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内容大纲
本书基于当前认知物联网的物理层安全传输技术及其应用的研究成果,面向认知物联网物理层安全的问题,为满足用户绿色安全通信需求,从保障授权用户传输安全性、提升认知用户传输可靠性和延长认知用户可持续性三个方面展开,采用信息论和概率论等数学方法,研究认知物联网中的高能效协作传输和协作干扰策略,为认知物联网的应用提供安全技术保障。本书条理清楚,内容丰富,论述严谨,可供无线通信和智能化网络相关领域的研究学者和工作人员参考鉴阅,具有一定的出版价值。 -
作者介绍
谢萍,女,汉族,1984年1月出生,中共党员,籍贯为湖南邵阳。2014年毕业于北京邮电大学,获得北京邮电大学通信与信息系统专业工学博士学位。现就职于河南科技大学,副教授,主要从事无线通信领域和智能化网络的相关科研工作,即认知无线网络中的无线传输策略、物理层安全技术、资源管理方案、无线接入技术以及能耗管理技术等。主持完成国家自然科学基金项目1项、省部级项目2项、市厅级项目1项,先后参与完成国家自然科学基金项目3项,荣获河南省科技进步二等奖1项、三等奖3项,以一作身份在国内外知名学术期刊和学术会议上发表论文10余篇,申请国家发明专利10余项。 -
目录
第1章 绪论
1.1 引言
1.2 认知无线电技术简介
1.3 认知物联网物理层安全的研究现状
1.4 本书结构安排
1.5 本章小节
第2章 认知物联网物理层安全传输技术与联邦学习的基础理论
2.1 引言
2.2 认知物联网物理层安全传输研究基础
2.3 基于多天线的物理层安全传输技术
2.4 面向物理层安全的协作干扰与能量收集技术
2.5 联邦学习架构及安全机制
2.6 本章小结
第3章 基于友好干扰机选择与功率分割的安全传输方案
3.1 引言
3.2 系统模型
3.3 友好干扰机的优化选择策略
3.4 理论性能分析
3.5 仿真验证及其结果分析
3.6 本章小结
第4章 基于双通信用户联合优化选择的安全传输方案
4.1 引言
4.2 系统模型
4.3 通信用户的最优化选择策略
4.4 理论性能分析
4.5 仿真验证及其结果分析
4.6 本章小结
第5章 基于能量收集和友好干扰机选择的安全传输方案
5.1 引言
5.2 系统模型和系统工作原理
5.3 协作用户优化选择策略
5.4 理论性能分析
5.5 仿真实验和结果分析
5.6 本章小节
第6章 协作干扰传输方案下的聚类联邦学习算法
6.1 引言
6.2 系统模型及问题定义
6.3 基于动量梯度下降的聚类联邦学习算法设计
6.4 基于动量梯度下降的聚类联邦学习算法收敛性分析
6.5 仿真实验与结果分析
6.6 本章小结
第7章 协作干扰传输方案下的零阶自适应聚类联邦学习算法
7.1 引言
7.2 零阶自适应聚类联邦学习算法设计
7.3 基于零阶自适应的聚类联邦学习算法收敛性分析
7.4 仿真实验与结果分析
7.5 本章小结
第8章 认知物联网未来的发展
8.1 引言
8.2 认知物联网物理层安全未来发展
8.3 认知物联网的智能化发展及应用
8.4 本章小结
附录 缩略语对照表
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