智能微波工程 王海明 無奇 9787030751881 【台灣高等教育出版社】

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書名：智能微波工程
ISBN：9787030751881
出版社：科學
著編譯者：王海明 無奇
叢書名：智能工程前沿叢書
頁數：216
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1543528
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內容簡介

近年來，以機器學習為核心的人工智能技術在計算機視覺、語音識別、廣告精準推送等領域的研究不斷深入，其應用範圍不斷拓展，已獲得了巨大成功。微波工程領域的研究者們也期望將人工智能技術應用於天線、元器件與電路設計以及通道建模等各個層面，進而發展出智能微波工程，以實現大幅度提升設計效能。智能微波工程也因此被認為是電磁場與微波技術領域最為活躍的研究方向，但其研究尚處於探索階段。本書系統討論智能微波工程的理論與技術，主要包括：機器學習和優化技術的基礎、多路徑機器學習輔助的天線智能設計、知識和數據混合驅動的天線陣列設計、多層機器學習輔助的天線射頻魯棒設計、毫米波片上螺旋電感智能設計、知識和數據混合驅動的通道建模等。為了方便讀者快速理解書中涉及的原理與概念，附錄中給出部分章節涉及的具體演算法的程序源代碼，同時給出了完整的程序源代碼包下載鏈接，讀者可直接下載獲取。 本書可作為高等院校相關專業高年級本科生及研究生的微波工程實驗教學參考書，也可供電磁場與微波技術領域的工程技術人員參考使用。

作者簡介

王海明，東南大學特聘教授、博士生導師。主要研究方向為智能天線射頻技術、智能電波測量與通道建模技術、智能無線通信感知定位一體化技術。2019年至今，擔任國家6G技術研發總體專家組專家。2022年起，擔任中國通信學會短距無線通信委員會副主任委員。2012年至2018年，任國際標準IEEE 802 11aj工作組副主席。發表學術論文100餘篇，獲授權國際/國家發明專利60餘件。研究成果2次獲江蘇省科技進步獎一等獎，2次獲IEEE標準突出貢獻獎。

目錄

「智能工程前沿叢書」序
前言
符號說明
第1章 緒論
1 1 主要研究進展及發展趨勢
1 1 1 微波電路與系統
1 1 2 天線與陣列
1 1 3 電波測量與通道建模
1 2 本書主要內容
第2章 微波工程簡介
2 1 微波電路與系統
2 1 1 微波傳輸線
2 1 2 微波器件
2 1 3 微波電路
2 1 4 微波網路分析
2 1 5 阻抗匹配
2 2 天線與陣列
2 2 1 天線
2 2 2 陣列
2 3 電波傳播機制與通道建模
2 3 1 電波傳播的理論基礎
2 3 2 無線通信中的電波傳播
2 3 3 電波傳播測量
2 3 4 通道建模
第3章 機器學習輔助優化
3 1 基本框架
3 2 機器學習技術簡介
3 2 1 監督學習
3 2 2 無監督學習
3 2 3 人工神經網絡
3 2 4 高斯過程回歸
3 2 5 支持向量回歸
3 3 最優化演算法
3 3 1 遺傳演算法
3 3 2 粒子群演算法
3 3 3 差分進化演算法
3 4 應用實例
3 4 1 基片集成波導背腔縫隙天線
3 4 2 分形貼片天線
3 4 3 帶通濾波器
3 5 本章小結
第4章 天線智能設計
4 1 多精度電磁模擬
4 2 協作式機器學習輔助建模
4 3 多路徑機器學習輔助優化
4 3 1 置信下限預篩選
4 3 2 多保真度高斯過程回歸
4 3 3 多路徑機器學習輔助優化
4 4 測試函數實驗
4 5 應用實例
4 5 1 超寬頻平面偶極子天線
4 5 2 三頻貼片天線
4 5 3 毫米波車載雷達天線陣列
4 6 本章小結
第5章 陣列智能設計
5 1 經典的陣列設計方法
5 2 有源元單元建模
5 2 1 基於有源元單元的建模
5 2 2 結合先驗知識的有源元單元建模
5 3 知識和數據混合驅動的天線陣列設計
5 4 應用實例
5 4 1 不規則形狀地板上的微帶天線陣列低副瓣設計
5 4 2 採用凸優化方法的多波束線陣設計
5 4 3 在位置約束下的採用進化演算法的微帶天線面陣設計
5 4 4 採用凸優化演算法的微帶天線面陣設計
5 5 本章小結
第6章 天線射頻智能魯棒設計
6 1 天線射頻的魯棒設計
6 1 1 經典魯棒設計方法
6 1 2 魯棒設計的分層策略
6 2 多層機器學習輔助優化
6 2 1 機器學習輔助優化
6 2 2 超立方體搜索問題的數學表示
6 2 3 最差情況分析
6 2 4 最大輸入容差超體積搜索
6 2 5 魯棒優化
6 3 應用實例
6 3 1 測試函數的MITH搜索
6 3 2 微帶貼片天線的MITH搜索
6 3 3 天線陣列的魯棒設計
6 3 4 串饋天線的魯棒設計
6 4 本章小結
第7章 片上螺旋電感智能設計
7 1 可變形的螺旋電感
7 1 1 任意多邊形螺旋電感繪製
7 1 2 可變螺旋電感的結構與特性
7 1 3 直流電感值近似計算
7 2 片上可變形的螺旋電感自動綜合
7 2 1 結合先驗知識的代理模型
7 2 2 片上可變螺旋電感自動綜合
7 3 應用實例
7 3 1 案例1：品質因數最大化
7 3 2 案例2：寬頻帶優化
7 3 3 案例3：面積最小化
7 4 本章小結
第8章 智能通道建模
8 1 基於幾何隨機模型的物理通道建模
8 1 1 通道模型和通道參數
8 1 2 無監督學習的多徑分簇演算法
8 2 基於人工神經網絡的預測性通道建模
8 2 1 純數據驅動的通道模型
8 2 2 知識和數據混合驅動的通道模型
8 3 應用實例：前向植被散射簇的智能建模
8 3 1 通道數據準備
8 3 2 物理統計通道模型
8 3 3 人工神經網絡結構與訓練
8 3 4 模型訓練結果與分析
8 3 5 模型驗證
8 4 本章小結
參考文獻
附錄A 帶通濾波器程序源代碼
附錄B 三頻貼片天線程序源代碼
附錄C 採用HKDT進行對AEP建模的程序源代碼
附錄D 採用MLAO進行MITH搜索的程序源代碼
附錄E 片上可變螺旋電感自動綜合程序源代碼
索引

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