Apprendimento automatico per il futuro

Titolo originale:

Machine Learning for Future Wi

Contenuto del libro:

Una rassegna completa della teoria, dell'applicazione e della ricerca sull'apprendimento automatico per le future comunicazioni wireless.

In un unico volume, Machine Learning for Future Wireless Communications fornisce una trattazione completa e altamente accessibile della teoria, delle applicazioni e degli attuali sviluppi della ricerca sugli aspetti tecnologici legati all'apprendimento automatico per le comunicazioni e le reti wireless. Lo sviluppo tecnologico dell'apprendimento automatico per le comunicazioni wireless è cresciuto in modo esplosivo ed è una delle maggiori tendenze nelle comunità accademiche, di ricerca e industriali correlate.

La tecnologia di apprendimento automatico basata sulle reti neurali profonde è uno strumento promettente per affrontare la grande sfida delle comunicazioni e delle reti wireless imposta dalle crescenti esigenze in termini di capacità, copertura, latenza, efficienza, flessibilità, compatibilità, qualità dell'esperienza e convergenza del silicio. L'autore - noto esperto in materia - copre un'ampia gamma di argomenti, tra cui l'architettura e l'ottimizzazione del sistema, l'elaborazione del livello fisico e del livello trasversale, la progettazione dell'interfaccia aerea e del protocollo, la configurazione del beamforming e dell'antenna, la codifica e lo slicing della rete, l'acquisizione e l'handover delle celle, la programmazione e l'adattamento della velocità, il controllo dell'accesso radio, il caching proattivo intelligente e l'allocazione adattiva delle risorse. Organizzato in modo univoco in tre categorie: Spectrum Intelligence, Transmission Intelligence e Network Intelligence, questa importante risorsa:

⬤ Offre una rassegna completa della teoria, delle applicazioni e degli sviluppi attuali dell'apprendimento automatico per le comunicazioni e le reti wireless.

⬤ Copre una serie di argomenti che vanno dall'architettura e dall'ottimizzazione all'allocazione adattiva delle risorse.

⬤ Rivede lo stato dell'arte delle soluzioni basate sull'apprendimento automatico per la copertura delle reti.

⬤ Include una panoramica delle applicazioni degli algoritmi di apprendimento automatico nelle future reti wireless.

⬤ Esplora il backhaul e il fronthaul flessibili, l'ottimizzazione e la codifica cross-layer, la radio full-duplex, il front-end digitale (DFE) e l'elaborazione a radiofrequenza (RF).

Scritto per ingegneri professionisti, ricercatori, scienziati, produttori, operatori di rete, sviluppatori di software e studenti laureati, Machine Learning for Future Wireless Communications presenta in 21 capitoli una rassegna completa dell'argomento, scritta da un esperto del settore.