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| 編輯推薦： |
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读者能够通过本书有效掌握智能超表面技术， 具备从理论分析到工程实践应用智能超表面的能力。
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| 內容簡介： |
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.本书以智能超表面关键技术研究为核心，建立从理论到应用的智能超表面技术体系。全书共分8 章，从6G标准网络架构介绍开始，追溯了智能超表面的历史演化进程，对其工作原理、应用场景和通信模型开展了详细剖析，依照技术体系的实现流程，深入研究了智能超表面技术核心难点——信道估计问题和反射系数优化问题。在本书的内容体系中，智能超表面的“智能”体现在两方面：一方面，超表面单元需要能够依据信道条件进行自适应配置，通过人工智能方法对超表面单元进行自主优化；另一方面，人工智能在实际中的应用要求更高的传输速率，智能超表面技术可为人工智能业务提供更强大的通信基础支撑，因此，本书进一步讨论了将智能超表面用于辅助AI 应用。在6G 绿色通信的目标下，本书详细分析了智能超表面的能量效率优化技术，最后梳理了新型智能超表面的技术进展。本书的重点在于智能超表面的优化设计及其实际应用，通过严谨的理论推导和精巧的机制设计，实现智能超表面对无线传输环境的自适应重构，在6G 的高可靠、低时延、低能耗通信系统设计上具有巨大的应用潜力和指导意义。
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| 關於作者： |
李立欣，博士，西北工业大学教授，博士生导师，通信工程系主任。任陕西省航空学会理事、陕西省航空学会数智低空专业委员会主任委员、中国航空学会人工智能技术分会委员。主要从事5G/6G无线通信、空天地一体化通信系统、人工智能与无线通信等交叉领域的研究工作。获陕西省技术发明奖等省部级科技奖励5项，出版专著/教材5部，发表学术论文200余篇，入选全球前2%顶尖科学家（Worlds Top 2% Scientists）。
林文晟，博士，西北工业大学副教授，九三学社社员。长期从事空天地一体化网络、协作通信网络设计与性能分析等研究，入选第八届中国科协“青年人才托举工程”，获2022年陕西省技术发明二等奖，发表国际高水平论文30余篇。
印通，中国航空工业西安航空计算技术研究所工程师，硕士毕业于西北工业大学。主要从事智能反射面、联邦学习、遗传算法应用等方向研究工作，发表国际学术论文5篇。
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| 目錄：
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第１章 绪论００１
１.１ ６Ｇ通信愿景００１
１.１.１ 分布式异构网络架构００１
１.１.２ 感知通信计算融合网络架构００３
１.１.３ 智能化网络架构００５
１.２ ６Ｇ通信中潜在的关键技术００８
１.２.１ 超大规模天线技术００８
１.２.２ 语义通信技术００９
１.２.３ 人工智能技术０１１
１.２.４ 智能超表面技术０１３
１.３ ６Ｇ潜在应用０２１
１.３.１ 高频通信０２１
１.３.２ 空间通信０２３
１.３.３ 物联网０２３
１.３.４ 无线边缘计算０２３
１.３.５ 物理层安全０２３
１.３.６ 频谱感知与共享０２４
参考文献０２６
第２章 智能超表面：技术溯源与工作原理０３３
２.１ 工作原理０３３
２.２ 部署形式０３４
２.２.１ 基于反射阵列的部署０３５
２.２.２ 基于超材料的部署０３６
２.３ 工作模式０３８
２.４ 智能超表面系统架构０４１
２.５ 智能超表面阵面设计０４１
２.５.１ 电磁单元设计与优化０４２
２.５.２ 阵列全波仿真与加工测试０４２
２.５.３ 控制模块设计０４３
２.５.４ 控制模块的码表提取０４３
２.５.５ 控制模块的响应速度０４３
２.５.６ 控制模块潜在功能需求０４４
２.６ 潜在关键技术０４４
２.６.１ 面向实现的波束赋形方案０４４
２.６.２ 使能近场０４７
２.６.３ 使能泛在感知与定位０４９
２.７ 工程化面临的挑战０５１
２.７.１ 硬件挑战０５１
２.７.２ 信道互易性０５２
２.７.３ 功耗分析０５３
２.８ 潜在标准化工作０５４
２.８.１ 概述０５４
２.８.２ ＲＩＳ和ＮＣＲ对比０５４
２.８.３ 潜在标准影响０５５
参考文献０５７
第３章 智能超表面：应用场景与通信模型０５９
３.１ 潜在应用场景０５９
３.１.１ 信号覆盖扩展０５９
３.１.２ 边缘速率提升与干扰抑制０６１
３.１.３ 安全通信０６２
３.１.４ 热点增流和视距多流传输０６３
３.１.５ 传输稳健性增强０６４
３.１.６ 降低移动边缘网络时延０６４
３.１.７ 用户中心网络０６５
３.１.８ 高精度定位０６５
３.１.９ 车联网通信０６６
３.１.１０ 无人机通信０６７
３.１.１１ 能量收集与传输０６７
３.１.１２ 减少电磁污染０６８
３.１.１３ 频谱认知分享０６９
３.１.１４ 背向反射０６９
３.１.１５ 基于ＲＩＳ的波束赋形基站０７０
３.２ 基本通信模型０７２
参考文献０７３
第４章 智能超表面：信道估计问题０７４
４.１ 现有工作与技术难点分析０７４
４.１.１ 现有工作０７４
４.１.２ 存在的问题与技术难点０７５
４.２ 基于人工智能的解决方案０７５
４.２.１ 系统模型０７６
４.２.２ 算法模型０７７
４.２.３ 仿真结果与分析０７９
参考文献０８１
第５章 智能超表面：反射系数优化问题０８３
５.１ 现有工作与技术难点分析０８３
５.１.１ 现有工作０８３
５.１.２ 存在的问题与技术难点０８４
５.２ 联邦学习基础理论０８４
５.２.１ 联邦学习模型０８４
５.２.２ 联邦平均算法０８７
５.３ 基于联邦学习的ＲＩＳ分布式速率优化０８８
５.３.１ 系统模型０８９
５.３.２ 基于联邦学习的隐式ＲＩＳ反射系数优化０９１
５.３.３ 仿真结果与分析０９３
５.４ 进化策略基础理论０９６
５.４.１ 进化策略理论概述０９６
５.４.２ 协方差矩阵自适应进化策略０９７
５.５ 基于进化理论的ＲＩＳ辅助通信系统性能研究０９８
５.５.１ 基于进化博弈的智能反射面辅助通信信道容量研究０９９
５.５.２ 基于协方差矩阵自适应进化算法的发射反射系数联合优化１０５
５.５.３ 仿真结果与分析１１２
参考文献１２０
第６章 智能超表面：辅助ＡＩ应用１２４
６.１ 现有工作与技术难点分析１２４
６.１.１ 现有工作１２４
６.１.２ 存在的问题与技术难点１２５
６.２ ＲＩＳ辅助联邦学习中的用户调度策略研究１２５
６.２.１ 系统模型１２６
６.２.２ 基于凸差算法的基站聚合向量与ＲＩＳ相移系数联合优化１２８
６.２.３ 仿真结果与分析１３１
６.３ 智能反射面辅助分层联邦学习通信计算一体化网络１３５
６.３.１ 引言１３５
６.３.２ 系统模型１３５
６.３.３ 分层联邦学习的性能分析与问题建模１４０
６.３.４ 基于更新范数的设备调度方案１４３
６.３.５ 基于连续凸逼近的求解１４４
６.３.６ 性能仿真与分析１４７
６.４ ＲＩＳ辅助通信的分组式异构联邦学习框架１５３
６.４.１ 系统模型１５３
６.４.２ 基于ＲＩＳ增强无线信道的贪心分组式联邦学习１５６
６.４.３ 仿真结果与分析１５９
参考文献１６６
第７章 智能超表面：能量效率分析１７０
７.１ 现有工作与技术难点分析１７０
７.１.１ 现有工作１７０
７.１.２ 存在的问题与技术难点１７２
７.２ 联邦学习使能ＲＩＳ通信系统的能量效率分析１７２
７.２.１ 系统模型１７２
７.２.２ 基于联邦学习的多ＲＩＳ并行配置优化１７５
７.２.３ 仿真结果与分析１８０
参考文献１８５
第８章 新型智能超表面技术１８８
８.１ 反射和透射一体的智能超表面１８８
８.１.１ ＳＴＡＲ硬件设计与调控１８９
８.１.２ 基于ＳＴＡＲＳ的三维定位１８９
８.２ 有源智能超表面１９０
８.３ 基于ＲＩＳ的新型大规模天线１９１
８.４ 基于ＲＩＳ的收发机１９２
８.５ ＲＩＳ使能空中计算１９３
参考文献１９５
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| 內容試閱：
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智能超表面是６Ｇ 的关键技术之一， 它由多个超表面单元构成平面（ 或不规则表面）阵列， 通过超表面单元对电磁波反射／ 透射特性的调控， 最大化接收合成信号的质量，实现对无线信道环境的自主配置。
智能超表面技术的提出， 颠覆了传统被动适应信道环境的系统设计思路， 人们可以通过部署智能超表面来主动使无线信道环境符合通信场景的需求， 从而突破无线信道环境的约束，使系统设计更为灵活。因此， 智能超表面为６Ｇ 提出了一个全新的技术愿景———智能可重构无线传播环境。
作为一项新兴的技术， 智能超表面也有着诸多称呼， 学术界常见的称呼还有可重构智能表面（ Ｒｅｃｏｎｆｉｇｕｒａｂｌｅ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｓｕｒｆａｃｅ， ＲＩＳ）、智能反射面（ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｒｅｆｌｅｃｔｉｎｇ Ｓｕｒｆａｃｅ，ＩＲＳ） 等。从字面意义来看， ＲＩＳ 强调超表面单元是智能、可重构的， 而ＩＲＳ 强调超表面的反射特性。但在大部分文献中，ＲＩＳ 和ＩＲＳ 几乎是等价的， 二者的使用取决于具体的场景、超表面的功能、作者的表达习惯等。近年来， 由于透射型超表面、有源超表面等的出现， ＩＲＳ 的称呼无法很好地涵盖这一技术大类， 因此本书统一采用“智能超表面” 和“ＲＩＳ” 来囊括这类技术。
在响应可持续发展战略方面， 智能超表面也具有得天独厚的优势， 它无须高能耗的射频器件， 仅通过调整反射／ 透射相位等特性就能实现信号的增强， 因此， 它被期望给未来通信系统提供更高传输速率的同时， 也比传统的中继技术、多天线技术等具有更低的能耗， 从而弥补５Ｇ 网络能耗大和在恶劣传播环境中效果不尽如人意的缺点。除在通信领域的应用之外， 智能超表面技术也可被应用于探测、感知、传能， 以及其他跨领域交叉方面。
本书以智能超表面关键技术研究为核心， 建立从理论到应用的智能超表面技术体系。全书共分８ 章， 从６Ｇ 标准网络架构介绍开始， 追溯了智能超表面的历史演化进程， 对其工作原理、应用场景和通信模型开展了详细剖析， 依照技术体系的实现流程， 深入研究了智能超表面技术核心难点———信道估计问题和反射系数优化问题。在本书的内容体系中， 智能超表面的“ 智能” 体现在两方面： 一方面， 超表面单元需要能够依据信道条件进行自适应配置， 通过人工智能方法对超表面单元进行自主优化； 另一方面， 人工智能在实际中的应用要求更高的传输速率， 智能超表面技术可为人工智能业务提供更强大的通信基础支撑， 因此， 本书进一步讨论了将智能超表面用于辅助ＡＩ 应用。在６Ｇ 绿色通信的目标下， 本书详细分析了智能超表面的能量效率优化技术， 最后梳理了新型智能超表面的技术进展。
本书通过智能超表面的发展历程溯源、技术原理剖析、应用场景建模、信道条件估计、反射系数优化、辅助人工智能和能量效率分析， 建立了循序渐进的逻辑体系， 重点在于智能超表面的优化设计及其实际应用， 通过严谨的理论推导和精巧的机制设计， 实现智能超表面对无线传输环境的自适应重构， 使读者能够通过本书有效掌握智能超表面技术， 具备从理论分析到工程实践应用智能超表面的能力。
本书作者李立欣教授和林文晟副教授受国家留学基金委资助任访问学者， 分别与国际通信领域顶级专家美国休斯顿大学的ＩＥＥＥ Ｆｅｌｌｏｗ （ ＩＥＥＥ 会士） ＺｈｕＨａｎ 教授和日本北陆先端科学技术大学院大学的ＩＥＥＥ Ｌｉｆｅ Ｆｅｌｌｏｗ （ ＩＥＥＥ 终身会士） Ｔａｄ Ｍａｔｓｕｍｏｔｏ 教授合作开展人工智能与无线通信的学科交叉领域前沿技术研究。在多个国家级、省部级课题的支持下， 在智能超表面优化设计研究领域积累了多项成果。本书是西北工业大学电子信息学院智能通信与信息处理团队的研究成果总结， 离不开诸多参与研究工作的研究生贡献， 先后参与工作的有马东徽、胡海鑫、王沛爵、刘海霞、印通等人， 在此深表感谢！
本书是国内第一部主题为６Ｇ 智能超表面与人工智能技术结合应用的系统性论著，是对作者近年来在智能超表面这一前沿交叉领域研究工作的一次梳理和总结， 旨在为６Ｇ技术领域的科研工作者系统性地介绍智能超表面通信系统的理论模型、优化方法和应用案。为了帮助广大读者更深入地学习和理解内容， 本书每个章节末尾附有大量参考文献， 全书共提供了近３００ 篇关于智能超表面及其应用的参考文献， 全面而翔实地介绍了该领域的研究进展， 并提供了最新的研究成果。
本书入选“十四五” 国家重点出版物《６Ｇ 前沿技术丛书》， 并得到西北工业大学精品学术著作培育项目资助出版， 深表感谢。由于作者的水平有限， 加之本领域技术理论发展迅速， 书中难免存在不妥之处， 恳请广大读者批评指正。
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