端到端重配置無綫網絡技術 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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紀陽等 著

圖書標籤:

• 無綫網絡
• 重配置
• 網絡技術
• 無綫通信
• 5G
• 6G
• 網絡優化
• 移動通信
• 無綫接入
• 網絡架構

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齣版社： 北京郵電大學齣版社有限公司

ISBN：9787563511808

商品編碼：29777844643

包裝：平裝

齣版時間：2006-01-01

基本信息

書名:端到端重配置無綫網絡技術

：25.00元

售價：17.0元,便宜8.0元,摺扣68

作者:紀陽等

齣版社：北京郵電大學齣版社有限公司

齣版日期：2006-01-01

ISBN：9787563511808

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版次：1

裝幀：平裝

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編輯推薦

內容提要

本書專門介紹基於軟件無綫電技術的端到端可重配置網絡。本書的主要內容包括軟件無綫電發展的曆史與端到端重置網絡的關係，端到端重配置的體係架構和重配置管理機製與流程，軟件無綫電技術在基帶、射頻部分的體係結構和關鍵組件，重配置技術在空中接口方麵的改進，重配置技術對無綫資源管理的影響等。
本書可供從事移動通信技術研究，特彆是從事未來移動通信技術研究的工程技術人員閱讀，也可作為高等院校從事相關研究的參考書。

目錄

章 引言
1.1 軟件無綫電
1.2 端到端重配置
第2章 端到端重配置體係結構
2.1 支持端到端重配置的係統結構
2.2 移動網絡中的重配置係統功能
2.3 網絡耦閤與重配置支持
2.4 重配置管理平麵
2.5 本地重配置管理器
2.6 SDR係統架構
第3章 重配置管理機製與流程
3.1 終端重配置管理的內部機製與流程
3.2 終端重配置管理的外部機製與流程
3.3 實體(模塊/元件)和過程之間的交互關係
3.4 重配置管理的安全機製
第4章 軟件無綫電
4.1 軟件無綫電的RF/IF體係結構
4.2 SDR基帶
4.3 軟件無綫電
第5章 靈活的空中接口
5.1 基於通用協議棧的協議可重配置能力
5.2 基於技術融閤的多模參考模型
5.3 第N層模式匯聚管理模塊的功能
5.4 協議棧模式匯聚管理的功能
5.5 通用重配置鏈路層
5.6 通用的協議功能模塊
5.7 自適應數據傳輸的多天綫方式
第6章 頻譜管理
6.1 重配置環境中的頻譜管理概述
6.2 頻譜管理技術的發展曆程
6.3 執行的進展情況
6.4 頻譜管理規範
6.5 標準、技術規範、ITU有關頻譜管理的建議
6.6 靈活的頻譜分配
第7章 聯閤無綫資源管理
7.1 重配置下的聯閤無綫資源管理
7.2 JRRM的靈活性
7.3 JRRM算法的輸入
7.4 JRRM的功能概述
7.5 研究課題
7.6 JRRM算法舉例
7.7 分級無綫資源管理
縮略語
參考文獻

作者介紹

文摘

序言

深度神經網絡在圖像識彆中的應用與挑戰 本書旨在深入探討深度神經網絡（DNN）在圖像識彆領域的關鍵技術、最新進展及其麵臨的挑戰，為相關領域的科研人員、工程師及愛好者提供一份詳盡的參考。 第一章：圖像識彆基礎迴顧與深度學習的崛起 在數字時代，圖像作為信息傳遞的重要載體，其自動識彆與理解能力的需求日益增長。本章首先迴顧瞭傳統圖像識彆技術的經典方法，包括特徵提取（如SIFT、SURF、HOG等）以及分類器（如SVM、Adaboost等）的應用。我們將審視這些方法的優勢與局限性，為理解深度學習為何能夠顛覆這一領域奠定基礎。 隨後，本章將重點介紹深度學習的興起及其核心理念。我們將解析神經網絡的基本結構，從感知機到多層感知機（MLP），逐步深入理解激活函數、反嚮傳播算法等關鍵概念。此外，本章還將簡要概述深度學習在其他領域的成功應用，如自然語言處理和語音識彆，從而凸顯其通用性和強大的模式學習能力，為理解其在圖像識彆領域的強大潛力做好鋪墊。 第二章：捲積神經網絡（CNN）的核心架構與原理 捲積神經網絡（CNN）是當前圖像識彆領域最主流、最成功的深度學習模型。本章將對CNN的核心架構進行深度剖析。我們將詳細介紹捲積層（Convolutional Layer）的工作原理，包括捲積核（Kernel）的滑動、感受野（Receptive Field）、步長（Stride）和填充（Padding）等參數的意義與作用。通過直觀的圖示和數學推導，讀者將清晰理解捲積層如何有效地提取圖像的空間層次特徵。 池化層（Pooling Layer）作為CNN的另一重要組成部分，也將得到深入講解。我們將分析最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）等不同池化策略的工作機製，以及它們在降低特徵維度、增強模型魯棒性方麵的作用。 全連接層（Fully Connected Layer）在CNN中的作用是學習高級語義信息，並最終進行分類。本章將解釋全連接層如何將前麵提取的局部特徵組閤起來，形成全局的、具有判彆性的錶徵。 此外，我們還將探討CNN中常用的激活函數（如ReLU、Leaky ReLU、Sigmoid、Tanh等）及其選擇依據，以及它們對模型訓練的影響。批量歸一化（Batch Normalization）作為一種有效的正則化技術，也將被詳細介紹，闡釋其加速模型收斂、提高泛化能力的重要機製。 第三章：經典CNN模型詳解與演進 本章將迴顧並深入分析一係列在圖像識彆領域具有裏程碑意義的CNN模型。我們將從AlexNet開始，詳細解讀其網絡結構、創新之處（如ReLU的首次大規模應用、Dropout的引入）以及它如何證明深度CNN的強大能力。 接著，我們將深入剖析VGGNet，關注其深層網絡的設計思想，即通過重復堆疊小的捲積核來增加網絡深度，以及其網絡結構的簡潔性帶來的影響。 ResNet（殘差網絡）的齣現是CNN發展史上的又一重大突破。本章將詳細解釋殘差連接（Residual Connection）的原理，以及它如何有效地解決瞭深度網絡訓練中的梯度消失問題，使得訓練數百甚至上韆層的網絡成為可能。 此外，我們還將介紹Inception係列模型（如GoogLeNet），探討其“Inception模塊”如何通過並行使用不同大小的捲積核來捕獲多尺度特徵，從而提高網絡的效率和性能。 DenseNet（密集連接網絡）作為ResNet的進一步發展，將以其獨特的密集連接方式，即每一層都與前麵所有層進行連接，來促進特徵的重用和傳播。本章將闡釋DenseNet的結構特點及其帶來的優勢。 通過對這些經典模型的深入研究，讀者將能夠理解CNN在結構設計上的不斷演進，以及不同模型如何針對性地解決特定問題，從而為構建更優越的圖像識彆模型提供寶貴的經驗。 第四章：模型訓練、優化與正則化技術 訓練一個高性能的深度神經網絡需要精細的策略和豐富的技術。本章將聚焦於模型訓練的核心環節。我們將詳細介紹損失函數（Loss Function）的選擇，如交叉熵損失（Cross-Entropy Loss）在分類問題中的應用，以及其數學原理。 優化器（Optimizer）的選擇對於模型能否有效收斂至關重要。本章將詳細講解SGD（隨機梯度下降）及其各種變種，如Momentum、Nesterov Momentum，以及更先進的自適應學習率優化器，如Adam、RMSprop。我們將分析它們的優缺點，並給齣在不同場景下的選擇建議。 學習率（Learning Rate）的調度策略對模型的訓練效果有著直接影響。本章將介紹多種學習率衰減方法，如步長衰減、指數衰減、餘弦退火等，並解釋它們如何幫助模型在訓練後期更好地探索損失景觀。 過擬閤（Overfitting）是深度學習模型訓練中常見的挑戰。本章將詳細介紹多種正則化技術，包括L1和L2正則化，以及它們如何通過約束模型參數來防止過擬閤。Dropout的原理和應用場景也將得到深入講解，解釋它如何在訓練過程中隨機丟棄神經元以增強模型的魯棒性。 此外，數據增強（Data Augmentation）作為一種簡單有效的正則化手段，也將被詳細介紹。我們將探討多種數據增強技術，如隨機裁剪、翻轉、鏇轉、顔色抖動等，以及它們如何人工擴充訓練數據集，提高模型的泛化能力。 第五章：高級CNN模型與前沿進展 在經典CNN模型的基礎上，本章將進一步探討更加先進和前沿的CNN架構。我們將深入研究Transformer模型在視覺領域的應用，尤其是Vision Transformer（ViT），理解其如何將自注意力機製（Self-Attention Mechanism）引入圖像識彆，以及它在某些任務上超越CNN的潛力。 我們會關注在目標檢測（Object Detection）領域的先進模型，如Faster R-CNN、YOLO係列（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector），並分析它們在實現實時、高精度目標檢測方麵的關鍵技術，包括錨框（Anchor Boxes）、區域建議網絡（Region Proposal Network）以及不同檢測頭的設計。 語義分割（Semantic Segmentation）是另一項重要的圖像理解任務。本章將介紹FCN（Fully Convolutional Networks）、U-Net以及DeepLab係列等模型，並解析它們如何實現像素級彆的分類，以及在醫學影像分析、自動駕駛等領域的應用。 姿態估計（Pose Estimation）旨在識彆圖像中人物的關鍵點。我們將介紹OpenPose等代錶性模型，並探討其在人體關鍵點檢測和姿態還原方麵的技術。 此外，本章還將簡要介紹一些新興的研究方嚮，如神經架構搜索（NAS）、可解釋AI（XAI）在圖像識彆中的應用，以及對抗性攻擊與防禦等。 第六章：圖像識彆麵臨的挑戰與未來展望 盡管深度神經網絡在圖像識彆領域取得瞭巨大的成功，但仍麵臨諸多挑戰。本章將深入探討這些挑戰，並展望未來的發展方嚮。 數據偏差與公平性： 訓練數據的偏差可能導緻模型在特定群體或場景下錶現不佳，從而引發公平性問題。我們將討論如何識彆和緩解數據偏差，以及構建更公平的AI模型。 魯棒性與對抗性攻擊： 深度學習模型對輸入的微小擾動非常敏感，容易受到對抗性攻擊。本章將探討對抗性攻擊的原理，以及相應的防禦策略，以增強模型的魯棒性。 小樣本學習與零樣本學習： 在很多實際應用中，標注數據非常稀缺。我們將探討小樣本學習（Few-Shot Learning）和零樣本學習（Zero-Shot Learning）技術，旨在讓模型能夠在僅有少量甚至沒有樣本的情況下進行學習和識彆。 模型效率與部署： 隨著模型復雜度的增加，計算資源消耗也隨之增大。本章將關注模型壓縮、量化、剪枝等技術，以實現模型在資源受限設備上的高效部署。 多模態融閤： 圖像信息往往需要與其他模態（如文本、音頻）結閤纔能獲得更全麵的理解。我們將探討多模態學習在圖像識彆中的應用，以及如何實現跨模態的信息融閤。 可解釋性與安全性： 提高深度學習模型的透明度和可解釋性，對於理解模型的決策過程、增強信任以及發現潛在的安全隱患至關重要。 最後，本章將對圖像識彆技術的未來發展進行展望，預測其在智慧城市、醫療健康、工業自動化、科學研究等領域的顛覆性應用，並探討其對社會産生的深遠影響。 本書力求內容詳實，邏輯清晰，並通過豐富的實例和圖示，幫助讀者深入理解深度神經網絡在圖像識彆領域的精髓。

評分☆☆☆☆☆

真正讓我對這本書産生敬意的，是它在“性能評估”這一環節所展現的專業性與批判精神。作者並沒有僅僅羅列各種性能指標的定義，而是深入剖析瞭這些指標在不同應用場景下的權重變化。例如，在麵嚮工業物聯網的應用中，時延的微秒級波動可能比峰值吞吐量更為關鍵，書中對此進行瞭詳細的量化分析。更難能可貴的是，作者在描述現有評估方法的局限性時，使用瞭大量來自真實世界實驗數據的引用，而不是憑空臆測。這種對“測量”和“驗證”的執著，讓整本書的論述顯得無比紮實可靠。它促使我反思自己以往在評估網絡性能時可能存在的偏差，引導我采用更科學、更貼近實際需求的度量標準去審視技術方案的優劣。這是一本不僅教你“如何做”，更教你“如何判斷好壞”的深度技術著作。

評分☆☆☆☆☆

坦率地說，這本書的排版和圖示設計也為閱讀體驗加分不少。在處理復雜的係統架構圖時，作者似乎采用瞭分層遞進的原則，從最基礎的網絡拓撲開始，逐步疊加控製層、管理層和應用層，使得整個係統的復雜性被有效地拆解和消化。那些手工繪製的流程圖和狀態機圖，邏輯清晰，一目瞭然，遠勝於許多使用通用軟件工具生成的呆闆圖示。閱讀過程中，我發現自己很少需要頻繁地在不同章節間跳躍來尋找上下文的解釋，這得益於作者在概念引入時就做好瞭充分的鋪墊。這種嚴謹的結構組織，體現瞭作者對教學邏輯的深刻理解。對於自學者而言，一本結構清晰的書籍就是最好的老師，它能最大程度地減少認知負荷，讓學習者能夠專注於吸收核心知識點，而不是在復雜的結構中迷失方嚮。

評分☆☆☆☆☆

初捧此書，內心充滿瞭對前沿科技的好奇與期待。從目錄上看，它似乎涵蓋瞭從底層物理層到上層應用層的廣闊天地，特彆是那些關於“係統優化”和“動態調整”的描述，立刻抓住瞭我的眼球。我一直對那種可以根據實時環境變化而自動優化的網絡架構深感興趣，這本教材的引入部分，對於如何構建一個具有高度適應性的通信係統，進行瞭相當細緻的鋪陳，特彆是對經典模型和新興理論的對比分析，展現瞭作者深厚的學術功底。比如，書中對於某些傳統調度算法在麵對高動態性用戶群時的局限性進行瞭剖析，並引齣瞭更具前瞻性的解決方案探討。閱讀這些章節，感覺就像是在攀登一座技術高峰，每嚮上一步，視野就開闊一分，對整個無綫通信領域的宏觀脈絡有瞭更清晰的認識。它不僅僅是知識的羅列，更像是提供瞭一套思考問題的框架，引導讀者去探究那些隱藏在數據流背後的復雜機製。對於希望全麵瞭解下一代無綫網絡設計理念的人來說，這無疑是一本極具參考價值的入門嚮導。

評分☆☆☆☆☆

這本書的廣度令人贊嘆，但更讓我感到興奮的是其對“前瞻性研究”的關注度。它沒有沉溺於對現有標準的復述，而是大膽地展望瞭未來十年無綫網絡可能麵臨的挑戰和突破口。特彆是在提及邊緣計算與無綫網絡深度融閤的部分，書中描繪的未來場景充滿瞭想象力和技術可行性。它不僅僅是停留在概念層麵，而是深入探討瞭如何在現有基礎設施的基礎上，通過軟件定義和智能控製實現這種融閤的路徑。這種對未來趨勢的敏銳洞察，使本書超越瞭一般教科書的範疇，更像是一份行業的“路綫圖”。我尤其欣賞作者對於“安全與隱私”在高度互聯網絡中的集成性討論，將安全設計視為係統架構的內生屬性，而非事後彌補，這纔是現代通信係統設計的核心思維。讀完這部分內容，我感覺自己對未來幾年技術演進的方嚮有瞭更堅實的把握。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗著實令人印象深刻，尤其是在處理那些極為晦澀的數學推導時，作者的處理方式非常巧妙。他們似乎深諳讀者的睏境，總能在關鍵的定理證明之前，用通俗易懂的類比或者實際的工程案例來搭建起概念的橋梁。我記得有一章專門講解瞭資源分配的優化問題，那部分內容涉及到大量的凸優化理論，原本以為會枯燥乏味，但作者通過模擬城市交通流的動態模型，將抽象的數學公式具象化瞭。這種“理論與實踐交織”的敘事手法，極大地降低瞭學習麯綫的陡峭程度。此外，書中對不同技術路綫的優缺點進行公正的比較，避免瞭過度推銷單一技術。這種平衡的視角，使得讀者能夠形成獨立判斷的能力，而不是盲目地接受書本上的結論。對於那些需要將理論知識快速應用於實際項目研發的工程師們來說，這本書提供的這種實用指導價值是無可替代的。