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纪阳等 著

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出版社： 北京邮电大学出版社有限公司

ISBN：9787563511808

商品编码：29777844643

包装：平装

出版时间：2006-01-01

基本信息

书名:端到端重配置无线网络技术

：25.00元

售价：17.0元,便宜8.0元,折扣68

作者:纪阳等

出版社：北京邮电大学出版社有限公司

出版日期：2006-01-01

ISBN：9787563511808

字数：

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版次：1

装帧：平装

开本：

商品重量：0.141kg

编辑推荐

内容提要

本书专门介绍基于软件无线电技术的端到端可重配置网络。本书的主要内容包括软件无线电发展的历史与端到端重置网络的关系，端到端重配置的体系架构和重配置管理机制与流程，软件无线电技术在基带、射频部分的体系结构和关键组件，重配置技术在空中接口方面的改进，重配置技术对无线资源管理的影响等。
本书可供从事移动通信技术研究，特别是从事未来移动通信技术研究的工程技术人员阅读，也可作为高等院校从事相关研究的参考书。

目录

章 引言
1.1 软件无线电
1.2 端到端重配置
第2章 端到端重配置体系结构
2.1 支持端到端重配置的系统结构
2.2 移动网络中的重配置系统功能
2.3 网络耦合与重配置支持
2.4 重配置管理平面
2.5 本地重配置管理器
2.6 SDR系统架构
第3章 重配置管理机制与流程
3.1 终端重配置管理的内部机制与流程
3.2 终端重配置管理的外部机制与流程
3.3 实体(模块/元件)和过程之间的交互关系
3.4 重配置管理的安全机制
第4章 软件无线电
4.1 软件无线电的RF/IF体系结构
4.2 SDR基带
4.3 软件无线电
第5章 灵活的空中接口
5.1 基于通用协议栈的协议可重配置能力
5.2 基于技术融合的多模参考模型
5.3 第N层模式汇聚管理模块的功能
5.4 协议栈模式汇聚管理的功能
5.5 通用重配置链路层
5.6 通用的协议功能模块
5.7 自适应数据传输的多天线方式
第6章 频谱管理
6.1 重配置环境中的频谱管理概述
6.2 频谱管理技术的发展历程
6.3 执行的进展情况
6.4 频谱管理规范
6.5 标准、技术规范、ITU有关频谱管理的建议
6.6 灵活的频谱分配
第7章 联合无线资源管理
7.1 重配置下的联合无线资源管理
7.2 JRRM的灵活性
7.3 JRRM算法的输入
7.4 JRRM的功能概述
7.5 研究课题
7.6 JRRM算法举例
7.7 分级无线资源管理
缩略语
参考文献

作者介绍

文摘

序言

深度神经网络在图像识别中的应用与挑战 本书旨在深入探讨深度神经网络（DNN）在图像识别领域的关键技术、最新进展及其面临的挑战，为相关领域的科研人员、工程师及爱好者提供一份详尽的参考。 第一章：图像识别基础回顾与深度学习的崛起 在数字时代，图像作为信息传递的重要载体，其自动识别与理解能力的需求日益增长。本章首先回顾了传统图像识别技术的经典方法，包括特征提取（如SIFT、SURF、HOG等）以及分类器（如SVM、Adaboost等）的应用。我们将审视这些方法的优势与局限性，为理解深度学习为何能够颠覆这一领域奠定基础。 随后，本章将重点介绍深度学习的兴起及其核心理念。我们将解析神经网络的基本结构，从感知机到多层感知机（MLP），逐步深入理解激活函数、反向传播算法等关键概念。此外，本章还将简要概述深度学习在其他领域的成功应用，如自然语言处理和语音识别，从而凸显其通用性和强大的模式学习能力，为理解其在图像识别领域的强大潜力做好铺垫。 第二章：卷积神经网络（CNN）的核心架构与原理 卷积神经网络（CNN）是当前图像识别领域最主流、最成功的深度学习模型。本章将对CNN的核心架构进行深度剖析。我们将详细介绍卷积层（Convolutional Layer）的工作原理，包括卷积核（Kernel）的滑动、感受野（Receptive Field）、步长（Stride）和填充（Padding）等参数的意义与作用。通过直观的图示和数学推导，读者将清晰理解卷积层如何有效地提取图像的空间层次特征。 池化层（Pooling Layer）作为CNN的另一重要组成部分，也将得到深入讲解。我们将分析最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）等不同池化策略的工作机制，以及它们在降低特征维度、增强模型鲁棒性方面的作用。 全连接层（Fully Connected Layer）在CNN中的作用是学习高级语义信息，并最终进行分类。本章将解释全连接层如何将前面提取的局部特征组合起来，形成全局的、具有判别性的表征。 此外，我们还将探讨CNN中常用的激活函数（如ReLU、Leaky ReLU、Sigmoid、Tanh等）及其选择依据，以及它们对模型训练的影响。批量归一化（Batch Normalization）作为一种有效的正则化技术，也将被详细介绍，阐释其加速模型收敛、提高泛化能力的重要机制。 第三章：经典CNN模型详解与演进 本章将回顾并深入分析一系列在图像识别领域具有里程碑意义的CNN模型。我们将从AlexNet开始，详细解读其网络结构、创新之处（如ReLU的首次大规模应用、Dropout的引入）以及它如何证明深度CNN的强大能力。 接着，我们将深入剖析VGGNet，关注其深层网络的设计思想，即通过重复堆叠小的卷积核来增加网络深度，以及其网络结构的简洁性带来的影响。 ResNet（残差网络）的出现是CNN发展史上的又一重大突破。本章将详细解释残差连接（Residual Connection）的原理，以及它如何有效地解决了深度网络训练中的梯度消失问题，使得训练数百甚至上千层的网络成为可能。 此外，我们还将介绍Inception系列模型（如GoogLeNet），探讨其“Inception模块”如何通过并行使用不同大小的卷积核来捕获多尺度特征，从而提高网络的效率和性能。 DenseNet（密集连接网络）作为ResNet的进一步发展，将以其独特的密集连接方式，即每一层都与前面所有层进行连接，来促进特征的重用和传播。本章将阐释DenseNet的结构特点及其带来的优势。 通过对这些经典模型的深入研究，读者将能够理解CNN在结构设计上的不断演进，以及不同模型如何针对性地解决特定问题，从而为构建更优越的图像识别模型提供宝贵的经验。 第四章：模型训练、优化与正则化技术 训练一个高性能的深度神经网络需要精细的策略和丰富的技术。本章将聚焦于模型训练的核心环节。我们将详细介绍损失函数（Loss Function）的选择，如交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）在分类问题中的应用，以及其数学原理。 优化器（Optimizer）的选择对于模型能否有效收敛至关重要。本章将详细讲解SGD（随机梯度下降）及其各种变种，如Momentum、Nesterov Momentum，以及更先进的自适应学习率优化器，如Adam、RMSprop。我们将分析它们的优缺点，并给出在不同场景下的选择建议。 学习率（Learning Rate）的调度策略对模型的训练效果有着直接影响。本章将介绍多种学习率衰减方法，如步长衰减、指数衰减、余弦退火等，并解释它们如何帮助模型在训练后期更好地探索损失景观。 过拟合（Overfitting）是深度学习模型训练中常见的挑战。本章将详细介绍多种正则化技术，包括L1和L2正则化，以及它们如何通过约束模型参数来防止过拟合。Dropout的原理和应用场景也将得到深入讲解，解释它如何在训练过程中随机丢弃神经元以增强模型的鲁棒性。 此外，数据增强（Data Augmentation）作为一种简单有效的正则化手段，也将被详细介绍。我们将探讨多种数据增强技术，如随机裁剪、翻转、旋转、颜色抖动等，以及它们如何人工扩充训练数据集，提高模型的泛化能力。 第五章：高级CNN模型与前沿进展 在经典CNN模型的基础上，本章将进一步探讨更加先进和前沿的CNN架构。我们将深入研究Transformer模型在视觉领域的应用，尤其是Vision Transformer（ViT），理解其如何将自注意力机制（Self-Attention Mechanism）引入图像识别，以及它在某些任务上超越CNN的潜力。 我们会关注在目标检测（Object Detection）领域的先进模型，如Faster R-CNN、YOLO系列（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector），并分析它们在实现实时、高精度目标检测方面的关键技术，包括锚框（Anchor Boxes）、区域建议网络（Region Proposal Network）以及不同检测头的设计。 语义分割（Semantic Segmentation）是另一项重要的图像理解任务。本章将介绍FCN（Fully Convolutional Networks）、U-Net以及DeepLab系列等模型，并解析它们如何实现像素级别的分类，以及在医学影像分析、自动驾驶等领域的应用。 姿态估计（Pose Estimation）旨在识别图像中人物的关键点。我们将介绍OpenPose等代表性模型，并探讨其在人体关键点检测和姿态还原方面的技术。 此外，本章还将简要介绍一些新兴的研究方向，如神经架构搜索（NAS）、可解释AI（XAI）在图像识别中的应用，以及对抗性攻击与防御等。 第六章：图像识别面临的挑战与未来展望 尽管深度神经网络在图像识别领域取得了巨大的成功，但仍面临诸多挑战。本章将深入探讨这些挑战，并展望未来的发展方向。 数据偏差与公平性： 训练数据的偏差可能导致模型在特定群体或场景下表现不佳，从而引发公平性问题。我们将讨论如何识别和缓解数据偏差，以及构建更公平的AI模型。 鲁棒性与对抗性攻击： 深度学习模型对输入的微小扰动非常敏感，容易受到对抗性攻击。本章将探讨对抗性攻击的原理，以及相应的防御策略，以增强模型的鲁棒性。 小样本学习与零样本学习： 在很多实际应用中，标注数据非常稀缺。我们将探讨小样本学习（Few-Shot Learning）和零样本学习（Zero-Shot Learning）技术，旨在让模型能够在仅有少量甚至没有样本的情况下进行学习和识别。 模型效率与部署： 随着模型复杂度的增加，计算资源消耗也随之增大。本章将关注模型压缩、量化、剪枝等技术，以实现模型在资源受限设备上的高效部署。 多模态融合： 图像信息往往需要与其他模态（如文本、音频）结合才能获得更全面的理解。我们将探讨多模态学习在图像识别中的应用，以及如何实现跨模态的信息融合。 可解释性与安全性： 提高深度学习模型的透明度和可解释性，对于理解模型的决策过程、增强信任以及发现潜在的安全隐患至关重要。 最后，本章将对图像识别技术的未来发展进行展望，预测其在智慧城市、医疗健康、工业自动化、科学研究等领域的颠覆性应用，并探讨其对社会产生的深远影响。 本书力求内容详实，逻辑清晰，并通过丰富的实例和图示，帮助读者深入理解深度神经网络在图像识别领域的精髓。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验着实令人印象深刻，尤其是在处理那些极为晦涩的数学推导时，作者的处理方式非常巧妙。他们似乎深谙读者的困境，总能在关键的定理证明之前，用通俗易懂的类比或者实际的工程案例来搭建起概念的桥梁。我记得有一章专门讲解了资源分配的优化问题，那部分内容涉及到大量的凸优化理论，原本以为会枯燥乏味，但作者通过模拟城市交通流的动态模型，将抽象的数学公式具象化了。这种“理论与实践交织”的叙事手法，极大地降低了学习曲线的陡峭程度。此外，书中对不同技术路线的优缺点进行公正的比较，避免了过度推销单一技术。这种平衡的视角，使得读者能够形成独立判断的能力，而不是盲目地接受书本上的结论。对于那些需要将理论知识快速应用于实际项目研发的工程师们来说，这本书提供的这种实用指导价值是无可替代的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的广度令人赞叹，但更让我感到兴奋的是其对“前瞻性研究”的关注度。它没有沉溺于对现有标准的复述，而是大胆地展望了未来十年无线网络可能面临的挑战和突破口。特别是在提及边缘计算与无线网络深度融合的部分，书中描绘的未来场景充满了想象力和技术可行性。它不仅仅是停留在概念层面，而是深入探讨了如何在现有基础设施的基础上，通过软件定义和智能控制实现这种融合的路径。这种对未来趋势的敏锐洞察，使本书超越了一般教科书的范畴，更像是一份行业的“路线图”。我尤其欣赏作者对于“安全与隐私”在高度互联网络中的集成性讨论，将安全设计视为系统架构的内生属性，而非事后弥补，这才是现代通信系统设计的核心思维。读完这部分内容，我感觉自己对未来几年技术演进的方向有了更坚实的把握。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，这本书的排版和图示设计也为阅读体验加分不少。在处理复杂的系统架构图时，作者似乎采用了分层递进的原则，从最基础的网络拓扑开始，逐步叠加控制层、管理层和应用层，使得整个系统的复杂性被有效地拆解和消化。那些手工绘制的流程图和状态机图，逻辑清晰，一目了然，远胜于许多使用通用软件工具生成的呆板图示。阅读过程中，我发现自己很少需要频繁地在不同章节间跳跃来寻找上下文的解释，这得益于作者在概念引入时就做好了充分的铺垫。这种严谨的结构组织，体现了作者对教学逻辑的深刻理解。对于自学者而言，一本结构清晰的书籍就是最好的老师，它能最大程度地减少认知负荷，让学习者能够专注于吸收核心知识点，而不是在复杂的结构中迷失方向。

评分☆☆☆☆☆

真正让我对这本书产生敬意的，是它在“性能评估”这一环节所展现的专业性与批判精神。作者并没有仅仅罗列各种性能指标的定义，而是深入剖析了这些指标在不同应用场景下的权重变化。例如，在面向工业物联网的应用中，时延的微秒级波动可能比峰值吞吐量更为关键，书中对此进行了详细的量化分析。更难能可贵的是，作者在描述现有评估方法的局限性时，使用了大量来自真实世界实验数据的引用，而不是凭空臆测。这种对“测量”和“验证”的执着，让整本书的论述显得无比扎实可靠。它促使我反思自己以往在评估网络性能时可能存在的偏差，引导我采用更科学、更贴近实际需求的度量标准去审视技术方案的优劣。这是一本不仅教你“如何做”，更教你“如何判断好坏”的深度技术著作。

评分☆☆☆☆☆

初捧此书，内心充满了对前沿科技的好奇与期待。从目录上看，它似乎涵盖了从底层物理层到上层应用层的广阔天地，特别是那些关于“系统优化”和“动态调整”的描述，立刻抓住了我的眼球。我一直对那种可以根据实时环境变化而自动优化的网络架构深感兴趣，这本教材的引入部分，对于如何构建一个具有高度适应性的通信系统，进行了相当细致的铺陈，特别是对经典模型和新兴理论的对比分析，展现了作者深厚的学术功底。比如，书中对于某些传统调度算法在面对高动态性用户群时的局限性进行了剖析，并引出了更具前瞻性的解决方案探讨。阅读这些章节，感觉就像是在攀登一座技术高峰，每向上一步，视野就开阔一分，对整个无线通信领域的宏观脉络有了更清晰的认识。它不仅仅是知识的罗列，更像是提供了一套思考问题的框架，引导读者去探究那些隐藏在数据流背后的复杂机制。对于希望全面了解下一代无线网络设计理念的人来说，这无疑是一本极具参考价值的入门向导。