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《認(rèn)知無(wú)線電通信與組網(wǎng)：原理與應(yīng)用》緊緊圍繞認(rèn)知無(wú)線電發(fā)展過程中的熱點(diǎn)問題，以認(rèn)知無(wú)線電理論、技術(shù)與應(yīng)用為核心，比較全面和系統(tǒng)地介紹了認(rèn)知無(wú)線電技術(shù)的基本原理和應(yīng)用實(shí)踐的最新成果。全書共分為12章，分為理論、技術(shù)與應(yīng)用3個(gè)部分。理論部分包括大維隨機(jī)矩陣、凸優(yōu)化、機(jī)器學(xué)習(xí)、博弈論等內(nèi)容；技術(shù)部分包括頻譜感知（基礎(chǔ)技術(shù)、經(jīng)典檢測(cè)、非交換隨機(jī)矩陣的假設(shè)檢驗(yàn)）、多輸入多輸出（MIMO）和正交頻分復(fù)用（OFDM）等內(nèi)容；應(yīng)用部分包括認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)和認(rèn)知無(wú)線電傳感器網(wǎng)絡(luò)等內(nèi)容。本書全面介紹了與認(rèn)知無(wú)線電有關(guān)的基本數(shù)學(xué)工具，描述了認(rèn)知無(wú)線電的基礎(chǔ)知識(shí)，演示了從理論到實(shí)踐的諸多實(shí)例，并列出了可供課外閱讀的大量參考文獻(xiàn)。本書材料權(quán)威豐富，體系科學(xué)完整，內(nèi)容新穎翔實(shí)，知識(shí)系統(tǒng)全面，行文通俗易懂，兼?zhèn)渲R(shí)性、系統(tǒng)性、可讀性、實(shí)用性和指導(dǎo)性。

譯者序
原書前言
第1章  引言
1.1  愿景：“大數(shù)據(jù)”
1.2  認(rèn)知無(wú)線電：系統(tǒng)概念
1.3  頻譜感知接口和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
1.4  數(shù)學(xué)工具
1.4.1  凸優(yōu)化
1.4.2  博弈論
1.4.3  將“大數(shù)據(jù)”建模為高維隨機(jī)矩陣
1.5  樣本協(xié)方差矩陣
1.6  尖峰總體模型的高維樣本協(xié)方差矩陣
1.7  隨機(jī)矩陣和非交換隨機(jī)變量
1.8  主成分分析
1.9  廣義似然比檢驗(yàn)
1.10  針對(duì)矩陣最佳逼近的布雷格曼發(fā)散
第2章  頻譜感知：基礎(chǔ)技術(shù)
2.1  挑戰(zhàn)
2.2  能量檢測(cè)：不存在確定或隨機(jī)信號(hào)的先驗(yàn)信息
2.2.1  白噪聲檢測(cè)：低通情況
2.2.2  決策統(tǒng)計(jì)的時(shí)域表示
2.2.3  決策統(tǒng)計(jì)的譜表示
2.2.4  AWGN信道上的檢測(cè)和虛警概率
2.2.5  具備不相關(guān)系數(shù)的正交序列中隨機(jī)過程的擴(kuò)展形式：Karhunen?Loeve擴(kuò)展
2.3  使用二階統(tǒng)計(jì)量的頻譜感知
2.3.1  信號(hào)檢測(cè)描述
2.3.2  廣義穩(wěn)態(tài)隨機(jī)過程：連續(xù)時(shí)間
2.3.3  非平穩(wěn)隨機(jī)過程：連續(xù)時(shí)間
2.3.4  針對(duì)WSS隨機(jī)信號(hào)的、基于譜相關(guān)的頻譜感知：?jiǎn)l(fā)式方法
2.3.5  離散時(shí)間WSS隨機(jī)信號(hào)的似然比檢驗(yàn)
2.3.6  頻譜相關(guān)性和似然比檢驗(yàn)之間的漸近等價(jià)關(guān)系
2.3.7  噪聲中連續(xù)時(shí)間隨機(jī)信號(hào)的似然比檢驗(yàn)：塞林提出的方法
2.4  統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別：通過機(jī)器學(xué)習(xí)利用信號(hào)的先驗(yàn)信息
2.4.1  連續(xù)時(shí)間隨機(jī)信號(hào)的Karhunen?Loeve分解
2.5  特征模板匹配
2.6  循環(huán)平穩(wěn)檢測(cè)
第3章  經(jīng)典檢測(cè)
3.1  量子信息描述
3.2  協(xié)同感知的假設(shè)檢驗(yàn)
3.3  樣本協(xié)方差矩陣
3.3.1  數(shù)據(jù)矩陣
3.4  具有獨(dú)立行的隨機(jī)矩陣
3.5  多元正態(tài)分布
3.6  樣本協(xié)方差矩陣估計(jì)與矩陣壓縮感知
3.6.1  最大似然估計(jì)
3.6.2  多重采樣假設(shè)的似然比檢驗(yàn)（維爾克斯檢驗(yàn)）
3.7  似然比檢驗(yàn)
3.7.1  廣義高斯檢測(cè)和估計(jì)器?相關(guān)器結(jié)構(gòu)
3.7.2  采用重復(fù)觀測(cè)進(jìn)行檢驗(yàn)
3.7.3  采用樣本協(xié)方差矩陣進(jìn)行檢測(cè)
3.7.4  多隨機(jī)向量的廣義似然比檢驗(yàn)
3.7.5  線性判別函數(shù)
3.7.6  復(fù)隨機(jī)向量的相關(guān)結(jié)構(gòu)檢測(cè)
第4章  非交換隨機(jī)矩陣的假設(shè)檢驗(yàn)
4.1  為什么采用非交換隨機(jī)矩陣
4.2  協(xié)方差矩陣的偏序：A4.3  完全正映射的偏序：Φ（A）<Φ（B）
4.4  利用優(yōu)化的矩陣偏序關(guān)系：A?B
4.5  酉不變范數(shù)的偏序：|||A|||<|||B|||
4.6  多副本正定矩陣的偏序：∑Kk=1Ak≤∑Kk=1Bk
4.7  正算子值隨機(jī)變量的偏序：Prob（A≤X≤B）
4.8  使用隨機(jī)序的偏序：A≤stB
4.9  量子假設(shè)檢測(cè)
4.10  多副本量子假設(shè)檢驗(yàn)
第5章  大維隨機(jī)矩陣
5.1  大維隨機(jī)矩陣：矩量法、斯蒂爾切斯變換和自由概率
5.2  使用大維隨機(jī)矩陣的頻譜感知
5.2.1  系統(tǒng)模型
5.2.2  馬爾琴科?帕斯圖爾定律
5.3  矩量法
5.3.1  譜分布極限
5.3.2  極特征值極限
5.3.3  譜分布的收斂速度
5.3.4  標(biāo)準(zhǔn)向量輸入向量輸出模型
5.3.5  廣義密度
5.4  斯蒂爾切斯變換
5.4.1  基本定理
5.4.2  大維隨機(jī)漢克爾、馬爾可夫和托普利茲矩陣
5.4.3  隨機(jī)矩陣的信息加噪聲模型
5.4.4  使用大維隨機(jī)矩陣的廣義似然比檢驗(yàn)
5.4.5  白噪聲中的大維信號(hào)檢測(cè)
5.4.6  （A+B）-1B的特征值及其應(yīng)用
5.4.7  典型相關(guān)分析
5.4.8  子空間之間的角度和距離
5.4.9  多元線性模型
5.4.1  0協(xié)方差矩陣的相等性
5.4.1  1多元判別分析
5.5  案例研究與應(yīng)用
5.5.1  使用大維隨機(jī)矩陣的基本實(shí)例
5.5.2  斯蒂爾切斯變換
5.5.3  自由解卷積
5.5.4  MIMO系統(tǒng)的最優(yōu)預(yù)編碼
5.5.5  馬爾琴科和帕斯圖爾概率分布
5.5.6  極特征值的收斂性與波動(dòng)
5.5.7  信息加噪聲模型和尖峰模型
5.5.8  假設(shè)檢驗(yàn)和頻譜感知
5.5.9  無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中的能量估計(jì)
5.5.1  0多源功率推理
5.5.1  1目標(biāo)檢測(cè)、定位與重構(gòu)
5.5.1  2智能電網(wǎng)中的狀態(tài)估計(jì)和惡意攻擊者
5.5.1  3協(xié)方差矩陣估計(jì)
5.5.1  4確定性等價(jià)式
5.5.1  5局部故障檢測(cè)與診斷
5.6  大維協(xié)方差矩陣的正則估計(jì)
5.6.1  協(xié)方差正則估計(jì)
5.6.2  聯(lián)合逆矩陣
5.6.3  通過閾值選取實(shí)現(xiàn)協(xié)方差正則化
5.6.4  正則樣本協(xié)方差矩陣
5.6.5  協(xié)方差矩陣估計(jì)的最佳收斂速率
5.6.6  聯(lián)合平穩(wěn)過程的樣本自協(xié)方差矩陣
5.7  自由概率
5.7.1  大維隨機(jī)矩陣和自由卷積
5.7.2  范德蒙矩陣
5.7.3  采用范德蒙矩陣的卷積和解卷積
5.7.4  有限維統(tǒng)計(jì)推斷
第6章  凸優(yōu)化
6.1  線性規(guī)劃
6.2  二次規(guī)劃
6.3  半定規(guī)劃
6.4  幾何規(guī)劃
6.5  拉格朗日對(duì)偶性
6.6  優(yōu)化算法
6.6.1  內(nèi)點(diǎn)法
6.6.2  隨機(jī)算法
6.7  魯棒優(yōu)化
6.8  多目標(biāo)優(yōu)化
6.9  無(wú)線資源管理優(yōu)化
6.10  實(shí)例與應(yīng)用
6.10.1  多輸入多輸出超寬帶通信系統(tǒng)的頻譜效率
6.10.2  采用非相干接收機(jī)的單輸入單輸出通信系統(tǒng)的寬帶波形設(shè)計(jì)
6.10.3  多輸入單輸出認(rèn)知無(wú)線電的寬帶波形設(shè)計(jì)
6.10.4  寬帶波束形成設(shè)計(jì)
6.10.5  用于認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化分解的分層
6.11  小結(jié)
第7章  機(jī)器學(xué)習(xí)
7.1  無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)
7.1.1  基于質(zhì)心的聚類
7.1.2  k?最近鄰居算法
7.1.3  主成分分析
7.1.4  獨(dú)立成分分析
7.1.5  非負(fù)矩陣分解
7.1.6  自組織映射
7.2  監(jiān)督學(xué)習(xí)
7.2.1  線性回歸
7.2.2  Logistic回歸
7.2.3  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
7.2.4  決策樹學(xué)習(xí)
7.2.5  樸素貝葉斯分類器
7.2.6  支持向量機(jī)
7.3  半監(jiān)督學(xué)習(xí)
7.3.1  約束聚類
7.3.2  聯(lián)合訓(xùn)練
7.3.3  基于圖形的方法
7.4  直推式學(xué)習(xí)
7.5  遷移學(xué)習(xí)
7.6  主動(dòng)學(xué)習(xí)
7.7  強(qiáng)化學(xué)習(xí)
7.7.1  Q?學(xué)習(xí)
7.7.2  馬爾可夫決策過程
7.7.3  部分可觀測(cè)MDP
7.8  基于核的學(xué)習(xí)
7.9  降維
7.9.1  核主成分分析
7.9.2  多維標(biāo)度
7.9.3  ISOMAP算法
7.9.4  局部線性嵌入
7.9.5  拉普拉斯特征映射
7.9.6  半定嵌入
7.1  0集合學(xué)習(xí)
7.1  1馬爾可夫鏈蒙特卡羅
7.1  2濾波技術(shù)
7.1  2.1  卡爾曼濾波
7.1  2.2  粒子濾波
7.1  2.3  協(xié)同濾波
7.1  3貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
7.1  4小結(jié)
第8章  敏捷傳輸技術(shù)（I）：多輸入多輸出
8.1  MIMO的優(yōu)點(diǎn)
8.1.1  陣列增益
8.1.2  分集增益
8.1.3  復(fù)用增益
8.2  空時(shí)編碼
8.2.1  空時(shí)分組編碼
8.2.2  空時(shí)網(wǎng)格編碼
8.2.3  分層空時(shí)編碼
8.3  多用戶MIMO
8.3.1  空分多址接入
8.3.2  MIMO廣播信道
8.3.3  MIMO多址信道
8.3.4  MIMO干擾信道
8.4  MIMO網(wǎng)絡(luò)
8.5  MIMO認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)
8.6  小結(jié)
第9章  敏捷傳輸技術(shù)（Ⅱ）：正交頻分復(fù)用
9.1  OFDM的實(shí)現(xiàn)
9.2  同步
9.3  信道估計(jì)
9.4  峰值功率問題
9.5  自適應(yīng)傳輸
9.6  頻譜成形
9.7  正交頻分多址接入
9.8  MIMO OFDM
9.9  OFDM認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)
9.1  0小結(jié)
第10章  博弈論
10.1  博弈的基本概念
10.1.1  博弈元素
10.1.2  納什均衡：定義與存在
10.1.3  納什均衡：計(jì)算
10.1.4  納什均衡：零和博弈
10.1.5  納什均衡：貝葉斯情形
10.1.6  納什均衡：隨機(jī)博弈
10.2  主用戶模擬攻擊博弈
10.2.1  PUE攻擊
10.2.2  兩個(gè)玩家的情形：戰(zhàn)略式博弈
10.2.3  隊(duì)列動(dòng)態(tài)特性中的博弈：隨機(jī)博弈
10.3  信道同步中的博弈
10.3.1  博弈背景
10.3.2  系統(tǒng)模型
10.3.3  博弈描述
10.3.4  貝葉斯均衡
10.3.5  數(shù)值結(jié)果
10.4  協(xié)同頻譜感知中的博弈
目錄ⅩⅦ
10.4.1  虛報(bào)攻擊
10.4.2  博弈描述
10.4.3  博弈元素
10.4.4  貝葉斯均衡
10.4.5  數(shù)值結(jié)果
第11章  認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)
11.1  網(wǎng)絡(luò)的基本概念
11.1.1  網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
11.1.2  網(wǎng)絡(luò)層
11.1.3  跨層設(shè)計(jì)
11.1.4  認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)面臨的主要挑戰(zhàn)
11.1.5  復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)
11.2  MAC層的信道分配
11.2.1  問題描述
11.2.2  調(diào)度算法
11.2.3  解決方案
11.2.4  討論
11.3  MAC層中的調(diào)度問題
11.3.1  網(wǎng)絡(luò)模型
11.3.2  調(diào)度目標(biāo)
11.3.3  調(diào)度算法
11.3.4  CNC算法性能
11.3.5  分布式調(diào)度算法
11.4  網(wǎng)絡(luò)層中的路由問題
11.4.1  認(rèn)知無(wú)線電中路由面臨的挑戰(zhàn)
11.4.2  靜態(tài)路由
11.4.3  動(dòng)態(tài)路由
11.5  傳輸層中的擁塞控制
11.5.1  互聯(lián)網(wǎng)中的擁塞控制
11.5.2  認(rèn)知無(wú)線電中擁塞控制面臨的挑戰(zhàn)
11.5.3  TP?CRAHN
11.5.4  早期啟動(dòng)方案
11.6  認(rèn)知無(wú)線電中的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)
11.6.1  復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介
11.6.2  認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)的連通性
11.6.3  認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)中的行為傳播
第12章  認(rèn)知無(wú)線電傳感器網(wǎng)絡(luò)
12.1  采用機(jī)器學(xué)習(xí)的入侵檢測(cè)
12.2  聯(lián)合頻譜感知和定位
12.3  分布式方位合成孔徑雷達(dá)
12.4  無(wú)線層析成像
12.5  移動(dòng)群體傳感
12.6  3S集成
12.7  信息物理系統(tǒng)
12.8  計(jì)算
12.8.1  圖形處理器單元
12.8.2  任務(wù)分配和負(fù)載均衡
12.9  安全和隱私
12.10  小結(jié)
附錄
附錄A  矩陣分析
A.1  向量空間和希爾伯特空間
A.2  變換
A.3  跡
A.4  C*代數(shù)基礎(chǔ)
A.5  非交換矩陣值隨機(jī)變量
A.6  距離和投影
A.6.1  矩陣不等式
A.6.2  半正定矩陣的偏序
A.6.3  厄米特矩陣的偏序
ⅩⅧ目錄
附錄B  縮略語(yǔ)中英文對(duì)照