无线网络压缩传感

在奈奎斯特采样定理指导下的信息获取、存储、融合、处理及传输等成为信息领域进一步发展的瓶颈。为解决上述问题，由D.Donoho(美国科学院院士)、E.Candes(Ridgelet，Curvelet创始人)及华裔科学家T.Tao(2006年菲尔兹奖获得者)等人提出了一种新的信息获取指导理论，即压缩传感（Compressive Sensing（CS））。该理论一经提出，就在信息论、信号/图像处理、医疗成像、模式识别、地质勘探、光学/雷达成像、无线通信等领域受到高度关注。目前CS理论的研究尚属于起步阶段，但已表现出了强大的生命力，并已发展了一些CS理论，成为数学领域和工程应用领域的一大研究热点。

压缩传感是一种新的信号处理模式，指出对可压缩的信号可通过远低于奈奎斯特标准的方式进行数据采样，仍能够精确地恢复出原始信号，有助于高效准确地获取、存储、融合和处理大数据集。本书以压缩传感在无线网络中的应用为主题，详细阐述了如何有效地把压缩传感技术应用到各种无线网络中，如何综合应用信号处理、优化、信息论、通信和网络观念去解决工程问题。全书共3大部分10章。第1部分 概述，含第1-2章：1.引言；2.无线网络概览；第2部分 压缩传感技术，含第3-5章：3.压缩传感框架；4.稀疏优化算法；5.压缩传感模数转换器。第3部分 基于压缩传感的无线通讯，含第6-10章：6.压缩信道评估；7.超宽带系统；8.定位；9.多址访问；10.认知无线电网络。

本书内容涵盖的基础知识及压缩传感技术在无线网络中的应用，介绍了从事压缩传感工作所需知识，说明了压缩传感的优点与局限，指出了在无线网络中充分利用压缩传感技术优点所需要的技能，其中压缩传感信号处理方法受到各个领域研究人员和工程师们的极大关注，是从事压缩传感工作学生、研究人员和通信工程师们重要参考书。

作者韩竹（Zhu Han）是休斯敦大学电气和计算机工程系副教授，因其在无线通讯资源分配和安全方面的贡献2014年当选为IEEE-fellow，主要研究方向包括无线资源的分配和管理、无线通信和网络、博弈论、无线多媒体和安全。

杜利东，助理研究员