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中国工程院于全院士作序推荐战略性新兴领域“十四五”高等教育教材针对航天通信智能化趋势，将人工智能技术与航天通信技术相结合
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本书面向航天智能通信的发展与变化，首次系统介绍了航天智能通信的基本概念、原理和技术。着重介绍了人工智能方法在航天通信系统中的各种应用。全书共8章，主要概述了航天智能通信的相关概念、系统组成、功能特点，以及面临的挑战和发展趋势等，介绍了可用于航天通信各环节的机器学习、深度学习、强化学习、联邦学习、元学习等核心技术，按照通信系统分层思想重点介绍了基于人工智能的信道估计、数字调制信号解调、信道解码、频谱感知、资源调度和抗干扰等技术、方法及应用实例。 本书可作为高等院校通信工程、网络工程、信息工程、电子信息等专业高年级本科生和研究生教材，也可供相关专业的工程技术人员参考。
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前言二维码索引第1章 概述11.1 航天通信的概念与特点11.1.1 基本概念11.1.2 航天通信的特点31.2 航天智能通信的概念与特点41.2.1 基本概念41.2.2 航天智能通信的特点41.3 航天智能通信系统51.3.1 点对点航天通信系统模型51.3.2 点对点航天智能通信系统模型61.3.3 卫星智能通信系统61.4 航天智能通信的挑战与发展81.4.1 航天智能通信面临的挑战81.4.2 航天智能通信的发展趋势9第2章 航天智能通信技术基础112.1 机器学习112.1.1 机器学习的分类112.1.2 用机器学习解决通信问题的一般流程152.1.3 特征工程162.1.4 模型的评估和选择172.2 深度学习242.2.1 人工神经网络252.2.2 深度神经网络352.2.3 卷积神经网络352.2.4 循环神经网络392.3 强化学习442.3.1 传统强化学习算法452.3.2 深度强化学习算法462.4 联邦学习492.4.1 联邦学习过程492.4.2 联邦学习架构492.4.3 联邦学习类型512.4.4 存在的问题522.5 元学习522.5.1 元学习问题设置522.5.2 MAML53第3章 基于人工智能的信道估计573.1 传统物理模型信道估计573.1.1 信道估计原理583.1.2 基于导频的非盲信道估计593.2 基于压缩感知的多天线信道估计633.2.1 压缩感知理论633.2.2 基于压缩感知的信道估计算法643.3 数据驱动的智能卫星信道估计693.3.1 基于DNN的多天线时域信道估计模型703.3.2 基于CNN的多天线频域信道估计模型723.3.3 基于RNN的时变信道估计模型753.4 模型驱动的智能卫星信道估计773.4.1 深度残差网络辅助的OMP信道估计模型783.4.2 基于深度展开的AMP迭代信道估计模型803.5 基于元学习的小样本时变信道估计853.5.1 基于元学习的信道估计模型853.5.2 元学习的实现流程86第4章 基于人工智能的数字调制信号解调924.1 典型数字调制解调原理924.1.1 PSK调制解调934.1.2 QAM调制解调954.2 基于机器学习的数字调制信号解调964.2.1 基于机器学习的信号解调基本流程974.2.2 基于SVM的QPSK信号解调984.2.3 基于随机森林的16QAM信号解调994.3 基于深度学习的数字调制信号解调1004.3.1 基于MLP的解调器1014.3.2 基于CNN的解调器1024.3.3 基于SAE的解调器1034.3.4 深度学习解调仿真示例105第5章 基于人工智能的信道译码1095.1 基于神经网络的线性分组码译码1095.1.1 基本概念1105.1.2 编码原理1105.1.3 经典译码方法1115.1.4 基于RBF的通用译码方法1125.2 基于深度学习的LDPC码译码1145.2.1 编码原理1155.2.2 经典译码算法1185.2.3 基于置信传播-深度学习网络的LDPC码译码算法1195.3 基于深度学习的卷积码译码1215.3.1 编码原理1215.3.2 经典译码算法1235.3.3 基于CNN的卷积码译码方法1245.4 基于深度学习的Turbo码译码1275.4.1 编码原理1275.4.2 经典译码算法1295.4.3 基于RNN的Turbo码译码方法131第6章 基于人工智能的卫星资源调度1356.1 资源调度基本原理1356.1.1 资源的概念1356.1.2 传统资源调度方法1376.1.3 智能资源调度方法1386.2 基于DRL的跳波束系统资源调度1396.2.1 跳波束系统概述1396.2.2 基于DDQN的单智能体DRL资源调度1436.2.3 基于迁移学习的单智能体DRL资源调度1476.2.4 合作式多智能体DRL资源调度1496.3 基于联邦学习的卫星物联网系统资源调度1516.3.1 支持多任务联邦学习的卫星物联网系统概述1516.3.2 基于信道条件与本地训练效果的客户端选择1546.3.3 基于KM算法的功率和带宽分配1556.4 基于DRL的星地缓存资源调度1566.4.1 星地两级异构缓存网络概述1566.4.2 基于DRL的缓存决策161第7章 基于人工智能的频谱感知1677.1 基本概念1677.1.1 无线频谱分配1677.1.2 电磁频谱感知1697.2 传统电磁频谱感知方法1707.2.1 单用户频谱感知1717.2.2 协作频谱感知1757.3 基于深度学习的单用户频谱感知1797.4 基于深度学习的协作频谱感知181习题187第8章 基于人工智能的卫星抗干扰通信1898.1 抗干扰原理与方法1898.1.1 干扰与抗干扰1898.1.2 传统抗干扰方法1918.1.3 智能抗干扰方法1928.2 干扰认知技术1938.2.1 干扰检测技术1948.2.2 干扰识别技术1978.2.3 干扰参数估计2018.3 抗干扰波形重构技术2038.4 快速适变的鲁棒传输技术2078.5 实时抗干扰通信智能决策技术2088.5.1 决策模型2088.5.2 学习推理和智能决策210
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探索浩瀚宇宙，发展航天事业，建设航天强国，是我们不懈追求的航天梦。经过几代航天人的接续奋斗，我国航天事业创造了以“两弹一星”、载人航天、探月探火为代表的辉煌成就，走出了一条自力更生、自主创新的发展道路，积淀了深厚博大的航天精神。航天是宇航的第一阶段。航天活动可以帮助人类进一步认识和探索宇宙奥秘，发现和利用太空资源，进行空间探测和科学实验。同时，以通信、导航、遥感为代表的空间应用和相关产业，对世界政治、经济、军事、科学技术等方面都产生了广泛而深远的影响。在航天活动中广泛地存在着信息传输问题，也就是通信问题。无论是航天器探测到的地球表面和地下的各种特征信息、地面重要目标的位置信息、地球外的空间环境信息，还是航天器探测到的月球、行星、星际空间信息，最终都要由航天器传送到地球为研究者服务。航天通信是指利用电磁波进行地面与太阳系内的航天器或航天器之间的远程无线电通信。航天通信技术的核心是卫星通信，但也包括了其他航天器如空间站等的通信。随着计算机、人工智能和大数据等技术的快速发展，航天通信的智能化成为大势所趋。通过融入人工智能技术，不仅能够实现航天器（如卫星、飞船等）与地面站（终端）、其他航天器之间信息的智能传输、交换和处理，还能够实现传输环境的智能感知、传输过程的智能调整以及传输资源的智能调度，从而进一步提高了通信的有效性和可靠性。为了充分展现航天智能通信的发展与变化，本书内容围绕人工智能技术在航天通信系统中的主要应用，按照通信系统分层思想自底向上展开，共分8章。第1章概述了航天智能通信的相关概念、系统组成、特点，以及面临的挑战和发展趋势等；第2章介绍了航天智能通信技术基础，即人工智能领域的核心技术与概念，具体包括可用于航天通信各环节的机器学习、深度学习、强化学习、联邦学习和元学习等；第3章介绍了数据驱动、模型驱动以及基于元学习的智能信道估计方法；第4章探讨了基于机器学习与深度学习的智能解调方法；第5章重点阐述了适应线性分组码、LDPC码、卷积码和Turbo码特点的智能信道译码方法；第6章讨论了卫星资源智能调度问题，主要包括基于深度强化学习的跳波束系统资源调度，基于联邦学习的卫星物联网系统资源调度和基于深度强化学习的星地缓存资源调度；第7章分析了深度学习在单用户频谱感知和协作频谱感知领域的应用方案；第8章分析了卫星通信面临的干扰威胁，给出了智能抗干扰的技术框架，并系统地介绍了卫星智能抗干扰方法、干扰认知技术、抗干扰波形重构技术、可靠信令传输技术、快速适变的波形传输技术和智能决策技术等。本书特色如下：（1）编撰思想前瞻，智能前沿特色凸显。针对航天通信智能化趋势，教材在国内首次将人工智能技术与航天通信技术相结合，按照分层思想，自底向上安排了基于人工智能的信道估计、数字信号解调、信道译码、卫星资源调度、频谱感知和卫星抗干扰通信等理论知识，既保证了航天通信内容体系的完备性，又体现了航天通信的智能前沿性，有助于学生具备跨学科综合素质，更好地适应通信行业未来发展需求。（2）内容理实结合，能力培养基调凸显。针对航天通信强实践属性，教材在系统介绍航天智能通信基本理论和关键技术的基础上，按照分级思想，从简到繁安排了卫星通信信号演示、测量，基于深度学习的信道估计、信道解码，基于机器学习的QPSK、16QAM解调，基于DDQN的单智能体DRL资源调度仿真，以及基于中频模拟的卫星通信系统搭建等十余项信号级、模块级和系统级实践项目，既有助于学生牢固掌握基础理论，又有助于培养学生的创新能力和解决航天通信实际工程问题的能力。（3）配套资源多样，数字赋能特色凸显。针对文字表述单一局限性，教材基于纸质 电子相结合的新形态方式呈现，纸质教材配以二维码，链接与核心知识点、实践内容对应的课件、程序源码、示范课视频、实验指导书及视频、中国成就、习题答案等数字资源；电子版教材辅以知识图谱、能力图谱，实现了教材知识的结构化整理和能力培养的系统化展示。配套数字资源能够动态更新，既有助于教材支撑资源的时代性和丰富性，又有利于调动学生学习的主动性。本书的读者对象是电子信息类专业高年级本科生，信息与通信工程、电子信息专业的研究生，以及该领域的工程技术人员或同等水平人员。要求先修课程包括人工智能技术基础、通信原理、无线通信、卫星通信等。本书由代健美负责全书编撰和组织统稿，李长青、李金城参与编写第1章，杨帆、刘江参与编写第2章，刘丹谱参与编写第3、6章，尹良参与编写第4章，李炯、王璐参与编写第5、8章，丁晓进、张斌权参与编写第7章。在本书编写过程中，得到了航天工程大学、北京邮电大学以及南京邮电大学专家学者的大力支持。陈龙、刘金茹、杨瑾、刘文诺、刘家骏、熊稀南、张明钰、闫晓瞳对本书的实验代码调试、实验视频录制、文字校对等提供了大量帮助。同时，机械工业出版社的李馨馨编辑为本书的出版提供了很多帮助。此外，本书在写作过程中参考了有关书籍和文献，在此一并表示感谢。编 者
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