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异构信息网络协同优化基础理论和应用
字数: 189000
装帧: 精装
出版社: 清华大学出版社
作者: 王景璟
出版日期: 2021-12-01
商品条码: 9787302588450
版次: 1
开本: 32开
页数: 368
出版年份: 2021
定价:
¥89
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舞蹈音乐的基础理论与应用
编辑推荐
《异构信息网络协同优化基础理论和应用》研究了异构信息网络中资源、用户、信息之间的相互关联和协同机理,及其影响网络整体性能的定性定量关系,打破了传统的“从网络到信息”思路,以网络与资源、用户、信息的协同优化为主线,以提升未来网络整体信息支撑能力为核心,兼顾了网络与环境、用户、业务的同步演进,是探索未来网络变革式发展的原始创新理论与方法,研究内容既有理论意义、也有实用价值。
内容简介
本书围绕异构信息网络通信组网和资源配置协同优化关键技术及其应用,探讨了异构信息网络中资源、用户、信息之间的相互关联和协同机理;根据作者近几年对这一关键技术所做的工作,提出了基于部分可观测马尔可夫决策的传输资源协同配置、基于迭代优化的空间和通信资源联合优化、基于多臂老虎机决策的用户协同接入和基于复杂网络拓扑特征的信息协同扩散等方法和理论,以期解决异构信息网络中有限空时频资源的优化配置及信息的高效传输和扩散问题。本书所涉及的协同优化方法在通信探测一体化网络、空-天-地一体化网络、光电混合通信网络、车联网等典型异构网络中进行了充分的仿真验证。本书可作为高等院校通信与网络、计算机等专业师生的教学参考用书,也可供信息科学等领域的研究者参考。
作者简介
王景璟,男,清华大学电子工程系博士后、助理研究员,2019年毕业于清华大学,获工学博士学位。近年来参与了10余项国家自然科学基金、国家重点研发计划、科技部863、军口、国际合作等科研项目,出版专著2本,在国外很好期刊、会议发表学术论文80余篇,授权发明专利10余项。先后获得2018年度IEEE绿色通信与计算技术委员会很好期刊论文奖,2019年清华大学优秀博士论文奖,2019年国际通信大会(ICC)很好论文奖,2019年国际无线通信和无线计算大会(IWCMC)很好论文奖,获得第八届吴文俊人工智能技术发明奖一等奖。
目录
第1章 绪论
1.1 研究背景
1.1.1 无线网络的起源与发展
1.1.2 下一代异构信息网络核心技术
1.1.3 异构信息网络的协同与优化
1.2 研究的关键问题
1.2.1 异构网络资源协同配置
1.2.2 异构网络用户协同接入
1.2.3 异构网络信息协同扩散
1.3 研究内容
1.3.1 基于马尔可夫决策的认知异构网络传输资源协同配置
1.3.2 基于分布式联合优化的空-天-地异构网络资源协同配置
1.3.3 基于多臂老虎机决策的室内异构网络用户协同接入
1.3.4 基于拓扑特性和复杂连接的异构网络信息协同扩散
1.4 本书章节安排
第2章 基于马尔可夫决策的认知异构网络传输资源协同配置
2.1 本章引言
2.2 基于机会接入的探测-通信异构网络系统模型
2.2.1 主用户与主网络
2.2.2 次级用户与次级网络
2.2.3 传输资源协同配置联合设计
2.3 基于POMDP的传输资源协同优化
2.3.1 观察状态函数
2.3.2 估计状态
2.3.3 信念状态与转移
2.3.4 资源协同配置策略
2.3.5 部分可观测马尔可夫决策模型
2.3.6 很优策略
2.3.7 低复杂度求解方法
2.4 仿真分析
2.4.1 基本参数设置
2.4.2 仿真性能分析
2.5 本章小结
第3章 基于分布式联合优化的空天地异构网络资源协同配置
3.1 本章引言
3.2 系统模型和问题建模
3.2.1 空-天-地异构网络
3.2.2 空时频资源协同配置
3.2.3 约束定义
3.2.4 问题建模
3.3 基于位置和功率联合优化的协同配置策略
3.3.1 子信道分配和功率控制
3.3.2 无人机位置优化
3.3.3 位置和功率联合优化
3.4 算法实现与分析
3.4.1 算法实现
3.4.2 计算复杂度分析
3.5 仿真分析
3.6 本章小结
第4章 基于多臂老虎机决策的室内异构网络用户协同接入
4.1 本章引言
4.2 系统模型
4.2.1 系统组成
4.2.2 信道特性
4.3 基于多臂老虎机模型的异构网络用户接入
4.3.1 多臂老虎机
4.3.2 系统决策概率分布
4.3.3 累积收益差值函数
4.3.4 基于EXP3的系统决策概率分布更新
4.4 近邻信息交换下的异构网络用户协同接入
4.4.1 LED网络拓扑结构
4.4.2 基于ELP的系统决策概率分布更新
4.4.3 累积收益差值期望值的理论上界
4.5 仿真分析
4.5.1 参数设置
4.5.2 性能分析
4.6 本章小结
第5章 基于拓扑特性和复杂连接的异构网络信息协同扩散
5.1 本章引言
5.2 IoV异构网络的无向加权图建模
5.2.1 IoV异构网络
5.2.2 无向加权图模型
5.3 基于拓扑特性和复杂连接的信息协同扩散
5.3.1 基于谱聚类的信息收集
5.3.2 网络容量优选化的网关节点选择
5.3.3 基于链路通信阻抗的信息扩散路径优化
5.4 大数据驱动下的IoV网络
5.4.1 数据集介绍
5.4.2 复杂拓扑特性分析
5.4.3 时不变的复杂空间分布特性
5.5 仿真分析
5.6 本章小结
第6章 结论与展望
6.1 主要贡献和创新点
6.2 研究展望
参考文献
在学期间发表的学术论文与研究成果
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