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[醉染正版]正版 智能通信:基于深度学习的物理层设计 金石 温朝凯 -科学出版社
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书名:智能通信:基于深度学习的物理层设计
定价:89.00元
出版社:科学出版社
ISBN:9787030654458
包装:平装
开本:16开
版次:2020年06月
近年来人工智能特别是深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域获得了巨大成功,无线通信领域的研究者们期望将其应用于系统的各个层面,进而发展出智能通信,大幅度提升无线通信系统效能。智能通信也因此被认为是 5G 之后无线通信发展主流方向之一,其研究尚处于探索阶段。本书结合国内外学术界在该领域的最新研究进展,着眼于智能通信中基于深度学习的物理层设计,对相关理论基础、通信模块设计,以及算法实现等进行详尽的介绍与分析。内容主要包括:神经网络的基础及进阶技巧、典型神经网络、基于深度学习的通信物理层基本模块设计等。为方便读者学习,相关章节均提供了开源代码(扫描二维码下载),以帮助读者快速理解书中涉及的原理与概念。
目录
前言
第1章 绪论 1
1.1 智能通信引言 1
1.2 人工智能技术简介 3
1.2.1 人工神经网络 3
1.2.2 深度神经网络 4
1.2.3 卷积神经网络 5
1.2.4 循环神经网络 5
1.2.5 生成对抗神经网络 6
1.2.6 深度增强学习神经网络 6
1.3 智能通信当前研究进展 7
1.3.1 信道估计 7
1.3.2 信号检测 8
1.3.3 CSI 反馈与重建 9
1.3.4 信道译码 10
1.3.5 端到端无线通信系统 11
1.4 总结与展望 12
1.5 本章小结 14
参考文献 14
第2章 神经网络的基础 16
2.1 监督学习 18
2.2 分类问题 19
2.3 线性回归 22
2.4 逻辑回归 25
2.5 逻辑回归的代价函数 29
2.6 梯度下降法 30
2.7 模型验证 34
2.8 基于TensorFlow 的二分类范例 35
参考文献 41
第3章 神经网络的进阶技巧 42
第4章 卷积神经网络 73
第5章 循环神经网络 92
第6章 正交调制解调器 109
第7章 人工智能辅助的OFDM 接收机 128
第8章 CSI 反馈及信道重建——CsiNet 152
第9章 滑动窗序列检测方法 179
第10章 基于深度学习的Turbo 码译码 200
10.1 Turbo 码起源 200
10.2 Turbo 码编码原理 201
10.2.1 PCCC 型编码结构 201
10.2.2 SCCC 型编码结构 202
10.2.3 HCCC 型编码结构 203
10.3 Turbo 码传统译码算法 203
10.3.1 Turbo 码译码结构 204
10.3.2 MAP 算法 206
10.3.3 Log-MAP 算法 209
10.3.4 Max-Log-MAP 算法 210
10.4 基于深度学习的信道译码 210
10.4.1 优化传统“黑箱”神经网络 210
10.4.2 参数化传统译码算法 211
10.5 基于深度学习的Turbo 码译码 216
10.5.1 模型的构建 216
10.5.2 性能仿真 226
10.5.3 仿真程序 228
10.6 本章小结 250
参考文献 250
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