無線AI應用:無線感測、定位、物聯網與通訊 Wireless AI: Wireless Sensing, Positioning, IoT, and Communications

K. J. Ray Liu,Beibei Wang 譯 郭宇春//李純喜//趙永祥//張立軍

商品描述

本書透過高度創新的方法-利用現有無線設備和訊號處理技術將多路徑視為虛擬天線,
並結合時間反演原理和機器學習相關知識建構了無線AI的統一框架,涵蓋了基礎的理論、豐富的實驗結果,
以及針對產品和應用開發的真實案例。
涉及的主題包括室內定位與追蹤、無線感知與分析、無線功率傳輸與能源效率、5G和下一代通訊系統,
以及大量頻寬不同、功能各異的異構物聯網設備的連接。
本書可供無線感知、定位、物聯網、機器學習、訊號處理和無線通訊等領域的畢業生、研究者和專業人員參考閱讀。

目錄大綱

譯者序
前言
第 1 章 時間反演原理與有效頻寬··· 1
1.1 引言 1
1.2 多路徑視為虛擬天線 2
1.3 時間反演原理 3
1.4 有效頻寬原理 6
參考文獻 9
第一部分 室內定位與追蹤
第 2 章 公分精度的室內定位 14
2.1 引言 14
2.2 時間反演室內定位系統 16
2.3 實驗 18
2.4 小結 23
參考文獻 24
第 3 章 多天線方法 27
3.1 引言 27
3.2 相關工作 28
3.3 準備工作 30
3.4 演算法設計 32
3.5 實驗 36
3.6 小結 48
參考文獻 48
第 4 章 跳頻方法 51
4.1 引言 51
4.2 準備工作 53
4.3 演算法設計 54
4.4 跳頻機制 59
4.5 實驗 61
4.6 討論 66
4.7 小結 67
參考文獻 67
第 5 章 分米級精準度室內追蹤 70
5.1 引言 70
5.2 相關工作 71
5.3 TR 聚焦球法估算距離 72
5.4 移動方向估計與誤差校正 77
5.5 性能評估 78
5.6 小結 83
參考文獻 84
第二部分 無線感知與分析
第 6 章 無線事件偵測 88
6.1 引言 88
6.2 TRIEDS 概述 90
6.3 系統模型 91
6.4 實驗 93
6.5 討論 101
6.6 小結 102
參考文獻 102
第 7 章 室內監控的統計學習 105
7.1 引言 105
7.2 準備工作 106
7.3 TRIMS 的設計 111
7.4 實驗 115
7.5 討論 121
7.6 小結 122
參考文獻 123
第 8 章 用於人體辨識的無線生物特徵 126
8.1 引言 126
8.2 TR 人體辨識 128
8.3 系統模型 130
8.4 無線生物特徵淨化演算法 132
8.5 實驗 134
8.6 討論 141
8.7 小結 145
參考文獻 145
第 9 章 生命徵象的估計與檢測 148
9.1 引言 148
9.2 理論基礎 149
9.3 演算法設計 154
9.4 實驗 159
9.5 各種因素的影響 165
9.6 小結 168
參考文獻 168
第 10 章 無線行動偵測 170
10.1 引言 170
10.2 CSI 測量的統計建模 171
10.3 WiDetect 設計 173
10.4 實驗 174
10.5 小結 176
參考文獻 176
第 11 章 無設備速度估計 178
11.1 引言 178
11.2 相關工作 179
11.3 用於無線移動感應的 EM 波統計理論 180
11.4 WiSpeed 的理論基礎 183
11.5 WiSpeed 的關鍵組成 188
11.6 實驗 191
11.7 討論 195
11.8 小結 196
參考文獻 196
第三部分 無線電力傳輸與能源效率
第 12 章 能源效率的時間反演 200
12.1 引言 200
12.2 系統模型 201
12.3 性能分析 203
12.4 仿真結果 209
12.5 實驗 211
12.6 基於時間反演的多重化與安全性 215
12.7 小結 216
參考文獻 216
第 13 章 功率波成形 218
13.1 引言 218
13.2 系統模型 221
13.3 功率傳輸波設計 222
13.4 性能分析 225
13.5 PW 系統與 MIMO 系統的比較 228
13.6 模擬結果與討論 229
13.7 實驗結果與討論 232
13.8 小結 235
參考文獻 236
第 14 章 聯合功率波成形與波束賦形 239
14.1 引言 239
14.2 系統模型 241
14.3 功率傳輸波與參考訊號設計 243
14.4 多天線 PW 系統的效能分析 251
14.5 模擬結果與討論 255
14.6 小結 259
參考文獻 259
第四部分 5G 和下一代通訊系統
第 15 章 時間反演多址 264
15.1 引言 264
15.2 系統模型 266
15.3 有效 SINR 270
15.4 可達速率 274
15.5 頻道相關效應 279
15.6 小結 281
參考文獻 281
第 16 章 應對 TRDMA 中的強 - 弱共振 284
16.1 引言 284
16.2 系統模型 286
16.3 總功率限制的迭代演算法 288
16.4 具有單一功率限制的兩階段自適應演算法 291
16.5 仿真結果 294
16.6 小結 298
參考文獻 298
第 17 章 時間反演大規模多路徑效應 301
17.1 引言 301
17.2 相關工作 303
17.3 系統模型 303
17.4 時間反演大規模多路徑效應的推導 306
17.5 不同波的期望可達速率 307
17.6 模擬與實驗 309
17.7 小結 313
參考文獻 313
第 18 章 波成形技術 316
18.1 引言 316
18.2 系統模型 317
18.3 時間反演訊號傳輸 322
18.4 最佳資源分配 327
18.5 無線功率通訊 333
18.6 安全通訊 336
18.7 小結 337
參考文獻 337
第 19 章 網路的空間聚焦效應 343
19.1 引言 343
19.2 相關工作 344
19.3 系統模型 345
19.4 空間聚焦效應 348
19.5 空間頻譜共享性能 351
19.6 通用網路關聯協定設計 357
19.7 仿真結果 360
19.8 小結 363
參考文獻 364
第 20 章 雲端無線接取網路的隧道效應 367
20.1 引言 367
20.2 系統模型 368
20.3 下行鏈路效能分析 373