| Título : |
Low-overhead Communications in IoT Networks : Structured Signal Processing Approaches |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Shi, Yuanming, Autor ; Dong, Jialin, Autor ; Zhang, Jun, Autor |
| Mención de edición: |
1 ed. |
| Editorial: |
Singapore [Malasya] : Springer |
| Fecha de publicación: |
2020 |
| Número de páginas: |
XIV, 152 p. 350 ilustraciones, 19 ilustraciones en color. |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-981-1538704-- |
| Nota general: |
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. |
| Palabras clave: |
Ingeniería Ingeniería Informática Red de computadoras Aprendizaje automático Tecnología e Ingeniería Ingeniería Informática y Redes |
| Índice Dewey: |
620 Ingeniería operaciones afines |
| Resumen: |
Los recientes avances en comunicaciones inalámbricas, redes y sistemas integrados han impulsado varias aplicaciones innovadoras de Internet de las cosas (IoT), por ejemplo, ciudades inteligentes, atención médica móvil, conducción autónoma y drones. Una característica común de estas aplicaciones son los estrictos requisitos para las comunicaciones de baja latencia. Teniendo en cuenta el tamaño pequeño típico de la carga útil de las aplicaciones de IoT, es de vital importancia reducir el tamaño del mensaje general, por ejemplo, información de identificación, símbolos piloto para la estimación del canal y datos de control. Estas comunicaciones de bajo costo también ayudan a mejorar la eficiencia energética de los dispositivos de IoT. Recientemente, se han introducido y desarrollado técnicas de procesamiento de señales estructuradas para reducir los gastos generales de los problemas de diseño clave en las redes de IoT, como la estimación de canales, la identificación de dispositivos y la decodificación de mensajes. Al utilizar estructuras de sistemas subyacentes, incluidas la escasez y el rango bajo, estos métodos pueden lograr importantes mejoras en el rendimiento. Este libro proporciona una descripción general de cuatro modelos estructurados generales de procesamiento de señales: un modelo lineal disperso, un modelo de demezcla ciega, un modelo de demezcla ciega dispersa y un modelo lineal aleatorio, y analiza sus aplicaciones para permitir comunicaciones de bajo costo en redes de IoT. Además, presenta algoritmos prácticos basados en enfoques de optimización convexos y no convexos, así como análisis teóricos que utilizan diversas herramientas matemáticas. |
| Nota de contenido: |
Chapter 1. Introduction -- Chapter 2. Sparse Linear Model -- Chapter 3. Blind Demixing -- Chapter 4. Sparse Blind Demixing -- Chapter 5. Shuffled Linear Regression -- Chapter 6. Learning Augmented Methods -- Chapter 7. Conclusions and Discussions -- Chapter 8. Appendix. . |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
Low-overhead Communications in IoT Networks : Structured Signal Processing Approaches [documento electrónico] / Shi, Yuanming, Autor ; Dong, Jialin, Autor ; Zhang, Jun, Autor . - 1 ed. . - Singapore [Malasya] : Springer, 2020 . - XIV, 152 p. 350 ilustraciones, 19 ilustraciones en color. ISBN : 978-981-1538704-- Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
| Palabras clave: |
Ingeniería Ingeniería Informática Red de computadoras Aprendizaje automático Tecnología e Ingeniería Ingeniería Informática y Redes |
| Índice Dewey: |
620 Ingeniería operaciones afines |
| Resumen: |
Los recientes avances en comunicaciones inalámbricas, redes y sistemas integrados han impulsado varias aplicaciones innovadoras de Internet de las cosas (IoT), por ejemplo, ciudades inteligentes, atención médica móvil, conducción autónoma y drones. Una característica común de estas aplicaciones son los estrictos requisitos para las comunicaciones de baja latencia. Teniendo en cuenta el tamaño pequeño típico de la carga útil de las aplicaciones de IoT, es de vital importancia reducir el tamaño del mensaje general, por ejemplo, información de identificación, símbolos piloto para la estimación del canal y datos de control. Estas comunicaciones de bajo costo también ayudan a mejorar la eficiencia energética de los dispositivos de IoT. Recientemente, se han introducido y desarrollado técnicas de procesamiento de señales estructuradas para reducir los gastos generales de los problemas de diseño clave en las redes de IoT, como la estimación de canales, la identificación de dispositivos y la decodificación de mensajes. Al utilizar estructuras de sistemas subyacentes, incluidas la escasez y el rango bajo, estos métodos pueden lograr importantes mejoras en el rendimiento. Este libro proporciona una descripción general de cuatro modelos estructurados generales de procesamiento de señales: un modelo lineal disperso, un modelo de demezcla ciega, un modelo de demezcla ciega dispersa y un modelo lineal aleatorio, y analiza sus aplicaciones para permitir comunicaciones de bajo costo en redes de IoT. Además, presenta algoritmos prácticos basados en enfoques de optimización convexos y no convexos, así como análisis teóricos que utilizan diversas herramientas matemáticas. |
| Nota de contenido: |
Chapter 1. Introduction -- Chapter 2. Sparse Linear Model -- Chapter 3. Blind Demixing -- Chapter 4. Sparse Blind Demixing -- Chapter 5. Shuffled Linear Regression -- Chapter 6. Learning Augmented Methods -- Chapter 7. Conclusions and Discussions -- Chapter 8. Appendix. . |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
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