人工智能通信理论与方法

本书是一本研究人工智能技术与通信系统相结合的参考书，阐述了人工智能技术在通信领域中产生的新理论、新方法和新应用。全书共分为14章，包括绪论以及理论篇、技术篇和应用篇三个篇章。绪论对全书的研究背景和理念进行了概述。理论篇首先通过对信息价值的度量实现对信息的认知，产生认知信息论的概念，然后在智能云上基于5G技术实现计算任务的卸载，最后考虑边缘云场景下的缓存、计算与通信的协同优化，围绕在有限的资源下基于很优原则认知信息的主题提出基于人工智能的通信理论。技术篇对认知信息中的支持技术和方法进行了详细的研究和探讨，对机器学习技术和面向新一代通信系统的人工智能技术做了详细介绍。在此基础上，应用篇理论联系实践，对基于人工智能的通信网络做了进一步讨论，包括通信系统中的认知无线通信、资源调度、情感识别、认知物联网等，给出了人工智能技术在通信系统中的相关应用和未来的研究方向，为读者提供参考。本书可作为人工智能和通信专业高年级本科生和研究生的教材或参考书，也可供相关专业工程人员或研究人员参考。

1绪论
1.1 从传统的通信系统到基于人工智能的通信系统
1.2 核心理论
1.3 通信系统与人工智能
1.4 应用的重要意义
第一篇 理论篇
2认知信息论
2.1 认知信息论的发展
2.2 基于认知计算的信息度量
2.3 认知信息
2.4 信箱原理概述
3边缘认知计算
3.1 边缘认知计算概述
3.2 5G关键技术
3.3 基于智能边缘云和5G的计算任务卸载
4缓存、计算与通信的协同优化理论
4.1 基本的缓存策略
4.2 单终端场景下的缓存、计算与通信解决方案
4.3 多终端场景下的缓存、计算与通信融合模型
4.4 边缘云场景下的缓存、计算与通信协同优化
第二篇 技术篇
5通信系统中的机器学习
5.1 机器学习概述
5.2 机器学习的主要算法
5.3 机器学习算法选择与优化
5.4 机器学习在通信系统中的典型应用
6面向新一代通信系统的人工智能技术
6.1 深度学习
6.2 强化学习
6.3 无标签学习
6.4 人工智能技术在通信系统中的典型应用
第三篇 应用篇
7基于人工智能的认知无线通信
7.1 学习驱动的无线边缘通信
7.2 无线传感器网络中的人工智能代理
7.3 自主学习的无线网络智能优化
7.4 卫星地面网络中的终端跟踪和天线指向
8基于人工智能的资源调度
8.1 基于强化学习的网络边缘资源调度
8.2 基于深度学习的流量预测与资源调度
8.3 基于边缘认知计算的业务调度
9基于人工智能的情感识别与通信
9.1 视听情感融合
9.2 基于人工智能的情感通信
9.3 可穿戴情感机器人
10基于人工智能的认知物联网
10.1 基于人工智能的低功耗广域网
10.2 基于大数据云的智能糖尿病诊疗
10.3 认知车联网
10.4 智能自主运动体
11基于人工智能的5G触觉网络
11.1 基于5G的认知触觉网络
11.2 面向uRLLC的5G触觉网络能效优化
11.3 面向磁悬浮触觉交互的视觉惯性导航
12基于人工智能的无人机网络
12.1 面向入侵无人机的多监控无人机应用设计
12.2 UAV集群中的业务调度
12.3 UAV集群中的多任务卸载
13基于人工智能和通信系统的认知计算前沿应用
13.1 CreativeBioMan：基于可穿戴计算的创意游戏系统
13.2 DeepFocus：多场景行为分析下的深度脑电波和情绪编码
13.3 DeepInteraction：机器人辅助的儿童自闭症诊疗
14人工智能驱动的新一代智能织物
14.1 wearable 3.0：从智慧衣到可穿戴情感机器人
14.2 I-Fabric：新一代功能纤维驱动的智能生活
参考文献