Optimizarea convexă în timp real pentru rețele 5g și nu numai

Titlul original:

Real Time Convex Optimisation for 5g Networks and Beyond

Conținutul cărții:

Nu există nicio îndoială că ne confruntăm cu o explozie de date fără fir. Rețelele wireless moderne trebuie să satisfacă cererea în creștere, dar se confruntă cu provocări precum spectrul limitat, resursele costisitoare, cerințele de comunicare ecologică și problemele de securitate. În era internetului obiectelor (IoT), cu transferuri masive de date și un număr uriaș de dispozitive conectate, inclusiv QoS la cerere ridicată (rețele 4G, 5G și mai departe), prelucrarea semnalelor produce seturi de date la scara gigabyte și terabyte.

Problemele de optimizare de dimensiuni modeste pot fi rezolvate de algoritmi online cu viteză mare de procesare și o cantitate uriașă de memorie de calculator. Odată cu creșterea rapidă a numărului de calculatoare puternice, algoritmii mai eficienți și calculul paralel avansat promit o reducere enormă a timpului de calcul, rezolvând probleme moderne de optimizare în termene stricte, la scări de timp de microsecunde sau milisecunde. În cele din urmă, interacțiunea dintre învățarea automată și optimizare reprezintă o abordare eficientă și practică a optimizării în aplicații în timp real. Optimizarea în timp real devine o realitate în prelucrarea semnalelor și în rețelele fără fir.

Această carte analizează metodele avansate de optimizare în timp real pentru rețelele 5G și ulterioare. Autorii discută fundamentele, tehnologiile, întrebările practice și provocările legate de optimizarea în timp real a comunicațiilor 5G și ulterioare, oferind o perspectivă asupra teoriilor, modelelor și tehnicilor relevante.

Cartea ar trebui să beneficieze unui public larg de cercetători, practicieni, oameni de știință, profesori și studenți avansați în inginerie, știința calculatoarelor, calculul omniprezent, tehnologia informației și ingineria rețelelor și comunicațiilor, precum și profesioniști din agențiile guvernamentale.