移动通信无线网络优化技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

俞兴明，李宏庆 编

图书标签:

• 移动通信
• 无线网络
• 网络优化
• 通信工程
• 无线技术
• 信号处理
• 性能优化
• 测试与测量
• 5G
• 4G

出版社： 西安电子科技大学出版社

ISBN：9787560637822

版次：1

商品编码：11775183

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-09-01

页数：320

字数：460000

内容简介

本书以TD-SCDMA移动通信系统为对象，以大唐移动通信设备有限公司的SPAN Outum和Analysis数据采集和分析软件为例，系统地介绍了TD-SCDMA移动通信系统的基本原理、高层信令过程、无线网络优化方案，详细地给出了无线网络无线数据采集和分析的软硬件安装、使用操作方法及发现和解决无线网络问题的方法，并列举了大量优化项目实例。
本书可作为普通高校、高等职业院校通信技术专业和通信企业培训部门的移动通信无线网络优化的教材，也可作为移动通信系统无线网络优化技术人员的参考书。

前言/序言

《深度学习在信号处理中的应用》 内容简介 随着信息技术的飞速发展，信号处理作为连接现实世界与数字世界的关键桥梁，其重要性日益凸显。从通信、雷达、医疗成像到音频、视频分析，再到科学研究的各个前沿领域，高效、准确的信号处理技术都是不可或缺的核心要素。然而，传统的信号处理方法往往依赖于手工设计的特征提取和模型构建，在面对日益复杂、海量、高维度的数据时，其性能提升遇到了瓶颈。近年来，以深度学习为代表的人工智能技术取得了突破性进展，其强大的模式识别、特征学习和非线性建模能力，为信号处理领域带来了革命性的变革。 本书深入探讨了深度学习在信号处理各个关键分支中的创新应用，旨在为读者提供一个全面、系统且富有实践指导意义的学习平台。我们不局限于单一的信号处理方向，而是将目光投向了更广阔的领域，涵盖了信号的分析、增强、压缩、去噪、分类、识别、估计以及生成等核心任务。通过引入和阐述各种前沿的深度学习模型和算法，本书揭示了如何利用神经网络强大的学习能力，自动从原始信号数据中提取有意义的特征，从而克服传统方法的局限性，实现前所未有的处理精度和效率。 本书的结构设计兼顾了理论深度与实践应用，力求让读者在理解核心概念的同时，也能掌握将这些技术应用于实际问题的能力。 第一部分：深度学习基础与信号处理的结合 在开始深入探讨具体应用之前，本书首先为读者构建了坚实的理论基础。我们将详细回顾深度学习的关键概念，包括但不限于： 神经网络的基本原理： 从感知机到多层感知机，再到反向传播算法，循序渐进地介绍神经网络的工作机制，为理解更复杂的模型打下基础。 卷积神经网络（CNN）： 重点讲解CNN在处理局部相关性强的信号（如图像、时序信号）中的优势，包括卷积层、池化层、激活函数以及它们如何协同工作以提取空间或时间特征。 循环神经网络（RNN）及其变种（LSTM, GRU）： 深入阐述RNN在处理序列数据（如音频、文本、时序传感器数据）中的核心作用，特别是长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何解决传统RNN的梯度消失/爆炸问题，有效地捕捉长距离依赖关系。 自编码器（Autoencoders）： 介绍自编码器的编码-解码结构，以及它们在无监督学习中的应用，如特征降维、数据去噪和异常检测。 生成对抗网络（GANs）： 详细阐述GANs的生成器-判别器对抗训练机制，以及其在信号生成、数据增强等领域的巨大潜力。 注意力机制（Attention Mechanisms）： 讲解注意力机制如何使模型在处理序列数据时，聚焦于输入序列中的重要部分，显著提升了模型的表达能力和性能。 在介绍完这些基础模型之后，本书将重点讨论如何将这些深度学习模型有效地应用于信号处理任务。这包括： 数据预处理与表示： 信号数据格式的多样性（如时域波形、频域频谱、图像、多通道数据等）对模型输入提出了挑战。我们将探讨各种有效的预处理方法，如归一化、标准化、时频分析（如短时傅里叶变换STFT、小波变换）、频谱图（Spectrogram）的生成与增强等，以及如何将这些表示形式转化为深度学习模型可接受的输入。 损失函数的设计： 针对不同的信号处理任务，选择和设计合适的损失函数至关重要。我们将介绍均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-entropy）、感知损失（Perceptual Loss）等常用损失函数，并探讨如何根据具体问题定制损失函数以优化模型性能。 模型训练与优化策略： 涵盖了优化器选择（如Adam, SGD）、学习率调度、正则化技术（如Dropout, L1/L2正则化）、批量归一化（Batch Normalization）等，以及它们在加速模型收敛和提高泛化能力中的作用。 第二部分：深度学习在经典信号处理任务中的应用 本部分将聚焦于深度学习在信号处理领域一系列经典但至关重要任务上的具体应用，通过大量的案例分析和技术讲解，展示深度学习的强大威力。 信号去噪（Signal Denoising）： 噪声是信号处理中普遍存在的问题，严重影响信号的质量和后续分析。本书将介绍如何利用深度神经网络，如降噪自编码器（Denoising Autoencoders）、U-Net结构（在图像去噪领域取得巨大成功，也广泛应用于各类信号去噪）、以及基于CNN或RNN的端到端去噪模型，从带有噪声的信号中恢复出干净的原始信号。我们将探讨不同类型的噪声（如加性高斯白噪声、脉冲噪声、周期性噪声）以及如何针对性地设计模型。 信号增强（Signal Enhancement）： 除了去噪，信号增强还包括提升信号的信噪比、分离混合信号等。我们将探讨深度学习在语音增强（如单通道语音增强、多人语音分离）、图像超分辨率（Super-resolution）等方面的应用，利用其强大的上下文理解和细节恢复能力，生成更高质量的信号。 信号分类与识别（Signal Classification and Recognition）： 识别特定类型的信号是许多应用的核心，例如医疗信号（心电图ECG、脑电图EEG）、环境监测信号（地震波、声学信号）、通信信号（调制类型识别）等。本书将详细介绍如何使用CNN、RNN、或者结合了两者优势的混合模型来处理这些分类任务。我们将关注特征提取的有效性以及如何构建区分度高的分类器。 信号估计（Signal Estimation）： 在许多场景下，需要估计信号的某些参数，例如信号源定位、信道状态估计、目标参数估计等。本书将探讨深度学习在这些估计任务中的作用，例如利用RNN或CNN来预测信道状态信息（CSI），或利用基于深度学习的解调器来估计调制参数。 信号压缩与复原（Signal Compression and Reconstruction）： 传统信号压缩依赖于冗余度分析，而深度学习可以通过学习信号的潜在表示（Latent Representation）来实现更高效的压缩。我们将介绍基于自编码器的学习式压缩方法，以及如何利用GANs等模型从压缩表示中高质量地复原原始信号。 信号生成（Signal Generation）： GANs在信号生成方面展现了惊人的能力，可以生成逼真的语音、音乐、甚至合成医学图像。本书将深入探讨GANs在生成各种信号类型中的应用，例如用于数据增强、模拟未知场景、或创造新的艺术形式。 第三部分：前沿深度学习技术在信号处理中的扩展应用 在掌握了深度学习在经典信号处理任务中的应用后，本书将进一步拓展到更先进、更具挑战性的领域，展示深度学习解决复杂信号问题的能力。 时空信号处理（Spatio-temporal Signal Processing）： 许多现实世界的信号同时具有时间和空间维度，例如视频信号、多传感器网络数据、气象数据等。本书将介绍如何利用3D-CNN、Conv-LSTM等模型来捕捉信号的时空相关性，并应用于视频分析、物体跟踪、行为识别等任务。 联邦学习与分布式信号处理（Federated Learning and Distributed Signal Processing）： 在数据隐私日益受到重视的今天，联邦学习为在不共享原始数据的情况下进行模型训练提供了可能，这对于分布式部署的传感器网络或移动设备上的信号处理尤为重要。本书将探讨联邦学习的原理及其在信号去噪、分类等分布式场景下的应用。 强化学习在信号控制与优化中的应用（Reinforcement Learning in Signal Control and Optimization）： 强化学习擅长在动态环境中进行决策和优化。本书将介绍如何将强化学习应用于信号传输的动态调度、资源分配、或者自适应滤波器的设计等领域，通过与环境的交互来学习最优的控制策略。 可解释性深度学习在信号分析中的应用（Explainable Deep Learning in Signal Analysis）： 随着深度学习模型在关键领域的应用越来越广泛，对其决策过程的可解释性需求也日益增长。本书将探讨如何利用注意力可视化、LIME、SHAP等技术来理解深度学习模型为何做出特定的信号处理决策，从而增强模型的鲁棒性和可信度，尤其是在医疗诊断、故障检测等对可解释性要求极高的领域。 迁移学习与少样本学习在信号处理中的应用（Transfer Learning and Few-shot Learning in Signal Processing）： 在某些信号处理任务中，标注数据可能非常稀缺。本书将介绍迁移学习如何利用预训练模型来加速新任务的学习，以及少样本学习如何让模型在只有少量样本的情况下也能取得良好性能，这对于罕见病信号诊断、新型信号识别等具有重要意义。 学习本书的读者群体 本书的目标读者群体广泛，包括但不限于： 在校学生： 计算机科学、电子工程、通信工程、人工智能等相关专业的本科生、硕士生和博士生，希望深入了解深度学习在信号处理领域的最新进展。 科研人员： 从事信号处理、机器学习、人工智能等领域的研究人员，寻求新的研究思路和技术工具。 工程师与开发人员： 在通信、雷达、医疗、音频、视频、金融等行业工作的工程师，希望将深度学习技术应用于实际工程问题，提升产品性能。 对人工智能和信号处理感兴趣的从业者： 希望跨领域学习，掌握未来技术发展趋势的专业人士。 本书的特色与价值 理论与实践相结合： 既有严谨的理论推导，也包含丰富的实际案例和代码示例（可能在附录或配套资源中提供），帮助读者将理论知识转化为实践能力。 前沿性与全面性： 涵盖了深度学习在信号处理领域最前沿和最核心的应用方向，内容更新且具有前瞻性。 系统性与结构化： 按照由浅入深、由基础到前沿的逻辑顺序进行组织，便于读者循序渐进地学习。 解决实际问题的导向： 强调深度学习技术如何有效地解决信号处理中的实际痛点和挑战。 高质量的专业内容： 严格审校，确保内容的准确性、专业性和前沿性。 通过阅读本书，读者将能够深刻理解深度学习如何重塑信号处理的未来，并掌握运用这些先进技术解决复杂信号问题的能力，为个人职业发展和学术研究开启新的篇章。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在运营商一线工作的工程师，每天面对的就是各种复杂的网络问题，用户投诉、KPI不达标等等，真是让人头疼。以前我们更多的是依靠经验和一些简单的工具来处理，效果总是差强人意。接触了这本书之后，我才真正意识到，原来无线网络优化还有这么系统、这么科学的方法论。书里对各种优化场景的描述，比如热点区域的容量提升、边缘覆盖的增强、同频干扰的抑制等等，都写得非常到位，而且给出了很多具体的实施步骤和参数调整建议。最让我受益匪浅的是，它详细阐述了不同优化指标之间的相互制约关系，以及如何在高层面上进行权衡和决策。过去我们可能只关注某个单项指标的提升，但忽略了对整体网络性能的影响。这本书让我学会了从全局的角度去看待网络优化，明白了很多看似矛盾的优化目标其实可以通过更精妙的手段来解决。比如，书中关于资源调度和功率控制的章节，给我提供了很多新的思路，让我能够更有效地利用有限的频谱资源，提升网络的整体吞吐量。而且，它还涉及到了一些自动化优化和智能运维的内容，这对于我们这种需要处理大量告警和参数配置的工作来说，简直是福音。这本书确实是一本能够帮助我们解决实际工作痛点的实用工具书。

评分☆☆☆☆☆

这本书对我来说，就像是一场精妙的“诊断与治疗”的旅程。作为一名在高校从事通信理论教学多年的教师，我一直致力于将最新的技术进展融入到我的课堂中。在接触这本《移动通信无线网络优化技术》之前，我对于无线网络优化的理解更多地停留在概念层面，或者是一些相对陈旧的教材内容。这本书给我带来了全新的视角，它非常注重实战性和前沿性。它不仅仅罗列了各种优化技术，而是深入分析了这些技术在解决实际网络问题时的应用场景、优缺点以及实施效果。书中的很多案例分析都非常具体，比如如何通过调整邻区关系来减少切换失败，或者如何利用波束赋形来提升用户体验。这些内容对于我备课和指导学生进行课题研究非常有价值。让我印象深刻的是，作者在讨论干扰协调时，不仅介绍了传统的干扰抵消技术，还重点探讨了近年来兴起的载波聚合、MIMO等技术如何协同工作，共同提升网络性能。这种将多种技术融会贯通的讲解方式，让我能够更好地把握网络优化的整体脉络。这本书的深度和广度都恰到好处，既有理论的支撑，又不失实践的指导意义，是我在教学和科研道路上的一位得力助手。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书一开始吸引我的，是它简洁而富有力量的书名——《移动通信无线网络优化技术》。作为一名对通信技术充满好奇心的爱好者，我总是希望能找到一本能够系统地介绍某个领域，又能让我感受到其中奥妙的书。这本书在这方面做得相当出色。它并没有一开始就抛出大量的公式和专业术语，而是通过生动的比喻和形象的描述，将一些抽象的概念具象化。比如，在讲解小区覆盖时，作者用了“声音传播”的类比，让我立刻就能理解信号衰减、阻挡等概念。在描述干扰时，则形象地比喻为“噪音”，强调了有效抑制干扰的重要性。更难得的是，这本书在讲解一些复杂的优化算法时，并没有回避其中的数学原理，而是巧妙地将理论推导融入到实际的应用场景中，让读者在理解应用的同时，也能对背后的原理有所认识。比如，在介绍切换算法时，它不仅仅列出了各种切换参数，更重要的是解释了这些参数是如何影响用户体验的，以及在不同场景下应该如何调整。这本书的结构也非常合理，从基础的覆盖优化到复杂的容量提升，再到网络干扰的协调，循序渐进，让我能够一步一个脚印地掌握知识。读完之后，我感觉自己对无线网络的运行机制有了更深刻的理解，也对未来的通信技术发展充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

我是一名软件开发工程师，虽然不是直接从事通信网络方面的工作，但我们部门的很多项目都与移动通信应用息息相关，需要理解网络性能对用户体验的影响。我一直想找一本能够让我快速了解无线网络优化核心思想的书，但市面上很多技术书籍都过于专业，让我望而却步。偶然翻阅到这本《移动通信无线网络优化技术》，我惊喜地发现它非常适合我这样的跨领域读者。它并没有过多地深入到通信协议的底层细节，而是更侧重于介绍网络优化所要解决的核心问题和常用的技术手段。书中对网络参数、性能指标以及它们之间的关联性做了清晰的梳理，这让我能够更好地理解为什么某些应用在网络拥堵时会出现卡顿，或者为什么在某些区域信号会变得很差。书中关于容量规划和资源分配的章节，让我对如何提高网络效率有了初步的认识，这对于我们设计高并发、低延迟的应用非常有启发。此外，书中还提到了人工智能和大数据在网络优化中的应用，这让我看到了未来技术发展的方向，也为我思考如何将这些技术融入到自己的开发工作中提供了新的思路。总的来说，这本书非常适合那些想快速建立对移动通信网络优化基本认识的非专业人士。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的让我耳目一新！作为一名初涉移动通信领域的研究生，我一直觉得无线网络优化这个话题既重要又深奥。之前看过一些基础性的教材，但总感觉缺乏实操指导，而且很多理论都写得比较晦涩，难以消化。直到我拿到这本《移动通信无线网络优化技术》，简直就像是打开了一扇新世界的大门。它没有直接从最底层的物理层原理讲起，而是选择了从一个更宏观、更贴近实际应用的视角切入，比如网络覆盖、容量提升、干扰协调等等。书中的案例分析非常贴切，让我能立刻联想到我们在实验室或者实际网络中遇到的问题。而且，作者在讲解一些复杂的优化算法时，也尽量用通俗易懂的语言和图示来辅助说明，这一点我特别欣赏。比如，在讲到切换优化时，它并没有仅仅停留在参数设置的层面，而是深入分析了不同场景下用户体验的细微差别，以及如何通过精细化的参数调整来最大程度地减少掉话率和卡顿感。此外，书中还穿插了一些前沿的技术趋势，比如5G和未来6G的一些初步构想，这让我对整个行业的发展方向有了更清晰的认识，也激发了我进一步深入研究的兴趣。总的来说，这本书对于想要快速上手无线网络优化，并且希望理论与实践相结合的读者来说，无疑是一本不可多得的宝藏。它不仅传授了知识，更重要的是点燃了探索的热情。