認知無綫電通信與組網：原理與應用 機械工業齣版社 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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美李虎生，郎為民 著

圖書標籤:

• 認知無綫電
• 無綫通信
• 組網
• 無綫電技術
• 通信工程
• 信息技術
• 機械工業齣版社
• 無綫資源管理
• 頻譜共享
• 動態頻譜接入

店鋪： 北京群洲文化專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111437413

商品編碼：29475351465

包裝：平裝

齣版時間：2013-11-01

基本信息

書名：認知無綫電通信與組網：原理與應用

定價：99.00元

作者：(美)李虎生 ,郎為民

齣版社：機械工業齣版社

齣版日期：2013-11-01

ISBN：9787111437413

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.522kg

編輯推薦

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點擊查看：　　《認知無綫電通信與組網：原理與應用》可作為無綫通信運營商、網絡運營商、應用開發人員、技術經理和電信管理人員的技術參考書或培訓教材，也可作為高等院校通信與信息係統專業的高年級本科生或研究生的教材。

內容提要

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　　《認知無綫電通信與組網：原理與應用》緊緊圍繞認知無綫電發展過程中的熱點問題，以認知無綫電理論、技術與應用為核心，比較全麵和係統地介紹瞭認知無綫電技術的基本原理和應用實踐的*成果。全書共分為12章，分為理論、技術與應用3個部分。理論部分包括大維*矩陣、凸優化、機器學習、博弈論等內容；技術部分包括頻譜感知（基礎技術、經典檢測、非交換*矩陣的假設檢驗）、多輸入多輸齣（MIMO）和正交頻分復用（OFDM）等內容；應用部分包括認知無綫電網絡和認知無綫電傳感器網絡等內容。本書全麵介紹瞭與認知無綫電有關的基本數學工具，描述瞭認知無綫電的基礎知識，演示瞭從理論到實踐的諸多實例，並列齣瞭可供課外閱讀的大量參考文獻。本書材料豐富，體係科學完整，內容新穎翔實，知識係統全麵，行文通俗易懂，兼備知識性、係統性、可讀性、實用性和指導性。

目錄

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譯者序
原書前言
章 引言
1.1 願景：“大數據”
1.2 認知無綫電：係統概念
1.3 頻譜感知接口和數據結構
1.4 數學工具
1.4.1 凸優化
1.4.2 博弈論
1.4.3 將“大數據”建模為高維矩陣
1.5 樣本協方差矩陣
1.6 尖峰總體模型的高維樣本協方差矩陣
1.7 矩陣和非交換變量
1.8 主成分分析
1.9 廣義似然比檢驗
1.10 針對矩陣佳逼近的布雷格曼發散
第2章 頻譜感知：基礎技術
2.1 挑戰
2.2 能量檢測：不存在確定或信號的先驗信息
2.2.1 白噪聲檢測：低通情況
2.2.2 決策統計的時域錶示
2.2.3 決策統計的譜錶示
2.2.4 AWGN信道上的檢測和虛警概率
2.2.5 具備不相關係數的正交序列中過程的擴展形式：KarhunenLoeve擴展
2.3 使用二階統計量的頻譜感知
2.3.1 信號檢測描述
2.3.2 廣義穩態過程：連續時間
2.3.3 非平穩過程：連續時間
2.3.4 針對WSS信號的、基於譜相關的頻譜感知：啓發式方法
2.3.5 離散時間WSS信號的似然比檢驗
2.3.6 頻譜相關性和似然比檢驗之間的漸近等價關係
2.3.7 噪聲中連續時間信號的似然比檢驗：塞林提齣的方法
2.4 統計模式識彆：通過機器學習利用信號的先驗信息
2.4.1 連續時間信號的KarhunenLoeve分解
2.5 特徵模闆匹配
2.6 循環平穩檢測
第3章 經典檢測
3.1 量子信息描述
3.2 協同感知的假設檢驗
3.3 樣本協方差矩陣
3.3.1 數據矩陣
3.4 具有獨立行的矩陣
3.5 多元正態分布
3.6 樣本協方差矩陣估計與矩陣壓縮感知
3.6.1 大似然估計
3.6.2 多重采樣假設的似然比檢驗（維爾剋斯檢驗）
3.7 似然比檢驗
3.7.1 廣義高斯檢測和估計器相關器結構
3.7.2 采用重復觀測進行檢驗
3.7.3 采用樣本協方差矩陣進行檢測
3.7.4 多嚮量的廣義似然比檢驗
3.7.5 綫性判彆函數
3.7.6 復嚮量的相關結構檢測
第4章 非交換矩陣的假設檢驗
4.1 為什麼采用非交換矩陣
4.2 協方差矩陣的偏序：A4.3 完全正映射的偏序：Φ（A）<Φ（B）
4.4 利用優化的矩陣偏序關係：AB
4.5 酉不變範數的偏序：|||A|||<|||B|||
4.6 多副本正定矩陣的偏序：∑Kk=1Ak≤∑Kk=1Bk
4.7 正算子值變量的偏序：Prob（A≤X≤B）
4.8 使用序的偏序：A≤stB
4.9 量子假設檢測
4.10 多副本量子假設檢驗
第5章 大維矩陣
5.1 大維矩陣：矩量法、斯蒂爾切斯變換和自由概率
5.2 使用大維矩陣的頻譜感知
5.2.1 係統模型
5.2.2 馬爾琴科帕斯圖爾定律
5.3 矩量法
5.3.1 譜分布極限
5.3.2 極特徵值極限
5.3.3 譜分布的收斂速度
5.3.4 標準嚮量輸入嚮量輸齣模型
5.3.5 廣義密度
5.4 斯蒂爾切斯變換
5.4.1 基本定理
5.4.2 大維漢剋爾、馬爾可夫和托普利茲矩陣
5.4.3 矩陣的信息加噪聲模型
5.4.4 使用大維矩陣的廣義似然比檢驗
5.4.5 白噪聲中的大維信號檢測
5.4.6 （A B）-1B的特徵值及其應用
5.4.7 典型相關分析
5.4.8 子空間之間的角度和距離
5.4.9 多元綫性模型
5.4.1 0協方差矩陣的相等性
5.4.1 1多元判彆分析
5.5 案例研究與應用
5.5.1 使用大維矩陣的基本實例
5.5.2 斯蒂爾切斯變換
5.5.3 自由解捲積
5.5.4 MIMO係統的優預編碼
5.5.5 馬爾琴科和帕斯圖爾概率分布
5.5.6 極特徵值的收斂性與波動
5.5.7 信息加噪聲模型和尖峰模型
5.5.8 假設檢驗和頻譜感知
5.5.9 無綫網絡中的能量估計
5.5.1 0多源功率推理
5.5.1 1目標檢測、定位與重構
5.5.1 2智能電網中的狀態估計和惡意攻擊者
5.5.1 3協方差矩陣估計
5.5.1 4確定性等價式
5.5.1 5局部故障檢測與診斷
5.6 大維協方差矩陣的正則估計
5.6.1 協方差正則估計
5.6.2 聯閤逆矩陣
5.6.3 通過閾值選取實現協方差正則化
5.6.4 正則樣本協方差矩陣
5.6.5 協方差矩陣估計的佳收斂速率
5.6.6 聯閤平穩過程的樣本自協方差矩陣
5.7 自由概率
5.7.1 大維矩陣和自由捲積
5.7.2 範德濛矩陣
5.7.3 采用範德濛矩陣的捲積和解捲積
5.7.4 有限維統計推斷
第6章 凸優化
6.1 綫性規劃
6.2 二次規劃
6.3 半定規劃
6.4 幾何規劃
6.5 拉格朗日對偶性
6.6 優化算法
6.6.1 內點法
6.6.2 算法
6.7 魯棒優化
6.8 多目標優化
6.9 無綫資源管理優化
6.10 實例與應用
6.10.1 多輸入多輸齣超寬帶通信係統的頻譜效率
6.10.2 采用非相乾接收機的單輸入單輸齣通信係統的寬帶波形設計
6.10.3 多輸入單輸齣認知無綫電的寬帶波形設計
6.10.4 寬帶波束形成設計
6.10.5 用於認知無綫電網絡優化分解的分層
6.11 小結
第7章 機器學習
7.1 無監督學習
7.1.1 基於質心的聚類
7.1.2 k近鄰居算法
7.1.3 主成分分析
7.1.4 獨立成分分析
7.1.5 非負矩陣分解
7.1.6 自組織映射
7.2 監督學習
7.2.1 綫性迴歸
7.2.2 Logistic迴歸
7.2.3 人工神經網絡
7.2.4 決策樹學習
7.2.5 樸素貝葉斯分類器
7.2.6 支持嚮量機
7.3 半監督學習
7.3.1 約束聚類
7.3.2 聯閤訓練
7.3.3 基於圖形的方法
7.4 直推式學習
7.5 遷移學習
7.6 主動學習
7.7 強化學習
7.7.1 Q學習
7.7.2 馬爾可夫決策過程
7.7.3 部分可觀測MDP
7.8 基於核的學習
7.9 降維
7.9.1 核主成分分析
7.9.2 多維標度
7.9.3 ISOMAP算法
7.9.4 局部綫性嵌入
7.9.5 拉普拉斯特徵映射
7.9.6 半定嵌入
7.1 0集閤學習
7.1 1馬爾可夫鏈濛特卡羅
7.1 2濾波技術
7.1 2.1 卡爾曼濾波
7.1 2.2 粒子濾波
7.1 2.3 協同濾波
7.1 3貝葉斯網絡
7.1 4小結
第8章 敏捷傳輸技術（I）：多輸入多輸齣
8.1 MIMO的優點
8.1.1 陣列增益
8.1.2 分集增益
8.1.3 復用增益
8.2 空時編碼
8.2.1 空時分組編碼
8.2.2 空時網格編碼
8.2.3 分層空時編碼
8.3 多用戶MIMO
8.3.1 空分多址接入
8.3.2 MIMO廣播信道
8.3.3 MIMO多址信道
8.3.4 MIMO乾擾信道
8.4 MIMO網絡
8.5 MIMO認知無綫電網絡
8.6 小結
第9章 敏捷傳輸技術（Ⅱ）：正交頻分復用
9.1 OFDM的實現
9.2 同步
9.3 信道估計
9.4 峰值功率問題
9.5 自適應傳輸
9.6 頻譜成形
9.7 正交頻分多址接入
9.8 MIMO OFDM
9.9 OFDM認知無綫電網絡
9.1 0小結
0章 博弈論
10.1 博弈的基本概念
10.1.1 博弈元素
10.1.2 納什均衡：定義與存在
10.1.3 納什均衡：計算
10.1.4 納什均衡：零和博弈
10.1.5 納什均衡：貝葉斯情形
10.1.6 納什均衡：博弈
10.2 主用戶模擬攻擊博弈
10.2.1 PUE攻擊
10.2.2 兩個玩傢的情形：戰略式博弈
10.2.3 隊列動態特性中的博弈：博弈
10.3 信道同步中的博弈
10.3.1 博弈背景
10.3.2 係統模型
10.3.3 博弈描述
10.3.4 貝葉斯均衡
10.3.5 數值結果
10.4 協同頻譜感知中的博弈
目錄ⅩⅦ
10.4.1 虛報攻擊
10.4.2 博弈描述
10.4.3 博弈元素
10.4.4 貝葉斯均衡
10.4.5 數值結果
1章 認知無綫電網絡
11.1 網絡的基本概念
11.1.1 網絡架構
11.1.2 網絡層
11.1.3 跨層設計
11.1.4 認知無綫電網絡麵臨的主要挑戰
11.1.5 復雜網絡
11.2 MAC層的信道分配
11.2.1 問題描述
11.2.2 調度算法
11.2.3 解決方案
11.2.4 討論
11.3 MAC層中的調度問題
11.3.1 網絡模型
11.3.2 調度目標
11.3.3 調度算法
11.3.4 C算法性能
11.3.5 分布式調度算法
11.4 網絡層中的路由問題
11.4.1 認知無綫電中路由麵臨的挑戰
11.4.2 靜態路由
11.4.3 動態路由
11.5 傳輸層中的擁塞控製
11.5.1 互聯網中的擁塞控製
11.5.2 認知無綫電中擁塞控製麵臨的挑戰
11.5.3 TPCRAHN
11.5.4 早期啓動方案
11.6 認知無綫電中的復雜網絡
11.6.1 復雜網絡簡介
11.6.2 認知無綫電網絡的連通性
11.6.3 認知無綫電網絡中的行為傳播
2章 認知無綫電傳感器網絡
12.1 采用機器學習的入侵檢測
12.2 聯閤頻譜感知和定位
12.3 分布式方位閤成孔徑雷達
12.4 無綫層析成像
12.5 移動群體傳感
12.6 3S集成
12.7 信息物理係統
12.8 計算
12.8.1 圖形處理器單元
12.8.2 任務分配和負載均衡
12.9 安全和隱私
12.10 小結
附錄
附錄A 矩陣分析
A.1 嚮量空間和希爾伯特空間
A.2 變換
A.3 跡
A.4 C*代數基礎
A.5 非交換矩陣值變量
A.6 距離和投影
A.6.1 矩陣不等式
A.6.2 半正定矩陣的偏序
A.6.3 厄米特矩陣的偏序
ⅩⅧ目錄
附錄B 縮略語中英文對照

作者介紹

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文摘

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序言

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【書名】 智能通信網絡：未來連接的基石 【齣版社】 科技前沿齣版社 【作者】 李明 博士，王芳 教授 【圖書簡介】 在這個信息爆炸、萬物互聯的時代，通信網絡正以前所未有的速度演進，從傳統的有綫和蜂窩網絡，邁嚮一個更加智能、高效、靈活的全新階段。本書《智能通信網絡：未來連接的基石》深入剖析瞭支撐這一變革的關鍵技術、核心原理以及廣闊的應用前景，旨在為讀者構建一個清晰、全麵的智能通信網絡知識體係，並預見其在未來社會發展中所扮演的決定性角色。 第一部分：智能通信網絡的時代背景與核心驅動 在數字經濟蓬勃發展的浪潮下，傳統通信網絡在帶寬、時延、連接密度以及智能化水平等方麵已逐漸顯現齣瓶頸。4K/8K高清視頻、沉浸式虛擬現實（VR）、增強現實（AR）、工業物聯網（IIoT）、自動駕駛、智慧城市等新興應用對通信網絡提齣瞭顛覆性的需求。這些需求不僅要求更高的吞吐量和更低的時延，更強調網絡的自主感知、智能決策和動態適應能力。 本書首先從宏觀視角齣發，描繪瞭智能通信網絡的時代背景，深入探討瞭驅動網絡智能化的關鍵技術力量。這包括但不限於： 人工智能（AI）與機器學習（ML）： AI/ML算法是賦予通信網絡“智慧”的核心引擎。本書將詳細闡述如何利用AI/ML技術進行網絡流量預測、資源優化調度、故障診斷與預測、安全威脅檢測以及用戶行為分析等。讀者將瞭解到監督學習、無監督學習、強化學習在通信網絡中的具體應用場景，例如利用深度學習模型優化無綫資源分配，通過強化學習實現網絡路由的最優選擇，以及利用異常檢測算法識彆潛在的安全漏洞。 大數據分析： 海量的通信數據蘊含著巨大的價值。本書將介紹如何從海量網絡數據中提取有用的信息，通過大數據分析技術洞察網絡運行狀態、用戶需求變化以及潛在的服務優化點。這包括對用戶行為模式的挖掘、網絡性能瓶頸的定位、以及基於數據驅動的網絡規劃與演進策略。 軟件定義網絡（SDN）與網絡功能虛擬化（NFV）： SDN和NFV是實現網絡靈活化、可編程化的關鍵技術。本書將深入剖析SDN如何通過控製與轉發的分離，實現對網絡基礎設施的集中化管理和動態編程，以及NFV如何將傳統的專用硬件網絡功能轉化為運行在通用服務器上的軟件，極大地提高瞭網絡的部署靈活性和成本效益。二者的結閤為構建開放、敏捷的智能通信網絡奠定瞭堅實的基礎。 邊緣計算（MEC）： 隨著物聯網設備的激增以及對低時延應用的需求日益增長，將計算和存儲能力推嚮網絡邊緣成為必然趨勢。本書將詳細介紹邊緣計算的概念、架構以及其與雲協同的優勢，並探討邊緣智能如何賦能實時應用，如自動駕駛的實時決策、工業生産綫的協同控製以及AR/VR的流暢體驗。 5G/6G及下一代移動通信技術： 作為當前和未來通信網絡的重要組成部分，5G技術憑藉其高帶寬、低時延、海量連接的特性，已經為智能通信網絡的實現提供瞭重要的支撐。本書將迴顧5G的關鍵技術，如大規模MIMO、網絡切片、毫米波通信，並展望6G的發展趨勢，探討其在超連接、超智能、超感知的目標下將如何進一步提升通信網絡的能力。 第二部分：智能通信網絡的核心技術原理與實現 在理解瞭時代背景和驅動力之後，本書將帶領讀者深入探究實現智能通信網絡所必須掌握的核心技術原理。 智能資源管理與調度： 在高密度、異構的通信環境中，如何高效地分配和調度有限的網絡資源（如頻譜、時域資源、計算資源）是提升網絡性能的關鍵。本書將詳細介紹基於AI/ML的智能資源分配算法，例如預測性調度、用戶感知的動態資源分配、以及服務質量（QoS）保證下的多業務混閤調度。 智能網絡切片： 網絡切片技術允許運營商將一個物理網絡邏輯地劃分為多個獨立的、端到端的虛擬網絡，每個網絡都能為特定的應用場景提供定製化的服務。本書將深入講解網絡切片的設計原理、資源隔離機製、以及如何通過AI/ML實現動態的網絡切片部署、管理和優化，以滿足工業互聯網、自動駕駛、遠程醫療等不同行業的差異化需求。 智能網絡安全與可靠性： 隨著網絡攻擊手段的不斷演進，保障通信網絡的安全性變得愈發重要。本書將重點闡述基於AI/ML的安全防護技術，如異常行為檢測、入侵檢測與防禦、以及抗DDoS攻擊策略。同時，也將探討如何利用智能技術提升網絡的可靠性和韌性，例如故障自愈、網絡冗餘優化以及容災備份。 智能路由與擁塞控製： 傳統的靜態路由和擁塞控製機製已難以應對復雜多變的實時網絡流量。本書將介紹基於AI/ML的智能路由算法，能夠根據實時網絡狀況動態調整路由路徑，避免擁塞。此外，還將探討如何利用機器學習模型預測網絡擁塞，並提前采取乾預措施。 全息通信與感知網絡： 展望未來，通信網絡將不僅僅是信息的傳輸通道，更將具備感知環境、理解場景的能力。本書將探討全息通信的理論基礎，以及如何構建能夠感知物理世界、並將其數字化信息融入通信過程的感知網絡，為更高級彆的智能化應用奠定基礎。 第三部分：智能通信網絡的典型應用場景與發展趨勢 智能通信網絡並非空中樓閣，其強大的能力正在深刻地改變著各行各業。本書將精選一係列典型應用場景，展示智能通信網絡的實際價值。 工業互聯網與智能製造： 智能通信網絡為工業4.0提供瞭堅實的通信基礎設施。本書將詳細介紹其在生産過程監控、設備協同、遠程維護、預測性維護以及柔性生産綫中的應用，如何實現低時延、高可靠的通信，賦能工業自動化與智能化。 智慧城市與智能交通： 智能通信網絡是構建智慧城市的關鍵。本書將深入探討其在智能交通管理（如車聯網、自動駕駛）、智慧安防、智能能源管理、環境監測以及智慧公共服務等領域的應用，如何提升城市運行效率和居民生活品質。 智能醫療與健康： 遠程醫療、可穿戴健康設備、以及AI輔助診斷等新興醫療模式都高度依賴於高效、可靠的通信網絡。本書將分析智能通信網絡如何在這些領域提供支持，例如實現高精度遠程手術指導、實時健康數據監測與分析。 媒體娛樂與沉浸式體驗： 4K/8K超高清視頻、VR/AR直播、雲遊戲等對網絡帶寬和時延提齣瞭極高要求。本書將闡述智能通信網絡如何通過優化資源分配和提升網絡質量，為用戶提供無縫、沉浸式的媒體娛樂體驗。 空天地一體化通信網絡： 隨著無人機、衛星通信等技術的發展，構建一個覆蓋廣闊、無縫連接的空天地一體化通信網絡成為重要趨勢。本書將探討智能通信技術如何賦能這一網絡，實現資源的協同調度和服務的無縫切換。 第四部分：挑戰與展望 在享受智能通信網絡帶來的便利的同時，我們也必須認識到其發展過程中麵臨的挑戰。本書將討論諸如海量數據隱私保護、網絡安全攻防、技術標準統一、以及大規模部署的成本與能耗等問題。 最後，本書將對智能通信網絡的未來發展趨勢進行展望，包括AI與通信的深度融閤、量子通信的潛在影響、以及下一代網絡架構的演進方嚮。 《智能通信網絡：未來連接的基石》不僅是一本技術手冊，更是一部關於未來連接的願景書。它適閤通信工程、計算機科學、人工智能等領域的學生、研究人員、工程師以及對未來通信技術感興趣的讀者。通過閱讀本書，您將能夠深刻理解智能通信網絡的核心價值，掌握其關鍵技術，並為迎接一個更加智能、互聯的未來做好準備。

評分☆☆☆☆☆

閱讀《認知無綫電通信與組網》的過程，與其說是在“學習”一個技術，不如說是在“體驗”一場思維的革新。這本書的敘事風格非常新穎，它並沒有采用傳統的教科書式的一闆一眼的講解，而是更像是一位經驗豐富的工程師，在與你分享他對於無綫通信未來的洞察。作者在開篇就拋齣瞭一個引人入勝的設想：如果無綫電通信能夠像人類一樣“思考”和“學習”，會帶來怎樣的變革？這種引導性的提問，瞬間就抓住瞭我的注意力。隨後，他循序漸進地介紹瞭實現這一設想所需的關鍵技術，包括但不限於頻譜感知的精確度、決策引擎的智能化程度，以及網絡層麵的協同配閤。我尤其欣賞的是，書中對於“應用”部分的呈現方式。不是簡單地羅列齣幾個案例，而是深入分析瞭認知無綫電在不同應用場景下所麵臨的具體問題，以及它如何提供創新的解決方案。例如，在公共安全領域，如何利用認知無綫電實現應急通信的快速部署和高效運作；在軍事通信領域，如何對抗乾擾和保證通信的隱蔽性。這些分析都非常貼閤實際，讓我能清晰地看到認知無綫電的實際價值和巨大的潛力。這本書的語言風格也比較生動，雖然涉及大量專業術語，但作者善於運用類比和生動的描述，讓一些抽象的概念變得易於理解。

評分☆☆☆☆☆

收到《認知無綫電通信與組網》這本厚重的圖書，內心是既期待又有些許壓力。期待是因為對這個領域的濃厚興趣，壓力則來自於對復雜技術能否被清晰理解的擔憂。然而，這本書的結構設計和內容編排，巧妙地化解瞭我的顧慮。作者以一種非常“用戶友好”的方式，引導讀者逐步深入。開篇的“為什麼需要認知無綫電”部分，就非常有說服力地闡述瞭傳統無綫通信的局限性，為後續的技術介紹奠定瞭堅實的基礎。接著，書中對認知無綫電的核心要素——感知、決策、學習——進行瞭細緻入微的闡述。我特彆欣賞其在“學習”部分的內容，不僅僅是理論的介紹，還結閤瞭多種機器學習算法的原理和應用，例如如何通過強化學習讓認知終端在動態環境中不斷優化其通信策略。這讓我看到瞭認知無綫電的“進化”潛力。在“組網”方麵，這本書也給齣瞭非常全麵的視角，從節點的接入控製、網絡的拓撲管理，到跨層協同和安全機製，都進行瞭充分的討論。而且，書中還穿插瞭不少的案例分析，例如在智能電網中的應用，如何利用認知無綫電實現能源的智能調度和通信的可靠性。這些案例讓抽象的技術概念變得生動形象，也讓我對認知無綫電在現實世界中的廣闊前景有瞭更清晰的認識。

評分☆☆☆☆☆

我購買《認知無綫電通信與組網》這本書，很大程度上是齣於對機械工業齣版社一貫高品質圖書的信任，以及對“認知無綫電”這一前沿領域的好奇。閱讀之後，我的確沒有失望，反而收獲瞭遠超預期的知識。這本書最讓我印象深刻的是其“深度”。很多關於頻譜感知、乾擾協調、以及動態頻譜接入的算法，書中都給齣瞭詳細的推導過程和性能分析。這對於我這種需要進行相關研究的讀者來說，非常有價值，可以直接為我的工作提供理論支持和參考。此外，書中關於“組網”的部分，也給我帶來瞭很多啓發。它不僅僅停留在單節點的認知能力，而是著重於如何讓多個認知節點形成一個有機的整體，實現協同感知、協同決策和協同資源管理。特彆是關於分布式認知網絡和集中式認知網絡的優劣勢分析，以及如何根據實際需求進行選擇，都進行瞭深入的探討。我還發現，書中對一些最新的研究動態也有所涉及，例如在人工智能與認知無綫電的交叉領域，如何利用深度學習技術來提升頻譜感知和決策的準確性。這種緊跟時代步伐的知識更新，讓這本書的實用性和前瞻性都得到瞭極大的提升。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，當初選擇這本《認知無綫電通信與組網》時，是抱著一種“試試看”的心態，畢竟這個領域相對來說不是那麼大眾化。然而，事實證明，我的選擇是正確的，甚至可以說是一次驚喜。這本書的獨特之處在於，它不僅僅是在介紹“是什麼”，更是在探討“為什麼”和“如何做”。作者在闡述認知無綫電的必要性和優勢時，並沒有空泛地贊美，而是通過對比傳統無綫通信麵臨的挑戰，比如頻譜資源的日益緊張、通信效率的瓶頸等，清晰地勾勒齣認知無綫電應運而生的必然性。這種“追本溯源”的敘事方式，讓我對這個技術有瞭更深層次的理解。更讓我感到驚喜的是，書中對於“組網”部分的論述，並非簡單地將分散的認知節點堆砌在一起，而是探討瞭如何構建智能、高效、自適應的認知無綫網絡。關於節點的協同感知、動態資源分配、以及網絡拓撲的自適應重構等內容，都進行瞭詳細的介紹，並且給齣瞭相應的算法和協議設計思路。這對於我來說，是很多其他同類書籍所缺乏的。我特彆喜歡書中關於“學習”在認知無綫電中的作用的闡述，這不僅僅是簡單的規則匹配，而是涉及到更高級的機器學習和強化學習技術，讓無綫通信係統能夠像人一樣，通過經驗來不斷優化自身的性能。這種智能化的特性，是未來無綫通信發展的關鍵，而這本書恰恰抓住瞭這一核心。

評分☆☆☆☆☆

這本書我買來有一段時間瞭，一直想找時間好好研讀一下，畢竟“認知無綫電通信與組網”這個概念本身就充滿瞭探索和前沿的味道，加上又是機械工業齣版社齣品，我對它的內容質量是充滿期待的。最近終於能抽齣空來翻閱，第一感覺就是內容非常紮實，無論是從理論基礎的講解，還是到實際應用的分析，都做得相當到位。作者在梳理認知無綫電通信發展的脈絡時，條理清晰，從早期的概念提齣，到核心技術（如頻譜感知、智能決策、學習機製）的逐一剖析，再到組網策略的探討，都層層遞進，邏輯嚴謹。我尤其欣賞它對一些復雜概念的解釋，並沒有流於錶麵，而是深入到其背後的數學模型和算法原理，這對於我這樣希望深入理解技術細節的讀者來說，無疑是巨大的福音。書中大量的圖錶和公式，雖然初看會覺得有些密集，但細細品味後，會發現它們是理解核心概念的關鍵。而且，作者似乎很注重理論與實踐的結閤，在講解完某個技術原理後，會緊接著給齣相關的應用場景和潛在的解決方案，這讓我能更直觀地感受到認知無綫電在現實世界中的價值和可能性，比如在智能交通、智慧醫療、甚至是物聯網領域，它都能扮演至關重要的角色。總的來說，這本書給我帶來的信息量非常大，感覺像是在一個知識的寶庫中遨遊，每次翻開都能有新的收獲和啓發。