Învățarea mașinilor pentru viitorul Wi

Titlul original:

Machine Learning for Future Wi

Conținutul cărții:

O analiză cuprinzătoare a teoriei, aplicațiilor și cercetării învățării automate pentru viitoarele comunicații fără fir

Într-un singur volum, Machine Learning for Future Wireless Communications oferă o tratare cuprinzătoare și extrem de accesibilă a teoriei, aplicațiilor și evoluțiilor actuale ale cercetării privind aspectele tehnologice legate de machine learning pentru comunicații și rețele wireless. Dezvoltarea tehnologiei de învățare automată pentru comunicații fără fir a crescut exploziv și este una dintre cele mai mari tendințe în comunitățile academice, de cercetare și industriale conexe.

Tehnologia de învățare automată bazată pe rețele neuronale profunde este un instrument promițător pentru a face față marii provocări din domeniul comunicațiilor și rețelelor fără fir, impuse de cerințele tot mai mari în materie de capacitate, acoperire, latență, eficiență, flexibilitate, compatibilitate, calitate a experienței și convergență a siliciului. Autorul - un cunoscut expert în domeniu - acoperă o gamă largă de subiecte, inclusiv arhitectura și optimizarea sistemului, procesarea stratului fizic și a stratului încrucișat, interfața aeriană și proiectarea protocolului, formarea fasciculului și configurarea antenei, codificarea și felierea rețelei, achiziția și transferul celulelor, programarea și adaptarea vitezei, controlul accesului radio, cache-ul proactiv inteligent și alocarea adaptivă a resurselor. Organizat în mod unic în trei categorii: Spectrum Intelligence, Transmission Intelligence și Network Intelligence, această resursă importantă:

⬤ Oferă o revizuire cuprinzătoare a teoriei, aplicațiilor și evoluțiilor actuale ale învățării automate pentru comunicații și rețele fără fir.

⬤ acoperă o gamă largă de subiecte, de la arhitectură și optimizare la alocarea adaptivă a resurselor.

⬤ Examinează cele mai recente soluții bazate pe învățarea automată pentru acoperirea rețelelor.

⬤ Include o prezentare generală a aplicațiilor algoritmilor de învățare automată în viitoarele rețele fără fir.

⬤ Explorează backhaul și front-haul flexibile, optimizarea și codificarea cross-layer, radioul full-duplex, front-end-ul digital (DFE) și procesarea radiofrecvenței (RF).

Scris pentru ingineri profesioniști, cercetători, oameni de știință, producători, operatori de rețea, dezvoltatori de software și studenți absolvenți, Machine Learning for Future Wireless Communications prezintă în 21 de capitole o analiză cuprinzătoare a subiectului, scrisă de un expert în domeniu.