2011年晋升为清华大学信息技术研究院研究员。长期从事无线通信中的理论研究、新标准技术研究及原型系统实现。自2000年以来，先后参加了3G-WCDMA、LTE、IEEE 802.16m、LTE-Advanced、IEEE 802.11ac的标准技术研究与系统开发，工作以来作为项目负责人或主要完成人参加10余项国家重点项目，共发表论文120余篇，其中包含40余篇SCI论文，获得授权和受理专利30余件，向3GPP LTE、IEEE 802.16m、IEEE 802.11提交提案30余篇。近年来，入选教育部新世纪优秀人才支持计划，担任通信学会的信息通信测试技术专委会、云计算和大数据应用专委会首届委员。当前主要研究方向包括无线大数据、5G、车联网。

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�睞DC及硬件实现
5.4.4X�睤SP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

精彩书摘

　　第5章基于压缩感知的模数转换器
　　模数转换器(ADC)是一种对连续信号进行采样，进而离散表示的器件。相反的操作可以用数模转换器(DAC)实现。ADC和DAC是模拟世界与数字世界之间的桥梁。由于大多数的信号处理都是在数字域上实现的，因此ADC和DAC是数字信号处理的关键部件，对于系统性能有着深远的影响。
　　在这一章中，将研究基于CS算法的ADC技术。首先介绍传统的ADC技术和原理，然后主要研究两种CS�睞DC的结构： 随机解调器ADC和宽带解调转换器ADC。接着，再探讨统一的CS�睞DC框架： Xampling，并且简单地介绍其他结构。本章最后给出了小结。
　　5.1传统模数转换器基础
　　在这一节中，首先研究ADC的一些基本概念： 采样理论、量化规则和实际的ADC装置。
　　5.1.1采样定理
　　如图5.1所示，在数字信号处理中，将信号表示成以适当间隔采样后的数值是非常有用的。采样后的信号通过一个理想的低通滤波器后就可还原为原始信号。就像采样定理中所描述的，为了能够得到一个可靠的恢复结果，原始信号必须以适当的速率进行采样。
　　图5.1模拟信号的采样
　　定理10（采样定理）： 带宽限制在BHz之内的连续信号可以由不低于1/2B的间隔均匀采样的数据精确恢复。
　　用数学语言表示，令gδ(t)表示理想的采样信号为
　　gδ(t)=∑+∞n=－∞gnTsδt－nTs(5.1)
　　这里Ts表示采样周期，fs=1/Ts表示采样率。如果采样率正好是Nyquist采样率，原始信号就可以毫无误差地被重建出来，因为有
　　g(t)=∑+∞t=－∞gnTssinct－nTsTs(5.2)
　　如果采样率不够，那么如图5.2所示，就会出现混叠现象，原始信号会重叠在一起，不可能无失真地恢复出来。为了防止出现混叠现象，在任何ADC之前，都需要经过一个模拟的抗混叠滤波器保证ADC的输入是带宽受限的信号。
　　图5.2模拟信号的采样
　　对于带宽为B且位于频率f1和f2之间的带通信号，是没有必要用2f2的采样速率进行采样的。实际上，应用带通采样定理，采样率fs只要满足
　　fs≥2f2－f11+M′N′(5.3)
　　这里，M′=f2f2－f1－N′，N′=f2f2－f1。
　　如果一个信号以远高于Nyquist采样率的速率进行采样，然后用数字滤波器将其限制在特定带宽内，会得到诸多好处：
　　�r 数字滤波器比模拟滤波器拥有更好的性质(更快的滚降和更好的相位特性)，因此可以实现一个更加锐利的抗混叠滤波器，信号被降采样后可以变得更好。
　　�r 通过使用2M倍的过采样，一个N位的ADC可以当作一个N+M位的ADC，因为被采样的信号是相关的，而被采样的噪声却是独立的。
　　�r 相比于原本整个有效带宽都使用的情况，现在的量化SNR也会更高。通过使用这个技术，相比于只用转换器的情况，有可能获取更有效的分辨率。
　　�r 每次加倍采样频率时，在SNR端的提高只有3dB(等价于0.5比特)，对于很多应用来说效率太低。因此，过采样往往和噪声整形一起使用(查看σ－δ调制器)。通过使用噪声整形，每次加倍采样频率可以获得6Q+3dB的增益，这里Q表示噪声整形中使用的循环滤波器的阶数，例如，一个两阶的循环滤波器可以提供的增益为15dB/倍频。
　　5.1.2量化
　　采样后的信号在幅度上依然是真实的数值。为了能够在数字域上表示信号，需要如图5.3所示的量化器。如果mk　　δ2Q=Δ212(5.4)
　　这里Δ是量化步长。所以,一个量化器的SNR是和L2成线性比例的。换句话说，SNR随着ADC量化比特数的增长而以指数增长。实际上，每增加一个量化比特，SNR增加6dB。
　　……

前言/序言

　　译者序
　　2006 年，信息技术领域出现了一种令人瞩目的革命性理论——压缩感知（Compressive Sensing）。该理论由D. Donoho（美国科学院院士）、E. Candes（Ridgelet脊波变换和Curvelet变换创始人）及澳籍华裔科学家陶哲轩（2006年菲尔兹奖获得者）等人提出，是一种建立在泛函分析、逼近论、统计概率论、拓扑几何、优化与运筹学等基础上的全新信息获取与处理理论框架。与现代信息领域奠基性的“香农�材慰�斯特采样定理”不同，压缩感知理论可以充分利用信息在信号中的结构和内容，在远低于奈奎斯特频率的采样频率下，仍可精确地恢复原始信号，从而实现了信号采样向信息采样的突破，有助于更精确和更高效地获取、处理、存储、分析、融合海量数据。压缩感知理论促进了理论数学和工程应用的结合，一经提出，就在信息和信号处理等相关领域引起高度关注，并在短短几年时间里迅速成功应用于图像处理、医学成像、雷达、无线网络、生物传感、信道编码等诸多领域。
　　美国无线通信领域国际知名学者Zhu Han、Husheng Li和Wotao Yin在英国剑桥大学出版社出版的Compressive Sensing for Wireless Networks一书，是世界上第一本关于如何将压缩感知这一革命性理论应用于无线网络的专著。该书从统一的框架出发，从无线网络的角度全面阐述了如何将最新的压缩感知理论有效地与信道估计、超宽带系统、无线定位、多址接入、认知无线电等典型的无线网络相结合，从而更高效和准确地解决无线网络中面临的各种问题。本书将有助于不同水平的读者在了解压缩感知理论的数学背景的基础上，建立起对压缩感知理论的深入认识和理解，培养读者利用压缩感知理论更有效地解决无线网络中各种问题的能力。
　　该书中译本由清华大学出版社出版，是清华大学研究生课程《高等通信信号处理》的重要参考书之一。参与翻译工作的还有清华大学电子工程系研究生高镇、竺旭东、申文倩、马瑞丰、丁文伯、高昕宇、王碧钗、谢天、胡辰、谭竞搏，在此深表谢意！
　　由于时间仓促，加上译者水平有限，文中难免有不当之处，恳请读者批评指正。
　　戴凌龙王昭诚李云洲2017年12月于清华园

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 内容简介 压缩感知（Compressive Sensing，简称CS）作为一种革命性的信号采集和处理理论，在过去十余年间，以前所未有的方式改变了我们对信号采样和信息恢复的认知。它打破了奈奎斯特-香农采样定理的传统限制，允许以远低于奈奎斯特频率的采样率来精确地重构出高维信号，前提是信号在某个变换域下是稀疏的。这种“少即是多”的采样原理，不仅极大地降低了数据采集的负担，还为设计更高效、更节能的通信系统和传感网络提供了强大的理论支撑。 本书《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》深入浅出地剖析了压缩感知理论的核心概念、关键技术及其在日新月异的无线网络领域中的广泛而深远的潜力。它并非简单地罗列公式和算法，而是旨在为读者构建一个清晰、系统的理解框架，从理论的基石讲到实际的应用场景，为科研人员、工程师以及相关领域的学生提供一份详实而权威的参考。 第一部分：压缩感知理论基础 本部分将带领读者走进压缩感知理论的殿堂。首先，我们将追溯信号采样历史的演进，从经典的奈奎斯特-香农采样定理出发，阐述其在传统信号处理中的核心地位，并引出其在某些场景下的局限性，为理解压缩感知理论的出现背景和意义奠定基础。 随后，本书将重点深入介绍压缩感知理论的两个核心要素：稀疏性和相干性。我们将详细探讨信号在不同变换域（如傅里叶域、离散余弦变换域、小波域等）下的稀疏表示问题，理解为何许多实际信号（如图像、音频、无线信号的某些特征）能够被稀疏地表示。在此过程中，将引入L0范数、L1范数等数学工具，精确刻画信号的稀疏度。 接着，我们将聚焦于测量矩阵的设计。理解测量矩阵如何以一种“低维”的方式捕获高维稀疏信号的信息至关重要。本书将阐述测量矩阵的两个关键性质：不相干性（Incoherence）和有限的等距性质（Restricted Isometry Property, RIP）。我们将探讨满足这些性质的设计原则，例如高斯随机矩阵、伯努利随机矩阵、部分傅里叶矩阵等，并分析不同类型测量矩阵的优缺点及其对信号恢复精度的影响。 至关重要的一部分是重构算法。即使信号是稀疏的，但由于采样过程中的信息损失，如何从少量测量值中精确恢复原始信号是一个极具挑战性的问题。本书将系统介绍多种主流的压缩感知重构算法，包括： 基于凸优化的方法：如基追踪（Basis Pursuit, BP）、最小化L1范数（Lasso）等。这些方法将非凸的L0范数最小化问题转化为凸的L1范数最小化问题，具有理论保证，能够以高概率恢复出原始信号，但计算复杂度较高。 贪婪类算法：如匹配追踪（Matching Pursuit, MP）、正交匹配追踪（Orthogonal Matching Pursuit, OMP）、贝叶斯匹配追踪（Bayesian Matching Pursuit, BMP）等。这些算法以迭代的方式逐步逼近稀疏信号，计算速度相对较快，但在某些情况下可能无法达到最优的恢复精度。 贝叶斯推断类算法：如贝叶斯匹配追踪、变分贝叶斯推断等。这些方法从概率的角度出发，可以提供信号的后验分布信息，并考虑测量噪声的影响，具有良好的鲁棒性。 基于机器学习的重构算法：近年来，深度学习等机器学习方法也被引入到压缩感知重构中，例如通过训练神经网络来学习最优的重构策略，在提升重构速度和精度的同时，也为算法的设计提供了新的思路。 本书将详细讲解这些算法的原理、推导过程、计算复杂度以及适用场景，并会结合实例分析它们在不同条件下的性能表现。 第二部分：压缩感知在无线网络中的应用 在掌握了压缩感知理论的基础后，本书将重点探讨其在日益复杂和多样化的无线网络领域中的前沿应用。无线网络的特点在于其信道环境的动态变化、资源（频谱、能量、计算能力）的稀缺性，以及对高效数据采集和传输的迫切需求。压缩感知理论的“低采样、高恢复”特性恰好能够有效应对这些挑战。 1. 无线通信系统中的信号采样与恢复： 宽带信号的稀疏采样：在软件定义无线电（SDR）和认知无线电（CR）等技术中，需要采集和处理大量不同频率的信号。传统的宽带信号采样需要极高的采样率，对硬件要求苛刻。压缩感知理论允许以远低于传统方法的采样率，从不同频段采集信号的稀疏特征，然后在接收端通过重构算法恢复出感兴趣的信号。本书将详细阐述如何在ADC（模数转换器）和DAC（数模转换器）设计中融入CS思想，实现更低功耗、更高效率的宽带信号处理。 信号识别与分类：在认知无线电中，需要快速识别和区分不同的无线信号（如Wi-Fi、蓝牙、LTE等）。如果这些信号在某种域下表现出稀疏性，那么可以通过压缩感知的方式进行低速率采样，并利用重构算法提取信号的判决特征，实现高效的信号识别和分类。 通信系统中的盲信道估计：信道状态信息（CSI）对于许多无线通信技术（如MIMO、OFDM）至关重要。然而，盲信道估计（即在不知道训练序列的情况下估计信道）是一个难题。本书将探讨如何利用压缩感知理论，设计特殊的导频序列或利用信号自身的稀疏性，实现低开销的盲信道估计。 2. 无线传感网络（WSN）中的数据采集与处理： 低能耗数据感知：无线传感网络通常部署在偏远地区，能量供应受限。传统的传感器需要以较高的频率采集数据，消耗大量能量。压缩感知理论提出，如果传感器节点感知到的物理量（如温度、湿度、声音等）在某个变换域下具有稀疏性，那么可以通过设计稀疏的感知矩阵，以极低的采样率采集数据，大大降低节点的能耗，延长网络寿命。 协同感知与数据融合：在多节点协同感知场景下，每个节点采集的数据可能都含有噪声且采样率不高。压缩感知理论能够为多节点数据的高效融合和整体场景的精确重构提供理论指导。例如，可以通过设计协同的测量矩阵，使得来自不同节点的信息能够互相补充，从而在接收端实现对整体场景的全局性、高分辨率重建。 异常检测与事件监控：在大型传感器网络中，实时监控和快速发现异常事件是关键任务。通过压缩感知，可以从海量、低采样率的数据中高效地提取出与正常模式不同的稀疏变化，从而实现对异常情况的快速预警。 3. 物理层安全与隐蔽通信： 基于压缩感知的信号隐蔽：通过将原始信号进行稀疏变换，然后以远低于奈奎斯特速率进行采样，并结合特殊的测量矩阵，可以使得窃听者难以获取有用的信号信息，从而提高通信的隐蔽性。本书将分析如何利用CS理论设计更安全、更隐蔽的通信方案。 物理层安全增强：在多址通信或广播场景下，正当用户可以利用其相对于窃听者的信道优势，在接收端通过压缩感知重构出合法的信号，而窃听者由于信息不足（测量值太少）或信息不匹配（测量矩阵不匹配），难以重构出原始信号，从而实现物理层安全。 4. 其他无线网络相关的应用： 无线定位与导航：利用压缩感知理论，可以从少量的信号测量值中恢复出用户的位置信息，尤其是在GPS信号弱的室内环境或高楼林立的城市峡谷中，CS技术能够提供更可靠的定位方案。 无线通信网络的资源管理：通过压缩感知对网络状态（如信道状态、用户分布等）进行低开销的感知，可以为动态频谱接入、负载均衡等资源管理策略提供更及时、更准确的信息，从而优化网络性能。 无线信号的压缩传输：在带宽受限的情况下，可以将采集到的信号进行压缩感知处理，然后发送压缩后的信息，在接收端再进行信号恢复，这对于提高频谱利用率、减少传输延迟具有重要意义。 第三部分：挑战与展望 本书的第三部分将聚焦于压缩感知在无线网络应用中的现实挑战，并对未来的发展趋势进行展望。 硬件实现与标准化：虽然理论上可行，但高效的压缩感知采样硬件（如低速率ADC、稀疏测量矩阵的实现）在实际中仍面临技术挑战。同时，相关的标准和协议也需要进一步的制定和完善。 计算复杂度与实时性：对于某些复杂的重构算法，其计算复杂度仍然很高，难以满足大规模、实时处理的需求。如何设计更高效、可并行化的重构算法是关键。 噪声鲁棒性与鲁棒性设计：在真实的无线环境中，信号传输会受到各种噪声和干扰的影响。如何提高压缩感知算法在噪声环境下的鲁棒性，以及如何设计对各种不确定性具有鲁棒性的系统，是需要深入研究的方向。 多维度信号与非稀疏信号的处理：许多实际信号并非简单的稀疏信号，可能存在结构性、分块性等特征。如何将压缩感知理论扩展到处理更一般的信号类型，也是一个重要的研究课题。 与人工智能的融合：将深度学习等人工智能技术与压缩感知理论相结合，有望在信号重构、系统设计等方面取得突破性进展。例如，利用神经网络学习信号的稀疏表示，或者利用强化学习优化采样策略。 本书的最后，将对压缩感知在未来无线网络发展中的巨大潜力进行总结和展望，例如在5G/6G通信、物联网（IoT）、工业互联网、智能家居等领域的应用前景，以及其可能带来的颠覆性变革。 本书力求在理论严谨与工程实践之间取得平衡，通过丰富的图表、案例分析和代码示例（在附录或在线资源中），帮助读者深入理解压缩感知理论的核心思想，并掌握其在无线网络领域的实际应用方法。它不仅是一本理论教材，更是一本指导实践的参考手册，旨在激发读者在该领域的探索和创新。

评分☆☆☆☆☆

这本书的选题非常具有前瞻性，吸引了我这位对新兴技术充满好奇的读者。我并非专业背景，但一直对信息技术领域的发展抱有浓厚的兴趣，尤其是在通信和数据处理方面。压缩感知这个概念，听起来就像是一种“聪明”的信号处理方式，能够用更少的数据量捕捉到更丰富的信息。我非常期待这本书能够以一种相对易懂的方式，解释压缩感知背后的数学原理，并将其与实际的无线网络应用场景紧密结合。例如，如何在无线通信中利用压缩感知来减少数据传输的负担，或者如何优化信号的采集和恢复过程。我希望这本书能够帮助我打开一扇新的认知大门，让我能够理解这项前沿技术是如何运作，以及它对未来无线技术可能带来的深远影响。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字听起来就非常引人入胜，尤其是“前沿技术丛书”这几个字，足以勾起我的好奇心。我是一名在无线通信领域工作的工程师，一直关注着行业的新动态和新技术。压缩感知这个概念我有所耳闻，但一直没有一个系统性的了解。我非常期待这本书能够提供一个清晰的框架，让我能够快速掌握压缩感知核心思想，并且理解它在无线网络中的具体应用场景。我希望书中能有具体的案例分析，例如如何利用压缩感知来降低无线传感网络的能耗，或者如何提高其数据采集的效率。如果书中能够提供一些实用的代码示例或者算法实现上的指导，那就更完美了。总而言之，我希望这本书能够成为我工作中解决实际问题的有力工具，并且为我带来新的技术思路。

评分☆☆☆☆☆

我被这本书的理论深度深深吸引。虽然我并非专门从事压缩感知研究，但作为一名对信息科学抱有浓厚兴趣的读者，这本书的学术严谨性和理论系统性是吸引我的重要因素。从章节的划分和内容的逻辑性来看，作者显然对压缩感知这一复杂概念进行了深入浅出的梳理，从最基础的数学原理到复杂的算法实现，都力求做到清晰明了。特别是在无线网络的应用方面，我预想书中会涉及如何利用压缩感知的稀疏性和相干性原理，来设计更高效的无线通信协议，优化频谱利用率，甚至解决某些传统采样方法难以逾越的瓶颈。这本书的理论基础如果足够扎实，那么它将不仅仅是一本技术手册，更是一本能够启发思考、激发创新的学术著作，对于提升我在这方面的理论认知将有莫大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我一种很强的科技感，深邃的蓝色背景搭配上银白色的字体，仿佛预示着这本书将带领我探索信息技术的未知领域。虽然我还没来得及深入阅读，但仅仅从目录和前言中，我就能感受到作者在压缩感知这个前沿领域所付出的心血。特别是其在无线网络中的应用这一部分，听起来就充满了实际的价值和前瞻性。我一直对通信技术的发展很感兴趣，而压缩感知理论似乎是解决当前无线网络数据爆炸性增长和带宽限制的一个很有潜力的方向。这本书的出现，无疑为我提供了一个系统学习和理解这一技术的绝佳机会。我尤其期待书中能够深入剖析压缩感知是如何在无线传感网络、分布式通信等场景下实现高效的数据采集和传输的。希望这本书能够为我打开一扇新的大门，让我对未来的无线通信有更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，一本优秀的科技书籍，不仅要有扎实的理论基础，更要紧密结合实际应用，而这本书的书名恰恰点明了这一点——“压缩感知理论及其在无线网络中的应用”。这正是我所需要的。我一直对如何用更少的资源实现更高效的信息传输和处理非常感兴趣。压缩感知理论听起来就像是解决这个问题的“神器”。我期待书中能够详细阐述压缩感知如何巧妙地绕过传统奈奎斯特采样定理的限制，以及它在无线信号的稀疏表示、信号重构等方面是如何工作的。特别是它在无线网络中的具体应用，例如在协作通信、物联网数据采集、甚至是未来的5G/6G通信系统中，我希望这本书能给我带来启发，让我看到压缩感知如何能够真正地改变我们现有的无线通信模式，解决实际面临的挑战。