Cross-Layer Resource Allocation in Wireless Communications

Cross-Layer Resource Allocation in Wireless Communications pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:
作者:Perez-neira, Ana I./ Campalans, Marc Realp
出品人:
页数:192
译者:
出版时间:2008-10
价格:818.00元
装帧:
isbn号码:9780123741417
丛书系列:
图书标签:
  • 无线通信
  • 资源分配
  • 跨层优化
  • 无线网络
  • 优化算法
  • 通信理论
  • 无线资源管理
  • 网络性能
  • 干扰管理
  • 5G/6G
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具体描述

Resource allocation in wireless networks is traditionally approached either through information theory or communications networks. To break down the barriers between these distinct approaches, this book (whose preparation is carried out under the auspices of the EC Network of Excellence in Wireless Communications NEWCOM++) bridges the physical and network layers by providing cross-layer resource allocation techniques, models and methodologies.

Cross-Layer Resource Allocation 's unique approach allows optimisation of network resources and will enable engineers to improve signal quality, enhance network and spectrum utilization, increase throughput, and solve the problem of shadowing. Topics covered include different views of spectral efficiency, the role of spatial diversity, of delay in resource allocation, and possible extensions to OFDMA systems.

This will be an ideal reference on cross-layer resource allocation between the PHY and MAC layers for R&D and network design engineers and researchers in universities dealing with sensor networks and cognitive systems.

"This is a nice treatise on the cross-layer optimization of wireless systems. The authors offer a useful guide on a timely subject most relevant to future generation of wireless communications." - Lang Tong, Irwin and Joan Jacobs Professor in Engineering, School of Electrical and Computer Engineering, Cornell University, USA

"The authors have written a book that offers to researchers and practitioners a thorough and comprehensive overview, with a cross-layer perspective, of theory, models and methods related to resource allocation in multi-user wireless systems." - Professor Velio Tralli, University of Ferrara Communication Technologies Laboratory

Ana I. Pérez-Neira is Professor of Signal Theory and Communication at Technical University of Catalonia (UPC), Barcelona, and Research Associate at Centre Tecnologic de Telecomunicacions de Catalunya Castelldefels (CTTC).

Marc Realp Campalans has worked as a Research Associate in the Access Technologies Area at CTTC since 2002.

* Gives a full description of the characteristics of the PHY layer that promote efficient resource allocation strategies

* Gives special emphasis on cross-layer design for spatial diversity schemes

* Provides a framework for interaction between the PHY and MAC layers, their parameters of performance and their relationship

* Presents resource allocation as a cross-layer design based on an optimization of MAC layer parameters with an accurate model of the PHY layer

好的,这是一份关于其他主题的图书简介,内容详实,旨在避免提及“跨层资源分配在无线通信中”这一主题: 书名:《深度学习在复杂系统建模与优化中的应用:从理论基础到前沿实践》 内容简介 在信息技术飞速发展的今天,复杂系统无处不在,涵盖了从生物医药、金融风控到智能制造、交通调度等多个关键领域。理解、预测并优化这些系统的行为,已成为现代科学与工程面临的核心挑战之一。《深度学习在复杂系统建模与优化中的应用:从理论基础到前沿实践》一书,旨在全面、深入地探讨如何利用当前最先进的深度学习技术,来解决传统方法难以应对的非线性、高维度和动态变化的复杂系统问题。 本书的结构设计兼顾了理论的严谨性和实践的指导性,分为四大核心部分,共计十六章内容,力求为读者提供一个从基础概念到尖端研究的完整学习路径。 第一部分:复杂系统基础与深度学习范式重构 本部分首先对复杂系统的核心特征——涌现性、非线性和反馈机制——进行深入剖析,并回顾了传统的建模方法(如系统动力学、基于代理的模型)的局限性。随后,我们引入深度学习作为一种强大的非参数化建模工具,重点介绍了其在处理大规模、异构数据流方面的独特优势。关键章节包括: 复杂系统的拓扑结构与数据表征: 讨论如何将物理或逻辑上的复杂网络结构有效地映射到神经网络的输入空间,如使用图嵌入技术(Graph Embeddings)来捕捉节点间的关系。 深度神经网络基础回顾与系统建模定制: 侧重于循环神经网络(RNNs,特别是LSTMs和GRUs)在处理时间序列依赖性上的增强,以及如何设计适应特定系统动态的损失函数和正则化策略。 第二部分:时空序列建模与动态系统预测 复杂系统的核心挑战之一在于其随时间演化的动态特性。本部分专注于利用深度学习模型来精确捕捉和预测这些系统的长期和短期依赖关系。 物理信息约束的神经网络(PINNs)在控制系统中的应用: 详细介绍了如何将已知的系统动力学方程(如偏微分方程)嵌入到神经网络的训练过程中,以确保模型的物理合理性,这对于建立可信赖的预测模型至关重要。 基于注意力机制的长期依赖捕获: 探讨了Transformer架构及其变体如何有效地处理长距离依赖的系统状态,例如在气候模拟或大规模交通流预测中的应用。我们还讨论了因果推断在动态系统预测中的集成方法,以区分相关性与真正的驱动因素。 不确定性量化与贝叶斯深度学习: 鉴于复杂系统的固有随机性,本章详细阐述了如何使用蒙特卡洛Dropout或贝叶斯神经网络来量化预测结果的可靠区间,这对于风险评估至关重要。 第三部分:结构化数据与图表示学习在优化中的前沿应用 许多复杂系统本质上是网络或图结构,例如社交网络、分子结构或基础设施连接。本部分的核心在于如何利用图神经网络(GNNs)的强大能力来进行结构化信息提取和系统优化。 谱图理论与图卷积网络(GCNs): 从数学基础出发,解释了GCN如何有效地在非欧几里得空间上传播和聚合信息,以及其在网络鲁棒性分析中的作用。 异构图与知识图谱集成: 针对现实世界中包含多种实体和关系(异构)的系统,本书介绍了如何构建和训练异构图神经网络(HGNNs),并将外部知识图谱注入到学习过程中,以增强模型对系统规则的理解。 图结构上的强化学习(Graph Reinforcement Learning, GRL): 重点讨论了将决策智能体嵌入到图结构环境中,用于解决资源调度、网络路由或路径规划等复杂的序列决策问题。这部分内容包含了先进的策略梯度方法和值函数近似技术在图空间中的具体实现。 第四部分:可解释性、可扩展性与前沿挑战 成功的复杂系统解决方案不仅要求高精度,更需要工程上的可部署性和对决策过程的透明度。本部分将目光投向深度学习模型在真实世界应用中的落地挑战。 模型可解释性(XAI)技术在系统诊断中的应用: 介绍了如SHAP值、LIME以及梯度加权类激活图(Grad-CAM)等方法,如何帮助工程师理解模型做出特定预测的内在机制,从而辅助故障诊断和系统调优。 联邦学习与隐私保护: 针对分散式复杂系统(如城市级传感器网络),本书探讨了联邦学习框架如何实现在保护本地数据隐私的前提下,共同训练高性能的预测模型。 模型压缩与边缘计算部署: 讨论了剪枝、量化和知识蒸馏等技术,确保复杂的深度学习模型能够高效地部署到资源受限的现场设备上,实现实时的系统监控与响应。 本书的特点在于其丰富的案例研究,这些案例均来自工程和科学的前沿领域,并附带了完整的代码实现指导(基于主流的深度学习框架)。无论是研究生、研究人员,还是希望利用尖端AI技术解决实际工程难题的工程师,都能从本书中获得深刻的洞察和实用的工具。它不仅仅是一本关于深度学习的书,更是一本关于如何用现代计算范式重塑复杂系统分析与控制的指南。

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