6G潜在关键技术（下册）
作者: 郑凤 编著26.34万字78人 正在读
已完结现代当代当代文学
作品简介
[电子工业出版社]
目录 (141章)
倒序
正文
封面1.1.1频段定义前折页1.1.2通信特性版权信息1.2.1地面通信1.2.2空间通信1.2.3纳米网络通信1.3.1半导体器件1.3.2天线1.3.3放大器1.3.4收发器1.3.5调制器1.4.1信道建模1.4.2信道测量1.4.3信道估计1.5.1调制1.5.2编码1.5.3多天线1.6.1THz与RIS1.6.2THz与OAM1.7.1安全优势1.7.2安全隐患2.1.1定义2.1.2特点2.1.3应用场景2.1.4VLC与RF系统的对比2.2.1发射器件2.2.2接收器件2.3.1光通量2.3.2发射功率2.3.3信道损耗2.3.4接收功率2.3.5接收机噪声与信噪比2.3.6阴影2.4.1物理层模型2.4.2调制2.4.3MIMO2.4.4多址方案2.5.1双跳混合RF/VLC系统2.5.2机会分离网络2.5.3具有集中单元的异构网络2.6未来挑战3.1全双工系统概况3.2.1物理隔离方向(1)3.2.1物理隔离方向(2)3.2.2空间隔离方向3.3.1天线和电路设计3.3.2物理层算法设计3.3.3网络基础和协议设计4.1多址接入技术的发展4.2非正交多址接入技术研究现状4.36G中的非正交多址接入技术4.4.1速率分裂多址接入4.4.2速率分裂与使能技术4.5非正交多址接入技术面临的挑战5.1网络架构的发展5.2基本特征5.3DOICT融合5.46G网络逻辑架构5.5.1端到端强制驱动架构5.5.2智慧感知网络5.5.3数字孪生技术5.5.4确定性数据传输5.6.1天基网络5.6.2空基网络(1)5.6.2空基网络(2)5.6.2空基网络(3)5.6.2空基网络(4)5.6.3海基网络5.7.1类脑神经元信号传递机理的无线异构网络5.7.2类生物免疫系统机制的网络内生安全防御6.1.1机器学习原理介绍6.1.2机器学习在物理层的应用(1)6.1.2机器学习在物理层的应用(2)6.1.2机器学习在物理层的应用(3)6.1.2机器学习在物理层的应用(4)6.1.2机器学习在物理层的应用(5)6.1.3基于深度学习的物理层无线通信技术6.1.4人工智能在应用层的应用6.1.56G网络安全层中的机器学习技术6.2.1边缘智能基本概念和问题6.2.2边缘智能的关键技术(1)6.2.2边缘智能的关键技术(2)6.2.2边缘智能的关键技术(3)6.2.3边缘智能与6G的融合6.2.4未来研究方向与挑战6.2.5边缘智能未来应用愿景6.3.16G的区块链优势6.3.2基于区块链的6G频谱管理和数据共享(1)6.3.2基于区块链的6G频谱管理和数据共享(2)6.3.2基于区块链的6G频谱管理和数据共享(3)6.3.3基于区块链的6G系统具体应用6.3.4区块链在6G网络中可能的应用方向6.4终端友好型AI技术7.1.1语义通信的基本概念7.1.2语义与知识表示系统7.1.3语义信源和信道编码7.1.4语义通信中的反馈与跨层交互7.1.5高保真度的语义通信拟议框架7.1.6语义通信的应用实例7.2.1MTC概述7.2.26G中的MTC7.2.3完整的MTC网络架构7.2.4节能型MTC设备7.2.5全球可扩展mMTC7.2.6任务关键型MTC（cMTC）7.3.1感知通信计算一体化的定义7.3.2信息处理的基本要素7.3.3感知通信计算一体化的技术模式7.3.4云、网络、边缘和终端一体化7.3.5AI/ML分离7.3.6关键技术(1)7.3.6关键技术(2)7.3.7面临的挑战7.4.16G时代的频谱使用和共享7.4.2动态智能频谱共享与接入7.4.3频谱共享在6G中的定义7.4.4相关技术7.4.5存在的问题7.5.1物联网中的同步无线信息和电力传输7.5.2利用无蜂窝大规模MIMO实现同步无线信息和能量传输7.5.3联邦学习的同步无线信息和功率传输7.5.4未来SWIPT所面临的挑战8.1.1为什么6G需要信任网络8.1.26G中信任网络的用例8.1.3信任网络的约束8.1.4信任网络的原理8.2.16G中的网络安全架构8.2.26G体系结构中的后量子密码安全8.2.3软件和人工智能定义的安全8.2.4确保电信云的融合8.3.1物理层的安全性促使6G连接高效可靠8.3.2适用于6G网络的分布式和协作PHY安全协议8.3.3无蜂窝大规模MIMO和智能反射面的安全性8.3.4在6G中使用可见光通信的物理层安全性8.4.1未来超互联移动世界中的隐私保护要求8.4.2隐私保护技术8.4.3标准化和法则问题反侵权盗版声明封底
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