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151千字
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2022-03-01
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博弈学习通信抗干扰理论与方法
内容简介
本书系统地介绍了博弈学习通信抗干扰理论与方法，主要介绍作者近年来在博弈学习通信抗干扰领域中的研究工作，主要内容包括基于Stackelberg博弈的功率控制抗干扰、基于分层学习的信道选择抗干扰、面向QoE的信道选择抗干扰、面向动态业务需求的信道选择抗干扰、面向动态频谱环境的多域抗干扰、基于多智能体强化学习的协作抗干扰以及基于干扰利用的协作抗干扰等。本书可供信息与通信工程、人工智能、机器学习等领域的科研人员使用，也可作为高等学校相关专业研究生的辅助教材或教学参考书。
目录
- 封面
- 版权信息
- 内容简介
- 符号说明（Notations）
- 主要缩略语（Abbreviations and Acronyms）
- 序
- 前言
- 第1章 概述
- 1.1 博弈学习通信抗干扰的研究背景
- 1.2 博弈学习通信抗干扰的来源
- 1.3 本书的主要研究内容
- 第2章 博弈学习通信抗干扰的基础知识
- 2.1 通信抗干扰的基础知识
- 2.1.1 基本概念
- 2.1.2 通信干扰的内涵
- 2.1.3 通信抗干扰的内涵
- 2.1.4 通信抗干扰技术的分类
- 2.1.5 通信抗干扰技术的发展
- 2.2 博弈论的基础知识
- 2.2.1 博弈论简介
- 2.2.2 均衡分析
- 2.3 典型博弈模型
- 2.3.1 势能博弈
- 2.3.2 Stackelberg博弈
- 2.3.3 马尔可夫博弈
- 2.4 博弈学习框架
- 2.4.1 博弈学习的一般框架
- 2.4.2 Stackelberg博弈架构中的博弈学习框架
- 2.5 国内外相关研究动态
- 2.5.1 功率控制抗干扰的研究现状
- 2.5.2 信道选择抗干扰的研究现状
- 2.5.3 多域抗干扰的研究现状
- 2.5.4 协作抗干扰的研究现状
- 2.6 本章小结
- 第3章 基于Stackelberg博弈的功率控制抗干扰
- 3.1 系统模型
- 3.2 连续策略条件下的贝叶斯Stackelberg博弈功率控制抗干扰
- 3.2.1 问题描述
- 3.2.2 博弈均衡分析与求解
- 3.3 离散策略条件下的分层功率控制抗干扰
- 3.3.1 问题描述
- 3.3.2 博弈均衡分析
- 3.3.3 分层功率控制算法
- 3.4 仿真结果与分析
- 3.4.1 连续策略条件下的性能分析
- 3.4.2 离散策略条件下的性能分析
- 3.5 本章小结
- 第4章 基于Stackelberg博弈的多用户功率控制抗干扰
- 4.1 系统模型和问题建模
- 4.1.1 系统模型
- 4.1.2 问题建模
- 4.2 不完全信息条件下的抗干扰贝叶斯Stackelberg博弈
- 4.2.1 博弈模型
- 4.2.2 均衡分析与求解
- 4.3 仿真结果与分析
- 4.3.1 收敛性分析
- 4.3.2 不完全信息和观测误差对效用的影响
- 4.3.3 位置变化对效用的影响
- 4.4 本章小结
- 第5章 基于分层学习的信道选择抗干扰
- 5.1 系统模型和问题建模
- 5.1.1 系统模型
- 5.1.2 问题建模
- 5.2 信道选择抗干扰博弈
- 5.2.1 博弈模型
- 5.2.2 均衡分析
- 5.3 分层学习信道选择算法
- 5.3.1 算法描述
- 5.3.2 收敛性分析
- 5.4 仿真结果与分析
- 5.4.1 算法收敛性
- 5.4.2 性能比较
- 5.5 本章小结
- 第6章 面向QoE的信道选择抗干扰
- 6.1 系统模型和问题建模
- 6.1.1 系统模型
- 6.1.2 路径损耗模型
- 6.1.3 问题建模
- 6.2 信道选择抗干扰博弈
- 6.2.1 博弈模型
- 6.2.2 均衡分析
- 6.3 信道选择抗干扰算法
- 6.3.1 算法描述
- 6.3.2 收敛性分析
- 6.3.3 基于同步对数线性学习的信道选择抗干扰算法
- 6.4 仿真结果与分析
- 6.4.1 算法收敛性
- 6.4.2 性能比较
- 6.4.3 用户需求分集增益评估
- 6.5 本章小结
- 第7章 面向动态业务需求的信道选择抗干扰
- 7.1 系统模型和问题建模
- 7.1.1 系统模型
- 7.1.2 问题建模
- 7.2 信道选择抗干扰博弈
- 7.2.1 博弈模型
- 7.2.2 均衡分析
- 7.3 信道选择抗干扰算法
- 7.3.1 算法描述
- 7.3.2 收敛性分析
- 7.4 仿真结果与分析
- 7.4.1 算法收敛性
- 7.4.2 性能比较
- 7.5 本章小结
- 第8章 面向动态频谱环境的多域抗干扰
- 8.1 系统模型
- 8.2 多域抗干扰架构
- 8.3 多域抗干扰算法分析
- 8.3.1 功率控制抗干扰博弈
- 8.3.2 基于MAB的信道选择
- 8.4 仿真结果与分析
- 8.4.1 悔恨值性能分析
- 8.4.2 长期回报性能分析
- 8.5 本章小结
- 第9章 基于多智能体强化学习的协作抗干扰
- 9.1 多用户协作抗干扰算法
- 9.1.1 系统模型
- 9.1.2 问题建模
- 9.1.3 算法描述
- 9.2 动态拓扑条件下的多用户协作抗干扰算法
- 9.2.1 系统模型
- 9.2.2 问题建模
- 9.2.3 算法描述
- 9.3 仿真结果与分析
- 9.3.1 多用户协作抗干扰决策算法性能分析
- 9.3.2 动态拓扑条件下的多用户协作抗干扰算法性能分析
- 9.4 本章小结
- 第10章 基于干扰利用的协作抗干扰
- 10.1 系统模型和问题建模
- 10.1.1 系统模型
- 10.1.2 问题建模
- 10.2 多用户抗干扰接入博弈模型
- 10.2.1 博弈模型
- 10.2.2 均衡分析
- 10.3 基于协调学习的动态频谱接入抗干扰算法
- 10.3.1 MAC层协议
- 10.3.2 算法描述
- 10.3.3 算法复杂度、公平性和可行性分析
- 10.4 仿真结果与分析
- 10.4.1 干扰设置
- 10.4.2 仿真分析
- 10.4.3 移动性场景讨论
- 10.5 本章小结
- 第11章 未来研究方向展望
- 11.1 本书工作总结
- 11.2 未来展望
- 参考文献
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出版方
电子工业出版社
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