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| 編輯推薦： |
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1. 内容由浅入深，全面系统。既注重无线感知的基本概念和工作原理等基础知识的介绍，还综合涵盖了WiFi等通信技术的内容。同时，书中还展示了无线感知技术在智能交通、医疗等领域的跨学科应用前景，知识面全，覆盖面广，语言通俗易懂。2. 理论和编程实践相结合，书中展示了大量案例与实现，帮助读者快速入手实际应用开发。
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| 內容簡介： |
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本书全面系统地介绍了无线感知技术，包括基本理论、关键技术和案例应用。以WiFi 感知技术为例，首先详细探讨了其基础理论，然后介绍了数据采集、实验环境搭建和数据可视化的步骤。同时，深入讨论了信号处理技术，包括信号去噪、转换和提取等。进一步分析了五种无线感知理论模型，如空间统计模型、菲涅尔区模型等，并探讨了机器学习和深度学习在无线感知中的应用原理。通过丰富的应用案例，详细分析了人工智能算法在WiFi 感知中的实际应用。最后，讨论了无线感知技术在发展过程中的挑战和未来的发展趋势。本书内容系统全面，案例丰富，讲解深入，适合通信工程、电子信息等相关专业本科生、研究生以及无线感知领域的研究人员和工程技术人员参考学习。
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| 目錄：
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第1章 概论 001
1.1 无线感知技术的定义 002
1.2 无线感知分类 003
1.2.1 WiFi 感知 003
1.2.2 毫米波雷达感知 004
1.2.3 蓝牙感知 005
1.2.4 RFID 感知 008
1.2.5 超声波感知 009
1.2.6 感知技术优缺点比较 011
1.3 无线感知相关基础理论 012
1.3.1 无线感知目标检测理论 012
1.3.2 无线感知目标定位理论 015
1.3.3 无线感知目标成像理论 020
本章小结 023
第2章 无线感知技术基础 024
2.1 电磁波与无线电波 025
2.2 天线 025
2.2.1 天线的概述 026
2.2.2 天线的分类 026
2.3 信号与信道 027
2.3.1 信道的概念 028
2.3.2 模拟信号和数字信号 029
2.3.3 时域和频域 030
2.3.4 信号传输与信号特征 030
2.4 传播原理 031
2.4.1 基本传播机制 032
2.4.2 无线信道衰落 032
2.4.3 室内无线信道衰减模型 035
2.4.4 WiFi 信号的传播模型 036
2.5 正交频分复用(OFDM) 038
2.5.1 OFDM 的原理 038
2.5.2 OFDM 调制与解调 039
2.5.3 OFDM 的实现过程 040
2.5.4 OFDM 的保护间隔 042
2.6 多输入多输出(MIMO) 043
本章小结 044
第3章 WiFi CSI 信号采集 045
3.1 CSI 的介绍 046
3.1.1 CSI 的概述 046
3.1.2 信道冲击响应(CIR) 047
3.1.3 信道频率响应(CFR) 048
3.1.4 信道状态信息(CSI) 048
3.1.5 CSI 的应用领域 049
3.2 不同的CSI 采集工具 050
3.2.1 Linux 802.11 WiFi CSI Tool 050
3.2.2 Atheros CSI Tool 051
3.2.3 Nexmon CSI Extractor 052
3.2.4 ESP32 CSI Toolkit 052
3.2.5 PicoScenes 053
3.3 Linux 802.11 WiFi CSI Tool 环境搭建 053
3.3.1 软硬件环境 054
3.3.2 安装过程 054
3.3.3 利用create_ap 收数 058
3.3.4 Mointer 采集模式 058
3.4 CSI 数据解析 062
3.4.1 CSI 数据结构解析 062
3.4.2 CSI 的数据可视化 067
本章小结 072
第4章 无线感知信号处理与分析 073
4.1 相位偏移消除 074
4.2 移除离群点 075
4.2.1 Hampel 滤波器 075
4.2.2 小波去噪 077
4.2.3 巴特沃斯滤波器 080
4.3 信号转换 083
4.3.1 傅里叶变换 083
4.3.2 短时傅里叶变换 086
4.4 信号提取 090
4.4.1 过滤和阈值 090
4.4.2 信号压缩 090
本章小结 096
第5章 无线感知理论模型 098
5.1 空间统计模型 099
5.2 菲涅尔区模型 104
5.3 同心圆模型 109
5.4 感知范围模型 111
5.5 CSI 商模型 117
本章小结 120
第6章 机器学习在无线感知中的应用 121
6.1 机器学习概述 122
6.2 决策树 124
6.2.1 决策树定义 124
6.2.2 决策树的步骤与构建 125
6.2.3 属性选择度量 126
6.2.4 决策树剪枝 129
6.2.5 随机森林 130
6.2.6 应用举例 132
6.3 贝叶斯算法 133
6.3.1 贝叶斯决策理论 133
6.3.2 朴素贝叶斯 135
6.3.3 朴素贝叶斯法的参数估计 136
6.3.4 朴素贝叶斯方法 136
6.3.5 应用举例 138
6.4 支持向量机 139
6.4.1 支持向量机的算法原理 140
6.4.2 软间隔 142
6.4.3 核技巧 143
6.4.4 应用举例 144
6.5 KNN 算法 146
6.5.1 KNN 算法原理 146
6.5.2 三个基本要素 147
6.5.3 KD 树 150
6.5.4 K-近邻算法的优缺点 151
6.5.5 应用举例 152
本章小结 152
第7章 深度学习在无线感知中的应用 154
7.1 深度神经网络(DNN) 155
7.1.1 深度神经网络的结构 155
7.1.2 运行机制 158
7.1.3 应用举例 159
7.2 卷积神经网络(CNN) 160
7.2.1 完整的CNN 结构 161
7.2.2 卷积-感受野 164
7.2.3 反向传播 164
7.2.4 应用举例 165
7.3 循环神经网络(RNN) 168
7.3.1 循环神经网络原理 169
7.3.2 前向传播和反向传播 170
7.3.3 长短时记忆网络 173
7.3.4 应用举例 176
本章小结 177
第8章 无线感知技术设计实例 179
8.1 人体行为感知系统设计 180
8.1.1 实例概述 180
8.1.2 系统方案 180
8.1.3 关键技术 181
8.1.4 实验结果分析 200
8.2 夜间健康监护系统设计 212
8.2.1 实例概述 212
8.2.2 系统方案 212
8.2.3 关键技术 213
8.2.4 实验结果分析 237
本章小结 246
第9章 无线感知技术面临的挑战和未来发展趋势 247
9.1 面临的挑战 248
9.1.1 隐私保护和数据安全挑战 248
9.1.2 无线感知和现有网络的共存挑战 249
9.1.3 实时性要求和资源限制挑战 251
9.1.4 能量效率和功耗管理挑战 252
9.1.5 大规模部署和管理挑战 253
9.2 未来发展趋势 254
9.2.1 多模态感知和融合技术 254
9.2.2 边缘计算和云计算的结合 256
9.2.3 自主感知和智能决策 258
9.2.4 新兴应用领域的发展和应用 259
9.2.5 通信感知一体化 260
本章小结 271
参考文献 272
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| 內容試閱：
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无线感知技术是新一代信息技术中的关键技术之一，其通过分析和解释环境中的无线信号来获取信息，有望成为颠覆人类生产和生活方式的革命性技术。
本书旨在全面介绍无线感知技术的基本概念、关键技术、应用场景以及未来发展趋势。全书共分为9章，每一章都对相关技术方向进行系统介绍，希望为读者提供一份全面而深入的无线感知技术指南。
第1章介绍无线感知技术定义与基础理论，并从技术原理、发展背景、应用领域等出发介绍5种不同方案的无线感知技术，总结它们的优缺点，阐述每种方案的最佳应用领域。第2章全面探讨无线感知的基础技术，并深入介绍其传播原理及相关的关键要素。第3章介绍WiFi无线感知与数据采集，包括CSI (信道状态信息)、采集方法、实验环境搭建以及采集数据可视化等。第4章深入探讨信号处理这一关键技术，系统介绍了相关的信号去噪、信号转换和信号提取等技术。第5章介绍了空间统计模型、菲涅尔区模型、同心圆模型、感知范围模型和CSI商模型等5种典型的无线感知理论模型，帮助读者深入理解这些理论模型，并能够在实际应用中有效利用以设计和调整无线感知系统，满足各种复杂场景和要求。第6章深入讲解机器学习在无线感知技术的应用，介绍了决策树、贝叶斯算法、支持向量机和KNN 算法等，并通过具体的实例讲解机器学习算法的应用。第7章讲解无线感知技术与深度学习中的DNN (深度神经网络)、CNN (卷积神经网络)、RNN (循环神经网络)和RNN 的变体LSTM (长短时记忆网络)等神经网络结构的融合，揭示这一结合对无线感知技术的深远影响。第8章通过人体行为感知系统设计和夜间健康监护系统设计两个实例，从系统方案、关键技术、实验结果分析等方面全面讲解无线感知系统的设计与实现。第9章介绍无线感知技术发展中的挑战以及未来趋势。
本书适合高等院校通信工程、电子信息等相关专业的本科生、研究生阅读学习，也可供无线感知领域研究人员以及相关企业工程技术人员参考。
在编写本书的过程中，笔者遵循客观、准确、深入的原则，力求为读者提供一份系统全面的无线感知技术学习指南。通过阅读本书，读者将能够全面深入地了解无线感知技术的基本概念、关键技术、应用场景以及未来发展趋势，从而为在相关领域的学习、研究和工作提供有力支持。
全书由张锐编著并统稿。感谢王燕、周卫斌、游国栋和课题组成员李庚亮、韩宗磊、黄津川、付俊淋、刘婷婷、刘东恺、王永霞和刘庆奥在内容编写、资料搜集和图形绘制等方面做出的大量工作。另外，本书参考了一些相关的文献，从中受益匪浅，在此对这些文献的著作者表示深深的感谢！ 最后，要向所有为本书的编写和出版提供支持和帮助的人表示衷心的感谢！愿本书能够成为广大读者学习无线感知技术的重要参考资料，为推动无线感知技术的发展和应用作出积极的贡献！
由于笔者学识水平有限，书中不妥之处在所难免，恳请广大读者批评指正！
张锐
2024年2月于天津
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