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内容大纲
本书系统阐述了无线感知技术的基础理论、核心技术和应用实践，内容涵盖Wi-Fi、毫米波、RFID、声学感知、多模态感知等多个模态的基本原理与实践方法，同时深入分析了无线信号处理、多模态数据融合、嵌入式计算框架等核心技术。书中还结合具体案例，展示了无线感知技术在智能制造、智慧交通、健康监护等领域的应用效果。
本书不仅适合对无线感知技术感兴趣的科研工作者和工程师阅读，也为物联网、人工智能、无线通信等相关领域的高校师生提供了宝贵的学习参考。通过对本书内容的系统学习，读者将掌握无线感知技术的核心要点，了解其在前沿科技与实际应用中的巨大潜力。 -
作者介绍
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目录
前言
第1章 无线感知概述
1.1 无线感知
1.1.1 什么是无线感知
1.1.2 无线感知的背景与发展历史
1.1.3 无线感知的发展现状
1.2 智能无线感知
1.2.1 什么是智能无线感知
1.2.2 无线感知与人工智能
1.3 智能无线感知的典型应用
1.3.1 智能制造
1.3.2 智能交通
1.3.3 环境监测
1.3.4 健康监护
1.4 机遇与挑战
1.4.1 机遇
1.4.2 挑战
1.5 本章小结
参考文献
第2章 无线感知架构与技术
2.1 无线感知架构
2.1.1 多元感知主体数据追踪
2.1.2 多模态数据融合解析
2.2 无线感知核心技术
2.2.1 信号处理与分析
2.2.2 网络通信与协议
2.2.3 嵌入式人工智能
2.2.4 高性能感知算法
2.2.5 资源调度与分配
2.3 本章小结
参考文献
第3章 信号
3.1 信号的基本特征
3.1.1 接收信号强度
3.1.2 信道状态信息
3.2 物理特性
3.2.1 多普勒频移
3.2.2 信号到达角度
3.2.3 飞行时间
3.2.4 人体坐标系下的速度谱
3.2.5 3D点云
3.2.6 微多普勒
3.3 本章小结
参考文献
第4章 无线感知信号
4.1 模拟信号和数字信号
4.1.1 模拟信号简介
4.1.2 数字信号简介
4.1.3 模拟信号与数字信号的转换
4.2 信号采样与采样定理
4.3 感知信号类型
4.3.1 调频连续波信号
4.3.2 OFDM
4.4 本章小结
参考文献
第5章 信号处理基础
5.1 信号滤波
5.1.1 数字滤波简介
5.1.2 滑动平均滤波
5.1.3 卡尔曼滤波
5.1.4 粒子滤波
5.2 时频分析
5.2.1 傅里叶变换
5.2.2 短时傅里叶变换
5.2.3 离散小波变换
5.3 本章小结
参考文献
第6章 射频识别感知
6.1 射频识别技术
6.1.1 射频识别的技术背景
6.1.2 射频识别的历史和现状
6.1.3 射频识别系统的硬件组成
6.2 信号建模与传输
6.2.1 射频识别频段
6.2.2 EPCglobal标准
6.2.3 射频识别数据类型
6.3 特征提取与解析
6.3.1 快速傅里叶变换
6.3.2 小波变换
6.3.3 解卷绕算法
6.4 场景感知与计算
6.4.1 定位算法
6.4.2 行为识别算法
6.4.3 生理指标监控
6.5 应用领域与分类
6.5.1 智能家居
6.5.2 智慧仓储
6.5.3 智慧零售
6.6 本章小结
参考文献
第7章 声学感知
7.1 声学感知的背景
7.1.1 声学感知的分类
7.1.2 声学感知的应用
7.2 信号传输与建模
7.2.1 常用的软硬件设备
7.2.2 常用的声学感知信号
7.2.3 信号的传输与多径效应
7.3 特征提取与解析
7.3.1 语音信号的特征提取
7.3.2 单频信号的特征提取
7.3.3 OFDM信号的特征提取
7.3.4 FMCW信号的特征提取
7.4 本章小结
参考文献
第8章 Wi-Fi感知
8.1 Wi-Fi感知的背景与信号特征演化
8.1.1 Wi-Fi感知的功能
8.1.2 Wi-Fi感知的发展历程
8.2 信号建模与传输
8.2.1 信道状态信息的建模
8.2.2 菲涅尔区与路径长度变化率
8.2.3 常见的相位偏差
8.2.4 商与共轭乘
8.3 特征提取与解析
8.3.1 短时傅里叶变换及路径长度变化率的获取
8.3.2 参数联合评估方法
8.3.3 速度合成
8.4 应用领域与分类
8.4.1 定位与跟踪
8.4.2 行为识别
8.4.3 状态跟踪
8.4.4 其他应用
8.5 本章小结
参考文献
第9章 毫米波雷达感知
9.1 雷达的技术背景
9.1.1 雷达的历史和现状
9.1.2 雷达的应用
9.1.3 雷达的硬件组成
9.1.4 雷达的探测基础
9.2 毫米波雷达原理
9.2.1 调频连续波信号原理
9.2.2 信号传播模型
9.2.3 距离测量
9.2.4 速度测量
9.2.5 角度测量
9.3 特征提取与解析
9.3.1 微多普勒分析
9.3.2 雷达点云生成
9.3.3 点云聚类
9.3.4 信号分解
9.4 场景感知与计算
9.4.1 追踪定位
9.4.2 生命体征监测
9.4.3 行为识别
9.4.4 人体成像
9.5 毫米波雷达应用领域
9.5.1 智能家居
9.5.2 医疗健康监控
9.5.3 智能驾驶
9.6 本章小结
参考文献
第10章 多模态感知
10.1 多模态感知的背景
10.2 多模态感知的发展历程
10.3 多模态信号的处理
10.3.1 神经网络处理方法
10.3.2 系统设计及原理
10.4 应用领域与分类
10.4.1 多模态感知及其优势
10.4.2 多模态感知的应用背景
10.4.3 多模态感知的典型应用
10.5 本章小结
参考文献
第11章 边缘人工智能
11.1 边缘人工智能的定义
11.1.1 边缘人工智能的概念
11.1.2 边缘人工智能的实现手段
11.1.3 边缘人工智能的应用场景和发展趋势
11.2 边缘人工智能的训练与数据传输设计
11.2.1 深度学习
11.2.2 反向传播
11.2.3 神经网络模型的压缩
11.2.4 神经网络的通信优化
11.3 面向硬件的人工智能加速
11.3.1 GPU加速技术
11.3.2 FPGA的基本原理和架构
11.3.3 深度学习编译器
11.4 边缘人工智能的信息安全与隐私保护
11.4.1 差分隐私
11.4.2 模型水印攻击
11.4.3 梯度泄露攻击
11.4.4 成员推理攻击
11.5 嵌入式人工智能开发平台和案例
11.5.1 软件开发平台
11.5.2 TensorFlow Lite部署示例
11.6 本章小结
参考文献
第12章 Wi-Fi呼吸感知系统
12.1 呼吸感知的基本原理
12.1.1 菲涅尔区模型
12.1.2 穿墙感知模型
12.2 软硬件平台设计
12.2.1 基本设备
12.2.2 硬件配置
12.2.3 软件架构
12.3 基于Wi-Fi信号的动态呼吸监测系统设计
12.3.1 数据预处理模块
12.3.2 最佳投影分析模块
12.3.3 信噪分离模块
12.3.4 人体位置信号增强算法
12.3.5 短时窗口变换
12.3.6 多天线选择性融合算法
12.3.7 系统精度评估
12.4 本章小结
参考文献
第13章 基于Wi-Fi与声学融合的高精度室内定位实现
13.1 定位的基本原理
13.1.1 Wi-Fi定位的基本原理
13.1.2 声学定位的基本原理
13.2 软硬件平台设计
13.3 多模态融合定位的实现流程
13.3.1 基于Wi-Fi信号路径长度的距离特征提取
13.3.2 基于脚步声到达角度的角度特征提取
13.4 本章小结
参考文献
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