| 开本：16开 |
| 纸张：胶版纸 |
| 包装：平装-胶订 |
| 是否套装：否 |
| 国际标准书号ISBN：9787576346060 |
| 所属分类：图书>工业技术>电子通信>无线电电子学的应用 |
编辑推荐
读者能够通过本书有效掌握智能超表面技术， 具备从理论分析到工程实践应用智能超表面的能力。内容简介
本书以智能超表面关键技术研究为核心，建立从理论到应用的智能超表面技术体系。全书共分 章，从标准网络架构介绍开始，追溯了智能超表面的历史演化进程，对其工作原理、应用场景和通信模型开展了详细剖析，依照技术体系的实现流程，深入研究了智能超表面技术核心难点——信道估计问题和反射系数优化问题。在本书的内容体系中，智能超表面的“智能”体现在两方面：一方面，超表面单元需要能够依据信道条件进行自适应配置，通过人工智能方法对超表面单元进行自主优化；另一方面，人工智能在实际中的应用要求更高的传输速率，智能超表面技术可为人工智能业务提供更强大的通信基础支撑，因此，本书进一步讨论了将智能超表面用于辅助 应用。在 绿色通信的目标下，本书详细分析了智能超表面的能量效率优化技术，最后梳理了新型智能超表面的技术进展。本书的重点在于智能超表面的优化设计及其实际应用，通过严谨的理论推导和精巧的机制设计，实现智能超表面对无线传输环境的自适应重构，在 的高可靠、低时延、低能耗通信系统设计上具有巨大的应用潜力和指导意义。
目 录
第１章 绪论００１
１１ ６Ｇ通信愿景００１
１１１ 分布式异构网络架构００１
１１２ 感知通信计算融合网络架构００３
１１３ 智能化网络架构００５
１２ ６Ｇ通信中潜在的关键技术００８
１２１ 超大规模天线技术００８
１２２ 语义通信技术００９
１２３ 人工智能技术０１１
１２４ 智能超表面技术０１３
１３ ６Ｇ潜在应用０２１
１３１ 高频通信０２１
１３２ 空间通信０２３
１３３ 物联网０２３第１章 绪论００１
１１ ６Ｇ通信愿景００１
１１１ 分布式异构网络架构００１
１１２ 感知通信计算融合网络架构００３
１１３ 智能化网络架构００５
１２ ６Ｇ通信中潜在的关键技术００８
１２１ 超大规模天线技术００８
１２２ 语义通信技术００９
１２３ 人工智能技术０１１
１２４ 智能超表面技术０１３
１３ ６Ｇ潜在应用０２１
１３１ 高频通信０２１
１３２ 空间通信０２３
１３３ 物联网０２３
１３４ 无线边缘计算０２３
１３５ 物理层安全０２３
１３６ 频谱感知与共享０２４
参考文献０２６
第２章 智能超表面：技术溯源与工作原理０３３
２１ 工作原理０３３
２２ 部署形式０３４
２２１ 基于反射阵列的部署０３５
２２２ 基于超材料的部署０３６
２３ 工作模式０３８
２４ 智能超表面系统架构０４１
２５ 智能超表面阵面设计０４１
２５１ 电磁单元设计与优化０４２
２５２ 阵列全波仿真与加工测试０４２
２５３ 控制模块设计０４３
２５４ 控制模块的码表提取０４３
２５５ 控制模块的响应速度０４３
２５６ 控制模块潜在功能需求０４４
２６ 潜在关键技术０４４
２６１ 面向实现的波束赋形方案０４４
２６２ 使能近场０４７
２６３ 使能泛在感知与定位０４９
２７ 工程化面临的挑战０５１
２７１ 硬件挑战０５１
２７２ 信道互易性０５２
２７３ 功耗分析０５３
２８ 潜在标准化工作０５４
２８１ 概述０５４
２８２ ＲＩＳ和ＮＣＲ对比０５４
２８３ 潜在标准影响０５５
参考文献０５７
第３章 智能超表面：应用场景与通信模型０５９
３１ 潜在应用场景０５９
３１１ 信号覆盖扩展０５９
３１２ 边缘速率提升与干扰抑制０６１
３１３ 安全通信０６２
３１４ 热点增流和视距多流传输０６３
３１５ 传输稳健性增强０６４
３１６ 降低移动边缘网络时延０６４
３１７ 用户中心网络０６５
３１８ 高精度定位０６５
３１９ 车联网通信０６６
３１１０ 无人机通信０６７
３１１１ 能量收集与传输０６７
３１１２ 减少电磁污染０６８
３１１３ 频谱认知分享０６９
３１１４ 背向反射０６９
３１１５ 基于ＲＩＳ的波束赋形基站０７０
３２ 基本通信模型０７２
参考文献０７３
第４章 智能超表面：信道估计问题０７４
４１ 现有工作与技术难点分析０７４
４１１ 现有工作０７４
４１２ 存在的问题与技术难点０７５
４２ 基于人工智能的解决方案０７５
４２１ 系统模型０７６
４２２ 算法模型０７７
４２３ 仿真结果与分析０７９
参考文献０８１
第５章 智能超表面：反射系数优化问题０８３
５１ 现有工作与技术难点分析０８３
５１１ 现有工作０８３
５１２ 存在的问题与技术难点０８４
５２ 联邦学习基础理论０８４
５２１ 联邦学习模型０８４
５２２ 联邦平均算法０８７
５３ 基于联邦学习的ＲＩＳ分布式速率优化０８８
５３１ 系统模型０８９
５３２ 基于联邦学习的隐式ＲＩＳ反射系数优化０９１
５３３ 仿真结果与分析０９３
５４ 进化策略基础理论０９６
５４１ 进化策略理论概述０９６
５４２ 协方差矩阵自适应进化策略０９７
５５ 基于进化理论的ＲＩＳ辅助通信系统性能研究０９８
５５１ 基于进化博弈的智能反射面辅助通信信道容量研究０９９
５５２ 基于协方差矩阵自适应进化算法的发射反射系数联合优化１０５
５５３ 仿真结果与分析１１２
参考文献１２０
第６章 智能超表面：辅助ＡＩ应用１２４
６１ 现有工作与技术难点分析１２４
６１１ 现有工作１２４
６１２ 存在的问题与技术难点１２５
６２ ＲＩＳ辅助联邦学习中的用户调度策略研究１２５
６２１ 系统模型１２６
６２２ 基于凸差算法的基站聚合向量与ＲＩＳ相移系数联合优化１２８
６２３ 仿真结果与分析１３１
６３ 智能反射面辅助分层联邦学习通信计算一体化网络１３５
６３１ 引言１３５
６３２ 系统模型１３５
６３３ 分层联邦学习的性能分析与问题建模１４０
６３４ 基于更新范数的设备调度方案１４３
６３５ 基于连续凸逼近的求解１４４
６３６ 性能仿真与分析１４７
６４ ＲＩＳ辅助通信的分组式异构联邦学习框架１５３
６４１ 系统模型１５３
６４２ 基于ＲＩＳ增强无线信道的贪心分组式联邦学习１５６
６４３ 仿真结果与分析１５９
参考文献１６６
第７章 智能超表面：能量效率分析１７０
７１ 现有工作与技术难点分析１７０
７１１ 现有工作１７０
７１２ 存在的问题与技术难点１７２
７２ 联邦学习使能ＲＩＳ通信系统的能量效率分析１７２
７２１ 系统模型１７２
７２２ 基于联邦学习的多ＲＩＳ并行配置优化１７５
７２３ 仿真结果与分析１８０
参考文献１８５
第８章 新型智能超表面技术１８８
８１ 反射和透射一体的智能超表面１８８
８１１ ＳＴＡＲ硬件设计与调控１８９
８１２ 基于ＳＴＡＲＳ的三维定位１８９
８２ 有源智能超表面１９０
８３ 基于ＲＩＳ的新型大规模天线１９１
８４ 基于ＲＩＳ的收发机１９２
８５ ＲＩＳ使能空中计算１９３
参考文献１９５
显示全部信息
作者简介
李立欣，博士，西北工业大学教授，博士生导师，通信工程系主任。任陕西省航空学会理事、陕西省航空学会数智低空专业委员会主任委员、中国航空学会人工智能技术分会委员。主要从事无线通信、空天地一体化通信系统、人工智能与无线通信等交叉领域的研究工作。获陕西省技术发明奖等省部级科技奖励项，出版专著教材部，发表学术论文余篇，入选全球前顶尖科学家（ ）。
林文晟，博士，西北工业大学副教授，九三学社社员。长期从事空天地一体化网络、协作通信网络设计与性能分析等研究，入选第八届中国科协“青年人才托举工程”，获年陕西省技术发明二等奖，发表国际高水平论文余篇。
印通，中国航空工业西安航空计算技术研究所工程师，硕士毕业于西北工业大学。主要从事智能反射面、联邦学习、遗传算法应用等方向研究工作，发表国际学术论文篇。
读者能够通过本书有效掌握智能超表面技术， 具备从理论分析到工程实践应用智能超表面的能力。内容简介
本书以智能超表面关键技术研究为核心，建立从理论到应用的智能超表面技术体系。全书共分 章，从标准网络架构介绍开始，追溯了智能超表面的历史演化进程，对其工作原理、应用场景和通信模型开展了详细剖析，依照技术体系的实现流程，深入研究了智能超表面技术核心难点——信道估计问题和反射系数优化问题。在本书的内容体系中，智能超表面的“智能”体现在两方面：一方面，超表面单元需要能够依据信道条件进行自适应配置，通过人工智能方法对超表面单元进行自主优化；另一方面，人工智能在实际中的应用要求更高的传输速率，智能超表面技术可为人工智能业务提供更强大的通信基础支撑，因此，本书进一步讨论了将智能超表面用于辅助 应用。在 绿色通信的目标下，本书详细分析了智能超表面的能量效率优化技术，最后梳理了新型智能超表面的技术进展。本书的重点在于智能超表面的优化设计及其实际应用，通过严谨的理论推导和精巧的机制设计，实现智能超表面对无线传输环境的自适应重构，在 的高可靠、低时延、低能耗通信系统设计上具有巨大的应用潜力和指导意义。
目 录
第１章 绪论００１
１１ ６Ｇ通信愿景００１
１１１ 分布式异构网络架构００１
１１２ 感知通信计算融合网络架构００３
１１３ 智能化网络架构００５
１２ ６Ｇ通信中潜在的关键技术００８
１２１ 超大规模天线技术００８
１２２ 语义通信技术００９
１２３ 人工智能技术０１１
１２４ 智能超表面技术０１３
１３ ６Ｇ潜在应用０２１
１３１ 高频通信０２１
１３２ 空间通信０２３
１３３ 物联网０２３第１章 绪论００１
１１ ６Ｇ通信愿景００１
１１１ 分布式异构网络架构００１
１１２ 感知通信计算融合网络架构００３
１１３ 智能化网络架构００５
１２ ６Ｇ通信中潜在的关键技术００８
１２１ 超大规模天线技术００８
１２２ 语义通信技术００９
１２３ 人工智能技术０１１
１２４ 智能超表面技术０１３
１３ ６Ｇ潜在应用０２１
１３１ 高频通信０２１
１３２ 空间通信０２３
１３３ 物联网０２３
１３４ 无线边缘计算０２３
１３５ 物理层安全０２３
１３６ 频谱感知与共享０２４
参考文献０２６
第２章 智能超表面：技术溯源与工作原理０３３
２１ 工作原理０３３
２２ 部署形式０３４
２２１ 基于反射阵列的部署０３５
２２２ 基于超材料的部署０３６
２３ 工作模式０３８
２４ 智能超表面系统架构０４１
２５ 智能超表面阵面设计０４１
２５１ 电磁单元设计与优化０４２
２５２ 阵列全波仿真与加工测试０４２
２５３ 控制模块设计０４３
２５４ 控制模块的码表提取０４３
２５５ 控制模块的响应速度０４３
２５６ 控制模块潜在功能需求０４４
２６ 潜在关键技术０４４
２６１ 面向实现的波束赋形方案０４４
２６２ 使能近场０４７
２６３ 使能泛在感知与定位０４９
２７ 工程化面临的挑战０５１
２７１ 硬件挑战０５１
２７２ 信道互易性０５２
２７３ 功耗分析０５３
２８ 潜在标准化工作０５４
２８１ 概述０５４
２８２ ＲＩＳ和ＮＣＲ对比０５４
２８３ 潜在标准影响０５５
参考文献０５７
第３章 智能超表面：应用场景与通信模型０５９
３１ 潜在应用场景０５９
３１１ 信号覆盖扩展０５９
３１２ 边缘速率提升与干扰抑制０６１
３１３ 安全通信０６２
３１４ 热点增流和视距多流传输０６３
３１５ 传输稳健性增强０６４
３１６ 降低移动边缘网络时延０６４
３１７ 用户中心网络０６５
３１８ 高精度定位０６５
３１９ 车联网通信０６６
３１１０ 无人机通信０６７
３１１１ 能量收集与传输０６７
３１１２ 减少电磁污染０６８
３１１３ 频谱认知分享０６９
３１１４ 背向反射０６９
３１１５ 基于ＲＩＳ的波束赋形基站０７０
３２ 基本通信模型０７２
参考文献０７３
第４章 智能超表面：信道估计问题０７４
４１ 现有工作与技术难点分析０７４
４１１ 现有工作０７４
４１２ 存在的问题与技术难点０７５
４２ 基于人工智能的解决方案０７５
４２１ 系统模型０７６
４２２ 算法模型０７７
４２３ 仿真结果与分析０７９
参考文献０８１
第５章 智能超表面：反射系数优化问题０８３
５１ 现有工作与技术难点分析０８３
５１１ 现有工作０８３
５１２ 存在的问题与技术难点０８４
５２ 联邦学习基础理论０８４
５２１ 联邦学习模型０８４
５２２ 联邦平均算法０８７
５３ 基于联邦学习的ＲＩＳ分布式速率优化０８８
５３１ 系统模型０８９
５３２ 基于联邦学习的隐式ＲＩＳ反射系数优化０９１
５３３ 仿真结果与分析０９３
５４ 进化策略基础理论０９６
５４１ 进化策略理论概述０９６
５４２ 协方差矩阵自适应进化策略０９７
５５ 基于进化理论的ＲＩＳ辅助通信系统性能研究０９８
５５１ 基于进化博弈的智能反射面辅助通信信道容量研究０９９
５５２ 基于协方差矩阵自适应进化算法的发射反射系数联合优化１０５
５５３ 仿真结果与分析１１２
参考文献１２０
第６章 智能超表面：辅助ＡＩ应用１２４
６１ 现有工作与技术难点分析１２４
６１１ 现有工作１２４
６１２ 存在的问题与技术难点１２５
６２ ＲＩＳ辅助联邦学习中的用户调度策略研究１２５
６２１ 系统模型１２６
６２２ 基于凸差算法的基站聚合向量与ＲＩＳ相移系数联合优化１２８
６２３ 仿真结果与分析１３１
６３ 智能反射面辅助分层联邦学习通信计算一体化网络１３５
６３１ 引言１３５
６３２ 系统模型１３５
６３３ 分层联邦学习的性能分析与问题建模１４０
６３４ 基于更新范数的设备调度方案１４３
６３５ 基于连续凸逼近的求解１４４
６３６ 性能仿真与分析１４７
６４ ＲＩＳ辅助通信的分组式异构联邦学习框架１５３
６４１ 系统模型１５３
６４２ 基于ＲＩＳ增强无线信道的贪心分组式联邦学习１５６
６４３ 仿真结果与分析１５９
参考文献１６６
第７章 智能超表面：能量效率分析１７０
７１ 现有工作与技术难点分析１７０
７１１ 现有工作１７０
７１２ 存在的问题与技术难点１７２
７２ 联邦学习使能ＲＩＳ通信系统的能量效率分析１７２
７２１ 系统模型１７２
７２２ 基于联邦学习的多ＲＩＳ并行配置优化１７５
７２３ 仿真结果与分析１８０
参考文献１８５
第８章 新型智能超表面技术１８８
８１ 反射和透射一体的智能超表面１８８
８１１ ＳＴＡＲ硬件设计与调控１８９
８１２ 基于ＳＴＡＲＳ的三维定位１８９
８２ 有源智能超表面１９０
８３ 基于ＲＩＳ的新型大规模天线１９１
８４ 基于ＲＩＳ的收发机１９２
８５ ＲＩＳ使能空中计算１９３
参考文献１９５
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作者简介
李立欣，博士，西北工业大学教授，博士生导师，通信工程系主任。任陕西省航空学会理事、陕西省航空学会数智低空专业委员会主任委员、中国航空学会人工智能技术分会委员。主要从事无线通信、空天地一体化通信系统、人工智能与无线通信等交叉领域的研究工作。获陕西省技术发明奖等省部级科技奖励项，出版专著教材部，发表学术论文余篇，入选全球前顶尖科学家（ ）。
林文晟，博士，西北工业大学副教授，九三学社社员。长期从事空天地一体化网络、协作通信网络设计与性能分析等研究，入选第八届中国科协“青年人才托举工程”，获年陕西省技术发明二等奖，发表国际高水平论文余篇。
印通，中国航空工业西安航空计算技术研究所工程师，硕士毕业于西北工业大学。主要从事智能反射面、联邦学习、遗传算法应用等方向研究工作，发表国际学术论文篇。