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| 編輯推薦： |
内容涵盖了海天一体信息网络的架构、技术和应用，从多个维度深入探讨了海天一体信息网络的概念、基础架构、技术标准、关键技术、安 全和应用等方面。
理论详尽，而且充分考虑到实际应用，提供了多个实战案例，阐述了如何在实际应用中构建和应用海天一体信息网络，让读者从理论到实践能得到充分的帮助。
海天一体信息网络是当下网络技术发展的前沿之一，该书的内容也是当前网络技术的新研究成果之一，可以帮助读者了解网络技术发展的新趋势和未来方向。
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| 內容簡介： |
本书围绕新型海天一体信息网络，探讨了海天一体信息网络的体系架构、资源分配、通信组网与协同优化等核心问题，概述海天一体信息网络并提出一体化海洋信息网络体系架构，探讨了海天一体信息网络资源协作分配优化的相关方法，以及面向高 效水下通信组网的水声信道估计方法与水声通信网络协议，在此基础上进一步探讨了大规模海洋物联网智能组网技术与跨域无人平台集群智能协同与组网优化方法，详细介绍了新型海洋工程装备。本书提出的新型海天一体信息网络相关的技术为一体化海洋通信架构与协议、水下通信与组网、海洋物联网的智能协同与组网优化等相关研究提供了新的研究方法与思路。
本书可作为高等院校信息与通信工程、人工智能、水声通信和自动化等专业师生的教学与学习参考书，也可供相关领域的研究工作者与实践工作者参考。
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| 關於作者： |
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杜军 博士，清华大学电子工程系助理研究员。主要研究领域为面向5G/6G异构网络及空间信息网络的智能组网、协同编队、协同探测、协同决策等技术研究，以及资源协同与优化、机器学习与网络经济学、信息传播等理论及应用等。研究成果发表包括IEEE JSAC、WCM、TWC等通信与信息领域顶 级期刊在内的SCI/EI论文七十余篇，授权专利十项，出版中英文专著六部，获得IEEE IWCMC、IEEE ICC等会议最佳论文奖，成果得到了国际同行的广泛认可，并在海洋及航天通信网等重大工程中得到了成功应用；曾获得吴文俊人工智能优 秀青年奖、中国电子学会技术发明奖一等奖、吴文俊人工智能科学技术发明奖一等奖、中国科技产业化促进会科技创新一等奖、日内瓦发明展会银奖、北京市科学技术进步奖二等奖（排名10）等科研奖励，入选中国科协青年人才托举工程。 任勇 清华大学电子工程系教授、博士生导师。任勇教授和他的研究团队一起，在长达9年的时间内，围绕无线智能自组织网络关键技术及难题展开研究，通过持续不断的探索攻关，取得了系列创新成果。在无线智能自组织网络拓扑控制、传输调度与信道分配、协作分集技术等方面取得创新成果为提高自组织网络传输性能奠定了关键理论和技术基础;研制开发的智能自组织网络节点等硬件设备、小型城镇气象预报与自助信息服务系统等平台均达到或超过目前国际主流气象信息服务系统，并得到积极的社会推广和应用，创造了可观的经济效益和社会效益。
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| 目錄：
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第 1章 海天一体信息网络概述 1
1.1 引言 1
1.2 海天一体信息网络的应用 2
1.2.1 面向广域覆盖的海洋超宽带应用 2
1.2.2 面向海量接入的海洋物联网应用 5
1.2.3 面向超可靠超低时延的海洋信息服务 8
1.3 未来展望 11
参考文献 11
第 2章 一体化海洋信息网络体系架构 13
2.1 引言 13
2.2 海天一体信息网络的构成 14
2.2.1 天基平台 16
2.2.2 空基平台 16
2.2.3 陆基平台 16
2.2.4 海基平台 16
2.2.5 潜基平台 16
2.3 一体化海洋信息网络协议 17
2.4 多平台通信接入方式及典型的应用场景 19
2.5 未来展望 23
参考文献 23
第3章 海洋“三全”广域宽带通信 25
3.1 引言 25
3.2 近海中继通信网络传输 27
3.2.1 相关技术研究综述 27
3.2.2 系统模型 28
3.2.3 空中基站部署配置优化问题 30
3.2.4 空中基站部署配置联合优化方法 31
3.2.5 仿真分析 34
3.3 海上环境自适应的组播中继通信系统 38
3.3.1 相关技术研究综述 38
3.3.2 系统模型 39
3.3.3 波束成形矢量和中继处理矩阵联合优化 43
3.3.4 基于ZFBF的优化方法 51
3.3.5 仿真分析 53
3.4 海洋广域覆盖网络服务质量保障 57
3.4.1 相关技术研究综述 57
3.4.2 系统模型 58
3.4.3 空中基站部署优化问题及方法 62
3.4.4 仿真分析 64
3.5 未来展望 67
参考文献 68
第4章 水下通信与水声组网 73
4.1 引言 73
4.2 水下通信系统概述 73
4.2.1 水声通信 73
4.2.2 水下光通信 74
4.2.3 水下电磁波通信 75
4.3 水声信道特性 76
4.3.1 传播衰减 76
4.3.2 海洋环境噪声 77
4.3.3 可用通信带宽 78
4.3.4 多径传播 79
4.3.5 多普勒效应 80
4.3.6 强时变特性 81
4.4 基于稀疏贝叶斯学习算法的水声信道估计 84
4.4.1 稀疏贝叶斯学习算法 84
4.4.2 广义近似消息传递 87
4.4.3 基于广义近似消息传递稀疏贝叶斯学习的水声信道估计 93
4.4.4 仿真分析 95
4.4.5 试验数据处理 98
4.5 定向接收低冲突率水声通信网络的信道接入控制协议 100
4.5.1 定向接收水声通信技术 101
4.5.2 定向接收水声通信网络协议设计 106
4.5.3 仿真分析 110
4.6 未来展望 113
参考文献 114
第5章 大规模海洋物联网智能组网技术 115
5.1 引言 115
5.2 水下传感器网络路由技术 116
5.2.1 相关技术研究综述 116
5.2.2 基于水下曲线声传播的混合人工鱼群 蚂蚁集群路由算法 117
5.2.3 仿真分析 123
5.3 能量感知的自适应水下分簇算法 131
5.3.1 相关技术研究综述 131
5.3.2 水下节点信道模型 135
5.3.3 水下分簇算法设计 138
5.3.4 仿真分析 140
5.4 基于UUV的水下物联网分层数据采集方案 144
5.4.1 相关技术研究综述 145
5.4.2 基于时延 能效折中的汇点选择 147
5.4.3 基于信息价值的UUV路径规划 154
5.4.4 仿真分析 160
5.5 基于马尔可夫奖励过程的UUV路径规划 166
5.5.1 相关技术研究综述 167
5.5.2 基于马尔可夫奖励过程的UUV路径规划算法 168
5.5.3 仿真分析 171
5.6 大规模海洋网络可靠性分析 177
5.6.1 相关技术研究综述 178
5.6.2 面向大规模海洋网络的可靠性优化 179
5.6.3 仿真分析 191
5.7 未来展望 195
参考文献 195
第6章 跨域无人平台集群智能协同与组网优化 204
6.1 引言 204
6.2 UAV-USV物联网协同数据采集 204
6.2.1 相关技术研究综述 204
6.2.2 物联网节点传输功率及部署联合优化 206
6.3 UAV-USV-UUV协同任务路径规划 220
6.3.1 相关技术研究综述 220
6.3.2 面向水下目标围捕任务的3V协同路径规划 221
6.3.3 仿真分析 225
6.4 未来展望 226
参考文献 227
第7章 新型海洋工程装备相关综述 229
7.1 深海漂浮平台 229
7.1.1 相关技术研究综述 229
7.1.2 关键核心技术 230
7.2 超视距探海雷达 231
7.2.1 相关技术研究综述 232
7.2.2 系统总体设计 233
7.2.3 关键核心技术 234
7.3 无人自主潜航器 235
7.3.1 相关技术研究综述 235
7.3.2 系统总体设计 239
7.3.3 关键核心技术 240
7.4 深远海智能网箱 242
7.4.1 相关技术研究综述 242
7.4.2 系统总体设计 244
7.5 未来展望 246
第8章 结论与展望 248
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