電子信息前沿技術叢書：壓縮感知理論及其在無綫網絡中的應用 [Compressive Sensing for Wireless Networks] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] Zhu Han，Husheng Li，Wotao Yin 著，戴淩龍，王昭誠，李雲洲 譯

圖書標籤:

• 壓縮感知
• 無綫網絡
• 信號處理
• 信息論
• 通信工程
• 稀疏信號
• 采樣理論
• 優化算法
• 無綫通信
• 前沿技術

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302468745

版次：1

商品編碼：12316758

包裝：平裝

叢書名： 電子信息前沿技術叢書

外文名稱：Compressive Sensing for Wireless Networks

開本：16開

齣版時間：2018-02-01

用紙：膠版紙

頁數：224

字數：259000#

編輯推薦

　　壓縮感知理論是信號處理領域中一種利用遠低於經典奈奎斯特采樣頻率的方法對稀疏信號進行編碼的全新理論。該理論可對大量信號集進行高效而精確的采集、存儲、融閤和處理。壓縮感知理論有效融閤瞭數據采集、壓縮、降維和優化等多項理論和技術，已引起多個領域的科研人員和工程師的高度關注。
　　美國無綫通信領域國際知名學者Zhu Han、Husheng Li和Wotao Yin在劍橋大學齣版社齣版的Compressive Sensing for Wireless Networks一書，是世界上*本關於如何將壓縮感知這一革命性理論應用於無綫網絡的專著。該書從統一的框架齣發，從無綫網絡的角度全麵闡述瞭如何將*新的壓縮感知理論有效地與信道估計、超寬帶係統、無綫定位、多址接入、認知無綫電等典型的無綫網絡相結閤，從而更高效和準確地解決無綫網絡中麵臨的各種問題。
　　《壓縮感知理論及其在無綫網絡中的應用》將有助於不同水平的讀者在瞭解壓縮感知理論的數學背景的基礎上，建立起對壓縮感知理論的深入認識和理解，培養讀者利用壓縮感知理論更有效地解決無綫網絡中各種問題的能力。

內容簡介

　　壓縮感知理論是信號處理領域中一種旨在利用遠低於經典奈奎斯特采樣頻率的方法對稀疏信號進行編碼的全新理論。該理論可對大量信號集進行高效而精確的采集、存儲、融閤和處理。壓縮感知理論有效融閤瞭數據采集、壓縮、降維和優化等多項理論和技術，已引起多個領域的科研人員和工程師的高度關注。本書的主要目的是為如何在各種無綫網絡的應用場景中有效地融入壓縮感知理論提供一個全麵而統一的視角，並從信號處理、*優化、信息論、通信與網絡等領域的基本概念齣發，從工程的角度來探討上述問題。本書有助於學生、科研人員、通信工程師對壓縮感知理論建立起一個係統的、麵嚮工程實現的認識，理解壓縮感知理論的背景和基礎，把握壓縮感知理論的技術優勢和局限性，並掌握在無綫網絡中如何利用壓縮感知理論所需要的主要技能和知識。

作者簡介

　　作者簡介
　　Zhu Han（韓竹），美國德剋薩斯州休斯敦大學電氣與計算機工程係、計算機科學係教授，IEEE Fellow，IEEE通信協會傑齣講師。1997年在清華大學電子工程係獲得學士學位，1999年和2003年在美國馬裏蘭大學獲得碩士和博士學位。2000—2002年在馬裏蘭州日耳曼敦捷迪訊通信（JDSU）公司擔任研發工程師，2003—2006年在馬裏蘭大學擔任助理研究員，2006—2008年在愛達荷州博伊西州立大學任助理教授。研究領域包括無綫資源分配與管理、無綫通信與網絡、博弈論、大數據分析、安全、智能電網等。2010年獲美國國傢科學基金會（NSF）傑齣青年奬，2011年獲IEEE通信協會Fred W. Ellersick奬，2015年獲EURASIP Journal on Advances in Signal Processing*佳論文奬，2016年獲IEEE通信係統領域Leonard G. Abraham奬，多次在IEEE學術會議中獲得*佳論文奬。

　　Husheng Li（李虎生），美國田納西大學電子工程與計算機科學係副教授。先後於1998年和2000年在清華大學電子工程係獲得學士和碩士學位，2005年在美國普林斯頓大學獲得博士學位。2005—2007年在美國加利福尼亞州聖迭戈市高通公司任高級工程師。2007年加入田納西大學電子工程與計算機科學係，擔任助理教授，2013年晉升為副教授。研究領域主要包括統計信號處理、無綫通信、網絡、智能電網、博弈論等。2005年獲EURASIP Journal of Wireless Communications and Networks*佳論文奬，2010年獲IEEE全球通信會議（GLOBECOM）*佳演示奬，2011年獲IEEE國際通信大會（ICC）*佳論文奬，2012年獲IEEE智能電網會議*佳論文奬。

　　Wotao Yin（印臥濤），美國加利福尼亞大學洛杉磯分校（UCLA）數學係教授。2001年在南京大學數學與應用數學係獲得學士學位，2003年和2006年在哥倫比亞大學工業工程與運籌學係獲得運籌學碩士和博士學位。2004—2006年在普林斯頓的西門子研究所擔任實習研究員。博士畢業後，分彆於2006—2012年和2012—2013年在美國萊斯大學計算與應用數學係擔任助理教授和副教授，2013年至今在美國加利福尼亞大學洛杉磯分校（UCLA）數學係擔任教授。研究領域包括大規模並行計算、優化理論、稀疏優化的理論、算法與應用。2008年獲得美國國傢科學基金會（NSF）傑齣青年奬，2009年獲得斯隆研究奬（Alfred P. Sloan Fellow），2016年獲第七屆世界華人數學傢大會晨興應用數學金奬。

　　譯者簡介
　　戴淩龍，重慶人，2011年博士畢業於清華大學，現為清華大學電子工程係副教授、博士生導師。研究方嚮為寬帶無綫傳輸理論與技術。目前擔任國際期刊IEEE TCOM/TVT/CL編委、IEEE JSAC/JSTSP/WCOM客座編委。已齣版英文著作1部，以第1或通訊作者發錶IEEE期刊論文60餘篇，獲國傢發明專利授權15項。先後於2013年、2014年、2017年3次獲通信領域國際會議IEEE ICC*佳論文奬，並獲2011年清華大學優秀博士畢業生、2013年全國優秀博士學位論文提名奬、2015年IEEE Transactions on Broadcasting年度論文奬、2016年中國通信學會科學技術二等奬（排名1）、2017年IEEE通信學會亞太地區傑齣青年學者奬、2017年國傢優秀青年科學基金。

　　王昭誠，江西泰和人，教授，1991年博士畢業於清華大學。研究領域涉及寬帶無綫通信、毫米波通信、可見光通信和數字電視。作為負責人承擔科技部973計劃、863計劃和自然科學基金等資助項目；獲授權歐美發明專利34項（其中23項作為第1發明人），授權中國發明專利30項；發錶SCI收錄論文130篇；齣版英文專著兩部，入選IEEE數字和移動通信係列叢書，由Wiley-IEEE Press發行。研究成果獲國傢科學技術進步奬一等奬1項、省部級或學會協會奬4項、IEEE Transactions on Broadcasting年度論文奬1項、國際會議*佳論文奬3項。

　　李雲洲，2004年7月畢業於清華大學，獲得通信與信息係統工學博士。2011年晉升為清華大學信息技術研究院研究員。長期從事無綫通信中的理論研究、新標準技術研究及原型係統實現。自2000年以來，先後參加瞭3G-WCDMA、LTE、IEEE 802.16m、LTE-Advanced、IEEE 802.11ac的標準技術研究與係統開發，工作以來作為項目負責人或主要完成人參加10餘項國傢重點項目，共發錶論文120餘篇，其中包含40餘篇SCI論文，獲得授權和受理專利30餘件，嚮3GPP LTE、IEEE 802.16m、IEEE 802.11提交提案30餘篇。近年來，入選教育部新世紀優秀人纔支持計劃，擔任通信學會的信息通信測試技術專委會、雲計算和大數據應用專委會首屆委員。當前主要研究方嚮包括無綫大數據、5G、車聯網。

目錄

第1章引言
1.1動機和目標
1.2綱要
第2章無綫網絡概述
2.1無綫信道模型
2.1.1電波傳播
2.1.2乾擾信道
2.2無綫網絡分類
2.2.13G及B3G蜂窩通信網
2.2.2WiMAX網絡
2.2.3WiFi網絡
2.2.4無綫個域網
2.2.5無綫Ad hoc網
2.2.6無綫傳感網
2.3先進無綫通信技術
2.3.1OFDM技術
2.3.2多天綫係統
2.3.3認知無綫電
2.3.4調度和多址接入
2.3.5無綫定位
第3章壓縮感知理論框架
3.1背景
3.2傳統采樣與壓縮感知
3.3稀疏錶示
3.4CS編碼與解碼
3.5示例
第4章稀疏最優化算法
4.1最優化理論簡介
4.2稀疏最優化模型
4.3經典的求解方法
4.4收縮操作
4.5近似點綫性算法
4.5.1前嚮後嚮算子分裂
4.5.2示例
4.5.3收斂速率
4.6對偶算法
4.6.1對偶化
4.6.2增廣拉格朗日方法
4.6.3布拉格曼方法
4.6.4布拉格曼迭代和去噪
4.6.5綫性布拉格曼方法和增廣模型
4.6.6處理復數據和變量
4.7交替方嚮乘子法
4.7.1框架
4.7.2ADM在稀疏優化的應用
4.7.3在分布式優化中的應用
4.7.4分散最優化的應用
4.7.5收斂速率
4.8(塊)坐標最小化和梯度下降
4.9同倫算法與參數二次規劃
4.10延拓、變換步長及綫性搜索
4.11用於稀疏優化的非凸方法
4.12貪婪算法
4.12.1貪婪追蹤算法
4.12.2迭代支集檢測
4.12.3硬門限
4.13恢復低秩矩陣的算法
4.14如何選擇算法
第5章基於壓縮感知的模數轉換器
5.1傳統模數轉換器基礎
5.1.1采樣定理
5.1.2量化
5.1.3實際實現
5.2隨機解調ADC
5.2.1信號模型
5.2.2結構
5.3寬帶調製轉換器ADC
5.3.1結構
5.3.2與隨機解調器的對比
5.4Xampling
5.4.1統一子空間
5.4.2結構
5.4.3X�睞DC及硬件實現
5.4.4X�睤SP及子空間算法
5.5其他結構
5.5.1隨機采樣
5.5.2隨機濾波
5.5.3隨機延遲綫
5.5.4其他各類相關文獻
5.6小結
第6章壓縮感知信道估計
6.1引言和動機
6.2多徑信道估計
6.2.1信道模型和基於訓練的算法
6.2.2壓縮感知信道估計
6.3OFDM信道估計
6.3.1係統模型
6.3.2壓縮感知OFDM信道估計器
6.3.3數值算法
6.3.4數值仿真
6.4水聲信道估計
6.4.1信道模型
6.4.2壓縮感知算法
6.5隨機域估計
6.5.1隨機域模型
6.5.2矩陣完成算法
6.5.3仿真結果
6.6其他信道估計方法
6.6.1盲信道估計
6.6.2自適應算法
6.6.3組稀疏方法
6.7小結
第7章超寬帶係統
7.1UWB係統簡介
7.1.1UWB發展曆程及應用
7.1.2UWB特點
7.1.3UWB的數學模型
7.2UWB信號的壓縮
7.2.1發射端壓縮
7.2.2接收端壓縮
7.3UWB信號的重構
7.3.1塊重構
7.3.2Bayesian重構
7.3.3與計算有關的問題
7.4UWB通信中的直接解調
7.4.1收發機結構
7.4.2解調
7.5小結
第8章定位
8.1定位簡介
8.2壓縮感知理論的直接應用
8.2.1通用原理
8.2.2WLAN中的定位
8.2.3認知無綫電中的定位
8.2.4動態壓縮感知
8.3壓縮感知理論的非直接應用
8.3.1UWB定位係統
8.3.2空時壓縮感知
8.3.3聯閤壓縮感知和TDOA
8.4小結
第9章多址接入
9.1簡介
9.2多用戶檢測簡介
9.2.1CDMA係統模型
9.2.2多用戶檢測與壓縮感知的比較
9.2.3多用戶檢測的各種算法
9.2.4最優多用戶檢測器
9.3蜂窩係統中的多址接入
9.3.1上行
9.3.2下行
9.4傳感器網絡中的多址接入
9.4.1單跳
9.4.2多跳
9.5小結
第10章認知無綫電網絡
10.1簡介
10.2文獻綜述
10.3基於壓縮感知的協作頻譜感知
10.3.1係統模型
10.3.2CSS矩陣完成算法
10.3.3CSS聯閤稀疏重構算法
10.3.4討論
10.3.5仿真結果
10.4動態方法
10.4.1係統模型
10.4.2動態重構算法
10.4.3仿真結果
10.5與定位的結閤
10.5.1係統模型
10.5.2頻譜感知和定位的聯閤算法
10.5.3仿真結果
10.6小結
參考文獻

精彩書摘

　　第5章基於壓縮感知的模數轉換器
　　模數轉換器(ADC)是一種對連續信號進行采樣，進而離散錶示的器件。相反的操作可以用數模轉換器(DAC)實現。ADC和DAC是模擬世界與數字世界之間的橋梁。由於大多數的信號處理都是在數字域上實現的，因此ADC和DAC是數字信號處理的關鍵部件，對於係統性能有著深遠的影響。
　　在這一章中，將研究基於CS算法的ADC技術。首先介紹傳統的ADC技術和原理，然後主要研究兩種CS�睞DC的結構： 隨機解調器ADC和寬帶解調轉換器ADC。接著，再探討統一的CS�睞DC框架： Xampling，並且簡單地介紹其他結構。本章最後給齣瞭小結。
　　5.1傳統模數轉換器基礎
　　在這一節中，首先研究ADC的一些基本概念： 采樣理論、量化規則和實際的ADC裝置。
　　5.1.1采樣定理
　　如圖5.1所示，在數字信號處理中，將信號錶示成以適當間隔采樣後的數值是非常有用的。采樣後的信號通過一個理想的低通濾波器後就可還原為原始信號。就像采樣定理中所描述的，為瞭能夠得到一個可靠的恢復結果，原始信號必須以適當的速率進行采樣。
　　圖5.1模擬信號的采樣
　　定理10（采樣定理）： 帶寬限製在BHz之內的連續信號可以由不低於1/2B的間隔均勻采樣的數據精確恢復。
　　用數學語言錶示，令gδ(t)錶示理想的采樣信號為
　　gδ(t)=∑+∞n=－∞gnTsδt－nTs(5.1)
　　這裏Ts錶示采樣周期，fs=1/Ts錶示采樣率。如果采樣率正好是Nyquist采樣率，原始信號就可以毫無誤差地被重建齣來，因為有
　　g(t)=∑+∞t=－∞gnTssinct－nTsTs(5.2)
　　如果采樣率不夠，那麼如圖5.2所示，就會齣現混疊現象，原始信號會重疊在一起，不可能無失真地恢復齣來。為瞭防止齣現混疊現象，在任何ADC之前，都需要經過一個模擬的抗混疊濾波器保證ADC的輸入是帶寬受限的信號。
　　圖5.2模擬信號的采樣
　　對於帶寬為B且位於頻率f1和f2之間的帶通信號，是沒有必要用2f2的采樣速率進行采樣的。實際上，應用帶通采樣定理，采樣率fs隻要滿足
　　fs≥2f2－f11+M′N′(5.3)
　　這裏，M′=f2f2－f1－N′，N′=f2f2－f1。
　　如果一個信號以遠高於Nyquist采樣率的速率進行采樣，然後用數字濾波器將其限製在特定帶寬內，會得到諸多好處：
　　�r 數字濾波器比模擬濾波器擁有更好的性質(更快的滾降和更好的相位特性)，因此可以實現一個更加銳利的抗混疊濾波器，信號被降采樣後可以變得更好。
　　�r 通過使用2M倍的過采樣，一個N位的ADC可以當作一個N+M位的ADC，因為被采樣的信號是相關的，而被采樣的噪聲卻是獨立的。
　　�r 相比於原本整個有效帶寬都使用的情況，現在的量化SNR也會更高。通過使用這個技術，相比於隻用轉換器的情況，有可能獲取更有效的分辨率。
　　�r 每次加倍采樣頻率時，在SNR端的提高隻有3dB(等價於0.5比特)，對於很多應用來說效率太低。因此，過采樣往往和噪聲整形一起使用(查看σ－δ調製器)。通過使用噪聲整形，每次加倍采樣頻率可以獲得6Q+3dB的增益，這裏Q錶示噪聲整形中使用的循環濾波器的階數，例如，一個兩階的循環濾波器可以提供的增益為15dB/倍頻。
　　5.1.2量化
　　采樣後的信號在幅度上依然是真實的數值。為瞭能夠在數字域上錶示信號，需要如圖5.3所示的量化器。如果mk　　δ2Q=Δ212(5.4)
　　這裏Δ是量化步長。所以,一個量化器的SNR是和L2成綫性比例的。換句話說，SNR隨著ADC量化比特數的增長而以指數增長。實際上，每增加一個量化比特，SNR增加6dB。
　　……

前言/序言

　　譯者序
　　2006 年，信息技術領域齣現瞭一種令人矚目的革命性理論——壓縮感知（Compressive Sensing）。該理論由D. Donoho（美國科學院院士）、E. Candes（Ridgelet脊波變換和Curvelet變換創始人）及澳籍華裔科學傢陶哲軒（2006年菲爾茲奬獲得者）等人提齣，是一種建立在泛函分析、逼近論、統計概率論、拓撲幾何、優化與運籌學等基礎上的全新信息獲取與處理理論框架。與現代信息領域奠基性的“香農�材慰�斯特采樣定理”不同，壓縮感知理論可以充分利用信息在信號中的結構和內容，在遠低於奈奎斯特頻率的采樣頻率下，仍可精確地恢復原始信號，從而實現瞭信號采樣嚮信息采樣的突破，有助於更精確和更高效地獲取、處理、存儲、分析、融閤海量數據。壓縮感知理論促進瞭理論數學和工程應用的結閤，一經提齣，就在信息和信號處理等相關領域引起高度關注，並在短短幾年時間裏迅速成功應用於圖像處理、醫學成像、雷達、無綫網絡、生物傳感、信道編碼等諸多領域。
　　美國無綫通信領域國際知名學者Zhu Han、Husheng Li和Wotao Yin在英國劍橋大學齣版社齣版的Compressive Sensing for Wireless Networks一書，是世界上第一本關於如何將壓縮感知這一革命性理論應用於無綫網絡的專著。該書從統一的框架齣發，從無綫網絡的角度全麵闡述瞭如何將最新的壓縮感知理論有效地與信道估計、超寬帶係統、無綫定位、多址接入、認知無綫電等典型的無綫網絡相結閤，從而更高效和準確地解決無綫網絡中麵臨的各種問題。本書將有助於不同水平的讀者在瞭解壓縮感知理論的數學背景的基礎上，建立起對壓縮感知理論的深入認識和理解，培養讀者利用壓縮感知理論更有效地解決無綫網絡中各種問題的能力。
　　該書中譯本由清華大學齣版社齣版，是清華大學研究生課程《高等通信信號處理》的重要參考書之一。參與翻譯工作的還有清華大學電子工程係研究生高鎮、竺旭東、申文倩、馬瑞豐、丁文伯、高昕宇、王碧釵、謝天、鬍辰、譚競搏，在此深錶謝意！
　　由於時間倉促，加上譯者水平有限，文中難免有不當之處，懇請讀者批評指正。
　　戴淩龍王昭誠李雲洲2017年12月於清華園

電子信息前沿技術叢書：壓縮感知理論及其在無綫網絡中的應用 內容簡介 壓縮感知（Compressive Sensing，簡稱CS）作為一種革命性的信號采集和處理理論，在過去十餘年間，以前所未有的方式改變瞭我們對信號采樣和信息恢復的認知。它打破瞭奈奎斯特-香農采樣定理的傳統限製，允許以遠低於奈奎斯特頻率的采樣率來精確地重構齣高維信號，前提是信號在某個變換域下是稀疏的。這種“少即是多”的采樣原理，不僅極大地降低瞭數據采集的負擔，還為設計更高效、更節能的通信係統和傳感網絡提供瞭強大的理論支撐。 本書《電子信息前沿技術叢書：壓縮感知理論及其在無綫網絡中的應用》深入淺齣地剖析瞭壓縮感知理論的核心概念、關鍵技術及其在日新月異的無綫網絡領域中的廣泛而深遠的潛力。它並非簡單地羅列公式和算法，而是旨在為讀者構建一個清晰、係統的理解框架，從理論的基石講到實際的應用場景，為科研人員、工程師以及相關領域的學生提供一份詳實而權威的參考。 第一部分：壓縮感知理論基礎 本部分將帶領讀者走進壓縮感知理論的殿堂。首先，我們將追溯信號采樣曆史的演進，從經典的奈奎斯特-香農采樣定理齣發，闡述其在傳統信號處理中的核心地位，並引齣其在某些場景下的局限性，為理解壓縮感知理論的齣現背景和意義奠定基礎。 隨後，本書將重點深入介紹壓縮感知理論的兩個核心要素：稀疏性和相乾性。我們將詳細探討信號在不同變換域（如傅裏葉域、離散餘弦變換域、小波域等）下的稀疏錶示問題，理解為何許多實際信號（如圖像、音頻、無綫信號的某些特徵）能夠被稀疏地錶示。在此過程中，將引入L0範數、L1範數等數學工具，精確刻畫信號的稀疏度。 接著，我們將聚焦於測量矩陣的設計。理解測量矩陣如何以一種“低維”的方式捕獲高維稀疏信號的信息至關重要。本書將闡述測量矩陣的兩個關鍵性質：不相乾性（Incoherence）和有限的等距性質（Restricted Isometry Property, RIP）。我們將探討滿足這些性質的設計原則，例如高斯隨機矩陣、伯努利隨機矩陣、部分傅裏葉矩陣等，並分析不同類型測量矩陣的優缺點及其對信號恢復精度的影響。 至關重要的一部分是重構算法。即使信號是稀疏的，但由於采樣過程中的信息損失，如何從少量測量值中精確恢復原始信號是一個極具挑戰性的問題。本書將係統介紹多種主流的壓縮感知重構算法，包括： 基於凸優化的方法：如基追蹤（Basis Pursuit, BP）、最小化L1範數（Lasso）等。這些方法將非凸的L0範數最小化問題轉化為凸的L1範數最小化問題，具有理論保證，能夠以高概率恢復齣原始信號，但計算復雜度較高。 貪婪類算法：如匹配追蹤（Matching Pursuit, MP）、正交匹配追蹤（Orthogonal Matching Pursuit, OMP）、貝葉斯匹配追蹤（Bayesian Matching Pursuit, BMP）等。這些算法以迭代的方式逐步逼近稀疏信號，計算速度相對較快，但在某些情況下可能無法達到最優的恢復精度。 貝葉斯推斷類算法：如貝葉斯匹配追蹤、變分貝葉斯推斷等。這些方法從概率的角度齣發，可以提供信號的後驗分布信息，並考慮測量噪聲的影響，具有良好的魯棒性。 基於機器學習的重構算法：近年來，深度學習等機器學習方法也被引入到壓縮感知重構中，例如通過訓練神經網絡來學習最優的重構策略，在提升重構速度和精度的同時，也為算法的設計提供瞭新的思路。 本書將詳細講解這些算法的原理、推導過程、計算復雜度以及適用場景，並會結閤實例分析它們在不同條件下的性能錶現。 第二部分：壓縮感知在無綫網絡中的應用 在掌握瞭壓縮感知理論的基礎後，本書將重點探討其在日益復雜和多樣化的無綫網絡領域中的前沿應用。無綫網絡的特點在於其信道環境的動態變化、資源（頻譜、能量、計算能力）的稀缺性，以及對高效數據采集和傳輸的迫切需求。壓縮感知理論的“低采樣、高恢復”特性恰好能夠有效應對這些挑戰。 1. 無綫通信係統中的信號采樣與恢復： 寬帶信號的稀疏采樣：在軟件定義無綫電（SDR）和認知無綫電（CR）等技術中，需要采集和處理大量不同頻率的信號。傳統的寬帶信號采樣需要極高的采樣率，對硬件要求苛刻。壓縮感知理論允許以遠低於傳統方法的采樣率，從不同頻段采集信號的稀疏特徵，然後在接收端通過重構算法恢復齣感興趣的信號。本書將詳細闡述如何在ADC（模數轉換器）和DAC（數模轉換器）設計中融入CS思想，實現更低功耗、更高效率的寬帶信號處理。 信號識彆與分類：在認知無綫電中，需要快速識彆和區分不同的無綫信號（如Wi-Fi、藍牙、LTE等）。如果這些信號在某種域下錶現齣稀疏性，那麼可以通過壓縮感知的方式進行低速率采樣，並利用重構算法提取信號的判決特徵，實現高效的信號識彆和分類。 通信係統中的盲信道估計：信道狀態信息（CSI）對於許多無綫通信技術（如MIMO、OFDM）至關重要。然而，盲信道估計（即在不知道訓練序列的情況下估計信道）是一個難題。本書將探討如何利用壓縮感知理論，設計特殊的導頻序列或利用信號自身的稀疏性，實現低開銷的盲信道估計。 2. 無綫傳感網絡（WSN）中的數據采集與處理： 低能耗數據感知：無綫傳感網絡通常部署在偏遠地區，能量供應受限。傳統的傳感器需要以較高的頻率采集數據，消耗大量能量。壓縮感知理論提齣，如果傳感器節點感知到的物理量（如溫度、濕度、聲音等）在某個變換域下具有稀疏性，那麼可以通過設計稀疏的感知矩陣，以極低的采樣率采集數據，大大降低節點的能耗，延長網絡壽命。 協同感知與數據融閤：在多節點協同感知場景下，每個節點采集的數據可能都含有噪聲且采樣率不高。壓縮感知理論能夠為多節點數據的高效融閤和整體場景的精確重構提供理論指導。例如，可以通過設計協同的測量矩陣，使得來自不同節點的信息能夠互相補充，從而在接收端實現對整體場景的全局性、高分辨率重建。 異常檢測與事件監控：在大型傳感器網絡中，實時監控和快速發現異常事件是關鍵任務。通過壓縮感知，可以從海量、低采樣率的數據中高效地提取齣與正常模式不同的稀疏變化，從而實現對異常情況的快速預警。 3. 物理層安全與隱蔽通信： 基於壓縮感知的信號隱蔽：通過將原始信號進行稀疏變換，然後以遠低於奈奎斯特速率進行采樣，並結閤特殊的測量矩陣，可以使得竊聽者難以獲取有用的信號信息，從而提高通信的隱蔽性。本書將分析如何利用CS理論設計更安全、更隱蔽的通信方案。 物理層安全增強：在多址通信或廣播場景下，正當用戶可以利用其相對於竊聽者的信道優勢，在接收端通過壓縮感知重構齣閤法的信號，而竊聽者由於信息不足（測量值太少）或信息不匹配（測量矩陣不匹配），難以重構齣原始信號，從而實現物理層安全。 4. 其他無綫網絡相關的應用： 無綫定位與導航：利用壓縮感知理論，可以從少量的信號測量值中恢復齣用戶的位置信息，尤其是在GPS信號弱的室內環境或高樓林立的城市峽榖中，CS技術能夠提供更可靠的定位方案。 無綫通信網絡的資源管理：通過壓縮感知對網絡狀態（如信道狀態、用戶分布等）進行低開銷的感知，可以為動態頻譜接入、負載均衡等資源管理策略提供更及時、更準確的信息，從而優化網絡性能。 無綫信號的壓縮傳輸：在帶寬受限的情況下，可以將采集到的信號進行壓縮感知處理，然後發送壓縮後的信息，在接收端再進行信號恢復，這對於提高頻譜利用率、減少傳輸延遲具有重要意義。 第三部分：挑戰與展望 本書的第三部分將聚焦於壓縮感知在無綫網絡應用中的現實挑戰，並對未來的發展趨勢進行展望。 硬件實現與標準化：雖然理論上可行，但高效的壓縮感知采樣硬件（如低速率ADC、稀疏測量矩陣的實現）在實際中仍麵臨技術挑戰。同時，相關的標準和協議也需要進一步的製定和完善。 計算復雜度與實時性：對於某些復雜的重構算法，其計算復雜度仍然很高，難以滿足大規模、實時處理的需求。如何設計更高效、可並行化的重構算法是關鍵。 噪聲魯棒性與魯棒性設計：在真實的無綫環境中，信號傳輸會受到各種噪聲和乾擾的影響。如何提高壓縮感知算法在噪聲環境下的魯棒性，以及如何設計對各種不確定性具有魯棒性的係統，是需要深入研究的方嚮。 多維度信號與非稀疏信號的處理：許多實際信號並非簡單的稀疏信號，可能存在結構性、分塊性等特徵。如何將壓縮感知理論擴展到處理更一般的信號類型，也是一個重要的研究課題。 與人工智能的融閤：將深度學習等人工智能技術與壓縮感知理論相結閤，有望在信號重構、係統設計等方麵取得突破性進展。例如，利用神經網絡學習信號的稀疏錶示，或者利用強化學習優化采樣策略。 本書的最後，將對壓縮感知在未來無綫網絡發展中的巨大潛力進行總結和展望，例如在5G/6G通信、物聯網（IoT）、工業互聯網、智能傢居等領域的應用前景，以及其可能帶來的顛覆性變革。 本書力求在理論嚴謹與工程實踐之間取得平衡，通過豐富的圖錶、案例分析和代碼示例（在附錄或在綫資源中），幫助讀者深入理解壓縮感知理論的核心思想，並掌握其在無綫網絡領域的實際應用方法。它不僅是一本理論教材，更是一本指導實踐的參考手冊，旨在激發讀者在該領域的探索和創新。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計給我一種很強的科技感，深邃的藍色背景搭配上銀白色的字體，仿佛預示著這本書將帶領我探索信息技術的未知領域。雖然我還沒來得及深入閱讀，但僅僅從目錄和前言中，我就能感受到作者在壓縮感知這個前沿領域所付齣的心血。特彆是其在無綫網絡中的應用這一部分，聽起來就充滿瞭實際的價值和前瞻性。我一直對通信技術的發展很感興趣，而壓縮感知理論似乎是解決當前無綫網絡數據爆炸性增長和帶寬限製的一個很有潛力的方嚮。這本書的齣現，無疑為我提供瞭一個係統學習和理解這一技術的絕佳機會。我尤其期待書中能夠深入剖析壓縮感知是如何在無綫傳感網絡、分布式通信等場景下實現高效的數據采集和傳輸的。希望這本書能夠為我打開一扇新的大門，讓我對未來的無綫通信有更深刻的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字聽起來就非常引人入勝，尤其是“前沿技術叢書”這幾個字，足以勾起我的好奇心。我是一名在無綫通信領域工作的工程師，一直關注著行業的新動態和新技術。壓縮感知這個概念我有所耳聞，但一直沒有一個係統性的瞭解。我非常期待這本書能夠提供一個清晰的框架，讓我能夠快速掌握壓縮感知核心思想，並且理解它在無綫網絡中的具體應用場景。我希望書中能有具體的案例分析，例如如何利用壓縮感知來降低無綫傳感網絡的能耗，或者如何提高其數據采集的效率。如果書中能夠提供一些實用的代碼示例或者算法實現上的指導，那就更完美瞭。總而言之，我希望這本書能夠成為我工作中解決實際問題的有力工具，並且為我帶來新的技術思路。

評分☆☆☆☆☆

我被這本書的理論深度深深吸引。雖然我並非專門從事壓縮感知研究，但作為一名對信息科學抱有濃厚興趣的讀者，這本書的學術嚴謹性和理論係統性是吸引我的重要因素。從章節的劃分和內容的邏輯性來看，作者顯然對壓縮感知這一復雜概念進行瞭深入淺齣的梳理，從最基礎的數學原理到復雜的算法實現，都力求做到清晰明瞭。特彆是在無綫網絡的應用方麵，我預想書中會涉及如何利用壓縮感知的稀疏性和相乾性原理，來設計更高效的無綫通信協議，優化頻譜利用率，甚至解決某些傳統采樣方法難以逾越的瓶頸。這本書的理論基礎如果足夠紮實，那麼它將不僅僅是一本技術手冊，更是一本能夠啓發思考、激發創新的學術著作，對於提升我在這方麵的理論認知將有莫大的幫助。

評分☆☆☆☆☆

這本書的選題非常具有前瞻性，吸引瞭我這位對新興技術充滿好奇的讀者。我並非專業背景，但一直對信息技術領域的發展抱有濃厚的興趣，尤其是在通信和數據處理方麵。壓縮感知這個概念，聽起來就像是一種“聰明”的信號處理方式，能夠用更少的數據量捕捉到更豐富的信息。我非常期待這本書能夠以一種相對易懂的方式，解釋壓縮感知背後的數學原理，並將其與實際的無綫網絡應用場景緊密結閤。例如，如何在無綫通信中利用壓縮感知來減少數據傳輸的負擔，或者如何優化信號的采集和恢復過程。我希望這本書能夠幫助我打開一扇新的認知大門，讓我能夠理解這項前沿技術是如何運作，以及它對未來無綫技術可能帶來的深遠影響。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，一本優秀的科技書籍，不僅要有紮實的理論基礎，更要緊密結閤實際應用，而這本書的書名恰恰點明瞭這一點——“壓縮感知理論及其在無綫網絡中的應用”。這正是我所需要的。我一直對如何用更少的資源實現更高效的信息傳輸和處理非常感興趣。壓縮感知理論聽起來就像是解決這個問題的“神器”。我期待書中能夠詳細闡述壓縮感知如何巧妙地繞過傳統奈奎斯特采樣定理的限製，以及它在無綫信號的稀疏錶示、信號重構等方麵是如何工作的。特彆是它在無綫網絡中的具體應用，例如在協作通信、物聯網數據采集、甚至是未來的5G/6G通信係統中，我希望這本書能給我帶來啓發，讓我看到壓縮感知如何能夠真正地改變我們現有的無綫通信模式，解決實際麵臨的挑戰。