Aprendizaje automático para el futuro Wi

Título original:

Machine Learning for Future Wi

Contenido del libro:

Una revisión exhaustiva de la teoría, la aplicación y la investigación del aprendizaje automático para las futuras comunicaciones inalámbricas.

En un solo volumen, Machine Learning for Future Wireless Communications ofrece un tratamiento exhaustivo y muy accesible de la teoría, las aplicaciones y los avances actuales en la investigación de los aspectos tecnológicos relacionados con el aprendizaje automático para las comunicaciones y redes inalámbricas. El desarrollo tecnológico del aprendizaje automático para las comunicaciones inalámbricas ha crecido de forma explosiva y es una de las mayores tendencias en las comunidades académicas, de investigación e industriales relacionadas.

La tecnología de aprendizaje automático basada en redes neuronales profundas es una herramienta prometedora para atacar el gran reto de las comunicaciones y redes inalámbricas impuesto por las crecientes exigencias en términos de capacidad, cobertura, latencia, flexibilidad de la eficiencia, compatibilidad, calidad de la experiencia y convergencia del silicio. El autor, un destacado experto en la materia, abarca una amplia gama de temas, entre ellos arquitectura y optimización de sistemas, procesamiento de capa física y capa cruzada, interfaz aérea y diseño de protocolos, formación de haces y configuración de antenas, codificación y segmentación de redes, adquisición y traspaso de células, programación y adaptación de velocidades, control de acceso radioeléctrico, almacenamiento proactivo inteligente en caché y asignación adaptativa de recursos. Organizado de forma única en tres categorías: Inteligencia de espectro, Inteligencia de transmisión e Inteligencia de red, este importante recurso:

⬤ Ofrece una revisión exhaustiva de la teoría, las aplicaciones y los desarrollos actuales del aprendizaje automático para redes y comunicaciones inalámbricas.

⬤ Abarca una amplia gama de temas, desde la arquitectura y la optimización hasta la asignación adaptativa de recursos.

⬤ Revisa las soluciones más avanzadas basadas en el aprendizaje automático para la cobertura de redes.

⬤ Incluye una visión general de las aplicaciones de los algoritmos de aprendizaje automático en las futuras redes inalámbricas.

⬤ Explora el backhaul y front-haul flexibles, la optimización y codificación entre capas, la radio full-duplex, el front-end digital (DFE) y el procesamiento de radiofrecuencia (RF).

Escrito para ingenieros profesionales, investigadores, científicos, fabricantes, operadores de redes, desarrolladores de software y estudiantes de posgrado, Machine Learning for Future Wireless Communications presenta en 21 capítulos una revisión exhaustiva del tema escrita por un experto en la materia.