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深度學習
通信網絡內生智能 版權信息
- ISBN：9787030796752
- 條形碼：9787030796752 ; 978-7-03-079675-2
- 裝幀：精裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
通信網絡內生智能 內容簡介
本書探索人工智能技術與以6G為代表的未來移動通信網絡的融合，深入分析人工智能如何內嵌于現代通信網絡，推動通信技術的進步并塑造未來的網絡系統。全書共5章，從6G的基本架構和關鍵技術，到數據驅動的端到端通信系統的實現，再到基于深度神經網絡的數字孿生網絡和大模型輔助的語義通信，同時提供全面的技術分析和豐富的實例研究。
通信網絡內生智能 目錄
目錄“新一代人工智能理論、技術及應用叢書”序序前言第1章 緒論 11.1 6G及未來移動通信系統 11.1.1 6G典型場景 11.1.2 6G核心指標 41.1.3 6G關鍵使能技術 51.2 新一代人工智能技術 91.2.1 傳統機器學習 91.2.2 聯邦學習 121.2.3 多智能體學習 131.2.4 大語言模型 141.3 通信網絡中的內生智能 151.3.1 實現內生智能的必要性 151.3.2 內生智能的通信網絡設計方案 15參考文獻 17第2章 數據驅動的端到端通信系統 192.1 端到端通信系統概述 192.1.1 傳統通信系統與端到端通信系統 192.1.2 基于自編碼器的端到端通信系統 202.2 端到端通信系統的編譯碼技術 222.2.1 系統架構 222.2.2 編譯碼設計 292.2.3 仿真結果 322.3 端到端通信系統的調制解調技術 342.3.1 系統架構 342.3.2 調制解調設計 392.3.3 仿真結果 402.4 端到端通信系統的波束賦形技術 432.4.1 端到端信道估計模型 442.4.2 端到端波束賦形系統建模 492.4.3 端到端通信系統的波束賦形設計和優化 502.4.4 仿真結果 522.5 端到端通信系統原型系統實現 552.5.1 基于軟件無線電平臺的系統實現 562.5.2 基于現場可編程邏輯門陣列的系統實現 622.6 本章小結 66參考文獻 66第3章 基于深度神經網絡的數字孿生網絡 683.1 數字孿生網絡概述 683.2 數字孿生信道 703.2.1 數字孿生信道需求分析 703.2.2 基于神經網絡的無線信道孿生方案設計 713.2.3 仿真結果 753.3 數字孿生移動網絡 773.3.1 網絡級性能指標概述 773.3.2 基于Transformer的數字孿生網絡方案 793.3.3 仿真結果 833.4 基于數字孿生網絡的網絡資源動態管理 903.4.1 網絡架構設計 903.4.2 網絡資源管理方案 913.4.3 仿真結果 963.5 基于數字孿生網絡的Cell-free網絡接入控制 993.5.1 系統模型 993.5.2 數學優化模型 1003.5.3 基于數字孿生的DRL算法 1043.5.4 仿真結果 1073.6 基于數字孿生網絡的多基站功率調度 1093.6.1 軌跡孿生方案 1093.6.2 網絡模型構建及預測 1093.6.3 仿真結果 1153.7 本章小結 119參考文獻 120第4章 大模型輔助的語義通信 1234.1 語義通信基礎 1234.1.1 語義通信的基本概念 1234.1.2 語義通信的信息論基礎 1244.1.3 語義通信的系統結構 1264.1.4 語義通信的特點 1284.2 大模型推動語義通信的發展 1284.2.1 傳統 AI 模型的不足 1294.2.2 大模型的主要特點 1294.2.3 大模型在語義通信系統中的作用 1304.3 大模型輔助的語義通信基本架構 1314.3.1 語義通信系統中的大模型知識庫 1324.3.2 基于大模型的語義通信系統架構 1344.3.3 原型系統的實現和仿真結果 1404.4 大模型輔助的多模態語義通信 1454.4.1 多模態語義通信的優勢與挑戰 1464.4.2 CoDi、GPT-4與微調技術概述 1474.4.3 多模態語義通信系統設計 1494.4.4 原型系統的實現與仿真結果 1544.5 大模型輔助的通信系統自動生成 1594.5.1 LLM賦能的多智能體系統 1594.5.2 案例研究 1634.6 面向語義的分子通信 1674.6.1 分子通信與存儲簡介 1674.6.2 語義驅動的端到端分子通信系統 1744.6.3 仿真結果 178參考文獻 180第5章 通信網絡內生智能的其他支撐技術 1825.1 強化學習技術及其在數據增強中的應用 1825.1.1 數據增強概覽 1825.1.2 孿生信道數據增強的系統模型 1825.1.3 孿生信道數據增強的問題建模 1885.1.4 基于TimeGAN的數據增強算法設計 1895.1.5 仿真結果 1975.2 聯邦學習技術及其在數據隱私保護中的應用 204 x 通信網絡內生智能5.2.1 數據隱私保護 2045.2.2 基于分布式機器學習模型訓練的系統建模 2055.2.3 基于博弈論的無線聯邦學習方案設計 2095.2.4 仿真結果 2125.3 圖神經網絡在多跳網絡的應用 2155.3.1 多跳網絡下圖神經網絡技術概覽 2155.3.2 多跳網絡的系統模型 2165.3.3 基于圖神經網絡的算法設計 2195.3.4 仿真結果 2225.4 本章小結 224參考文獻 225
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