Machine Learning for Future Wireless Communications (Hardcover)
Langue : anglais
Edité par John Wiley & Sons Inc, New York, 2020
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- Neuf
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Hardcover. A comprehensive review to the theory, application and research of machine learning for future wireless communications In one single volume, Machine Learning for Future Wireless Communications provides a comprehensive and highly accessible treatment to the theory, applications and current research developments to the technology aspects related to machine learning for wireless communications and networks. The technology development of machine learning for wireless communications has grown explosively and is one of the biggest trends in related academic, research and industry communities. Deep neural networks-based machine learning technology is a promising tool to attack the big challenge in wireless communications and networks imposed by the increasing demands in terms of capacity, coverage, latency, efficiency flexibility, compatibility, quality of experience and silicon convergence. The author a noted expert on the topic covers a wide range of topics including system architecture and optimization, physical-layer and cross-layer processing, air interface and protocol design, beamforming and antenna configuration, network coding and slicing, cell acquisition and handover, scheduling and rate adaption, radio access control, smart proactive caching and adaptive resource allocations. Uniquely organized into three categories: Spectrum Intelligence, Transmission Intelligence and Network Intelligence, this important resource: Offers a comprehensive review of the theory, applications and current developments of machine learning for wireless communications and networksCovers a range of topics from architecture and optimization to adaptive resource allocationsReviews state-of-the-art machine learning based solutions for network coverageIncludes an overview of the applications of machine learning algorithms in future wireless networksExplores flexible backhaul and front-haul, cross-layer optimization and coding, full-duplex radio, digital front-end (DFE) and radio-frequency (RF) processing Written for professional engineers, researchers, scientists, manufacturers, network operators, software developers and graduate students, Machine Learning for Future Wireless Communications presents in 21 chapters a comprehensive review of the topic authored by an expert in the field. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…
N° de réf. du vendeur 9781119562252
- Titre
- Machine Learning for Future Wireless Communications (Hardcover)
- Auteur
- Fa-Long Luo
- Éditeur
- John Wiley & Sons Inc, New York
- Année de publication
- 2020
- État de l'article
- new
- Reliure
- Hardcover
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1119562252
- ISBN à 13 chiffres
- 9781119562252
A comprehensive review to the theory, application and research of machine learning for future wireless communications
In one single volume, Machine Learning for Future Wireless Communications provides a comprehensive and highly accessible treatment to the theory, applications and current research developments to the technology aspects related to machine learning for wireless communications and networks. The technology development of machine learning for wireless communications has grown explosively and is one of the biggest trends in related academic, research and industry communities.
Deep neural networks-based machine learning technology is a promising tool to attack the big challenge in wireless communications and networks imposed by the increasing demands in terms of capacity, coverage, latency, efficiency flexibility, compatibility, quality of experience and silicon convergence. The author - a noted expert on the topic - covers a wide range of topics including system architecture and optimization, physical-layer and cross-layer processing, air interface and protocol design, beamforming and antenna configuration, network coding and slicing, cell acquisition and handover, scheduling and rate adaption, radio access control, smart proactive caching and adaptive resource allocations. Uniquely organized into three categories: Spectrum Intelligence, Transmission Intelligence and Network Intelligence, this important resource:
- Offers a comprehensive review of the theory, applications and current developments of machine learning for wireless communications and networks
- Covers a range of topics from architecture and optimization to adaptive resource allocations
- Reviews state-of-the-art machine learning based solutions for network coverage
- Includes an overview of the applications of machine learning algorithms in future wireless networks
- Explores flexible backhaul and front-haul, cross-layer optimization and coding, full-duplex radio, digital front-end (DFE) and radio-frequency (RF) processing
Written for professional engineers, researchers, scientists, manufacturers, network operators, software developers and graduate students, Machine Learning for Future Wireless Communications presents in 21 chapters a comprehensive review of the topic authored by an expert in the field.
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À propos de l’auteur
FA-LONG LUO, Ph.D, Silicon Valley, California, USA
Dr. Fa-Long Luo is an IEEE Fellow and an Affiliate Full Professor of Electrical & Computer Engineering Department at the University of Washington in Seattle. Having gained international high recognition, Dr. Luo has 36 years of research and industry experience in wireless communication, neural networks, signal processing, machine learning and broadcasting with real-time implementation, applications and standardization. Including his well-received book: Signal Processing for 5G: Algorithms and Implementations (2016, Wiley-IEEE), Dr. Luo has published 6 books and more than 100 technical papers in the related fields. Dr. Luo has also contributed 61 patents/inventions which have successfully resulted in a number of new or improved commercial products in mass production. He has served as the Chairman of IEEE Industry DSP Standing Committee and the Technical Board Member of Signal Processing Society. Dr. Luo was awarded the Fellowship by the Alexander von Humboldt Foundation of Germany.
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