图书简介
品牌：图书详情 商品基本信息，请以下列介绍为准 商品名称： 信号处理与通信中的凸优化理论(英文版) 作者： (西班牙)帕洛马 市场价： 118元 文轩网价： 94.4元【80折】 ISBN号： 9787030354303 出版社： 科学出版社 商品类型： 图书
其他参考信息（以实物为准） 装帧：平装 开本：16开 语种：英语 出版时间：2013-01-01 版次：1 页数：510 印刷时间：2013-01-01 印次：1 字数：640.00千字
主编推荐 《国外信息科学与技术优秀图书系列·电子学与通信技术：信号处理与通信中的凸优化理论（英文版）》结合当前信号处理和通信应用中的多种不同热点需求，分别自成体系地介绍了凸优化的最新应用发展情况。通过这本书，读者可以看到凸优化在信号处理和通信中的广泛应用，了解这些领域的当前最近进展，学习凸优化问题的建模方法、技巧与解法，掌握将非凸优化问题转化或近似为凸优化问题的思路等。本书适合信号处理、通信等领域的研究人员和高年级研究生阅读。由于主要面向应用，所以假设读者已经了有一定的凸优化理论基础。本书也可以作为凸优化数学理论教学的一本反映最新工程应用的参考书。相信本书可以使更多的学者和工程师掌握这些基本数学方法并应用到工程实践中。
内容简介 凸优化理论是信号处理领域具有重要应用价值的理论分析工具，最近二十年一大批的信号处理问题都基于凸优化理论取得了突破进展。帕洛马等编写的这本《信号处理与通信中的凸优化理论》以通信与信号处理中的经典与前沿问题为脉络，深入浅出地介绍了各类凸优化分析的建模方法与基本理论。内容包括图模型理论、基于梯度的信号重建算法、半定松弛(SDP)算法、基于SDP的雷达信号设计、图像处理中的盲信源分离、现代抽样理论，特别是宽带移动通信中的MIMO信号检测、认知无线电中的波束成形理论、分布式多目标优化理论与博弈论等。
《信号处理与通信中的凸优化理论》可作为电子与通信工程等相关领域科研人员、工程技术人员的参考书，也可供相关专业高年级本科生、研究生阅读。
目录 List of contributors
Preface
1 Automatic code generation for real.time convex optimization
Jacob Mattingley and Stephen Boyd
1.1 Introduction
1.2 Solvers and specification languages
1.3 Examples
1.4 Algorithm considerations
1.5 Code generation
1.6 CVXMOD: a preliminary implementation
1.7 Numerical examples
1.8 Summary, conclusions, and implications
Acknowledgments
References
2 Gradient-based algorithms with applications to signal-recovery problems
Arnir Beck and Marc Teboulle
2.1 Introduction
2.2 The general optimization model
2.3 Building gradient-based schemes
2.4 Convergence results tor the proximal-gradient method
2.5 A fast proximal-gradient method
2.6 Algorithms for It-based regularization problems
2.7 TV-based restoration problems
2.8 The source-localization problem
2.9 Bibliographic notes
References
3 Graphical models of autoregressive processes
Jitkomut Songsiri, Joachim Dahl, and Lieven Vandenberghe
3.1 Introduction
3.2 Autoregressive processes
3.3 Autoregressive graphical models
3.4 Numerical examples
3.5 Conclusion
Acknowledgments
References
4 SDP relaxation of homogeneous quadratic optimization: approximation bounds and applications Zhi-Quan Luo and Tsung-Hui Chang
4.1 Introduction
4.2 Nonconvex QCQPs and SDP relaxation
4.3 SDP relaxation for separable homogeneous QCQPs
4.4 SDP relaxation for maximization homogeneous QCQPs
4.5 SDP relaxation for fractional QCQPs
4.6 More applications of SDP relaxation
4.7 Summary and discussion
Acknowledgments
References
5 ProbabilisUc analysis of semidefinite relaxation detectors for multiple-input,multiple-output systems
Anthony Man-Cho So and Yinyu Ye
5.1 Introduction
5.2 Problem formulation
5.3 Analysis of the SDR detector for the MPSK constellations
5.4 Extension to the QAM constellations
5.5 Concluding remarks
Acknowledgments
References
6 Semidefinite programming, matrix decomposition, and radar code design
Yongwei Huang, Antonio De Maio, and Shuzhong Zhang
6.1 Introduction and notation
6.2 Matrix rank- 1 decomposition
6.3 Semidefinite programming
6.4 Quadratically constrained quadratic programming and its SDP relaxation
6.5 Polynomially solvable QCQP problems
6.6 The radar code-design problem
6.7 Performance measures for code design
6.8 Optimal code design
6.9 Performance analysis
6.10 Conclusions
References
7 Convex analysis for non-negative blind source separation with application in imaging
Wing-Kin Ma, Tsung-Han Chan, Chong-Yung Chi, and Yue Wang
7.1 Introduction
7.2 Problem statement
7.3 Review of some concepts in convex analysis
7.4 Non-negative, blind source-separation criterion via CAMNS
7.5 Systematic linear-programming method for CAMNS
7.6 Alternating volume-maximization heuristics for CAMNS
7.7 Numerical results
7.8 Summary and discussion
Acknowledgments
References
8 Optimization techniques in modern sampling theory
Tomer Michaeli and Yonina C. Eldar
8.1 Introduction
8.2 Notation and mathematical preliminaries
8.3 Sampling and reconstruction setup
8.4 Optimization methods
8.5 Subspace priors
8.6 Smoothness priors
8.7 Comparison of the various scenarios
8.8 Sampling with noise
8.9 Conclusions
Acknowledgments
References
9 Robust broadband adaptive beamforming using convex optimization
Michael Riibsamen, Amr EI-Keyi, Alex B. Gershman, and Thia Kirubarajan
9.1 Introduction
9.2 Background
9.3 Robust broadband beamformers
9.4 Simulations
9.5 Conclusions
Acknowledgments
References
10 Cooperative distributed multi-agent optimization
Angelia Nedic and Asuman Ozdaglar
10.1 Introduction and motivation
10.2 Distributed-optimization methods using dual decomposition
10.3 Distributed-optimization methods using consensus algorithms
10.4 Extensions
10.5 Future work
10.6 Conclusions
10.7 Problems
References
11 Competitive optimization of cognitive radio MIMO systems via game theory
Gesualso Scutari, Daniel P. Palomar, and Sergio Barbarossa
11.1 Introduction and motivation
11.2 Strategic non-cooperative games: basic solution concepts and algorithms
11.3 Opportunistic communications over unlicensed bands
11.4 Opportunistic communications under individual-interference constraints
11.5 Opportunistic communications under global-interference constraints
21.6 Conclusions
Acknowledgments
References
12 Nash equilibria: the variational approach
Francisco Facchinei and Jong-Shi Pang
12.1 Introduction
12.2 The Nash-equilibrium problem
12.3 Existence theory
12.4 Uniqueness theory
12.5 Sensitivity analysis
12.6 Iterative algorithms
12.7 A communication game
Acknowledgments
References
Afierword
Index
目录
品牌：图书
| 商品基本信息，请以下列介绍为准 | |
| 商品名称： | 信号处理与通信中的凸优化理论(英文版) |
| 作者： | (西班牙)帕洛马 |
| 市场价： | 118元 |
| 文轩网价： | 94.4元【80折】 |
| ISBN号： | 9787030354303 |
| 出版社： | 科学出版社 |
| 商品类型： | 图书 |
| 其他参考信息（以实物为准） | ||
| 装帧：平装 | 开本：16开 | 语种：英语 |
| 出版时间：2013-01-01 | 版次：1 | 页数：510 |
| 印刷时间：2013-01-01 | 印次：1 | 字数：640.00千字 |
| 主编推荐 | |
| 《国外信息科学与技术优秀图书系列·电子学与通信技术：信号处理与通信中的凸优化理论（英文版）》结合当前信号处理和通信应用中的多种不同热点需求，分别自成体系地介绍了凸优化的最新应用发展情况。通过这本书，读者可以看到凸优化在信号处理和通信中的广泛应用，了解这些领域的当前最近进展，学习凸优化问题的建模方法、技巧与解法，掌握将非凸优化问题转化或近似为凸优化问题的思路等。本书适合信号处理、通信等领域的研究人员和高年级研究生阅读。由于主要面向应用，所以假设读者已经了有一定的凸优化理论基础。本书也可以作为凸优化数学理论教学的一本反映最新工程应用的参考书。相信本书可以使更多的学者和工程师掌握这些基本数学方法并应用到工程实践中。 |
| 内容简介 | |
| 凸优化理论是信号处理领域具有重要应用价值的理论分析工具，最近二十年一大批的信号处理问题都基于凸优化理论取得了突破进展。帕洛马等编写的这本《信号处理与通信中的凸优化理论》以通信与信号处理中的经典与前沿问题为脉络，深入浅出地介绍了各类凸优化分析的建模方法与基本理论。内容包括图模型理论、基于梯度的信号重建算法、半定松弛(SDP)算法、基于SDP的雷达信号设计、图像处理中的盲信源分离、现代抽样理论，特别是宽带移动通信中的MIMO信号检测、认知无线电中的波束成形理论、分布式多目标优化理论与博弈论等。 《信号处理与通信中的凸优化理论》可作为电子与通信工程等相关领域科研人员、工程技术人员的参考书，也可供相关专业高年级本科生、研究生阅读。 |
| 目录 | |
| List of contributors Preface 1 Automatic code generation for real.time convex optimization Jacob Mattingley and Stephen Boyd 1.1 Introduction 1.2 Solvers and specification languages 1.3 Examples 1.4 Algorithm considerations 1.5 Code generation 1.6 CVXMOD: a preliminary implementation 1.7 Numerical examples 1.8 Summary, conclusions, and implications Acknowledgments References 2 Gradient-based algorithms with applications to signal-recovery problems Arnir Beck and Marc Teboulle 2.1 Introduction 2.2 The general optimization model 2.3 Building gradient-based schemes 2.4 Convergence results tor the proximal-gradient method 2.5 A fast proximal-gradient method 2.6 Algorithms for It-based regularization problems 2.7 TV-based restoration problems 2.8 The source-localization problem 2.9 Bibliographic notes References 3 Graphical models of autoregressive processes Jitkomut Songsiri, Joachim Dahl, and Lieven Vandenberghe 3.1 Introduction 3.2 Autoregressive processes 3.3 Autoregressive graphical models 3.4 Numerical examples 3.5 Conclusion Acknowledgments References 4 SDP relaxation of homogeneous quadratic optimization: approximation bounds and applications Zhi-Quan Luo and Tsung-Hui Chang 4.1 Introduction 4.2 Nonconvex QCQPs and SDP relaxation 4.3 SDP relaxation for separable homogeneous QCQPs 4.4 SDP relaxation for maximization homogeneous QCQPs 4.5 SDP relaxation for fractional QCQPs 4.6 More applications of SDP relaxation 4.7 Summary and discussion Acknowledgments References 5 ProbabilisUc analysis of semidefinite relaxation detectors for multiple-input,multiple-output systems Anthony Man-Cho So and Yinyu Ye 5.1 Introduction 5.2 Problem formulation 5.3 Analysis of the SDR detector for the MPSK constellations 5.4 Extension to the QAM constellations 5.5 Concluding remarks Acknowledgments References 6 Semidefinite programming, matrix decomposition, and radar code design Yongwei Huang, Antonio De Maio, and Shuzhong Zhang 6.1 Introduction and notation 6.2 Matrix rank- 1 decomposition 6.3 Semidefinite programming 6.4 Quadratically constrained quadratic programming and its SDP relaxation 6.5 Polynomially solvable QCQP problems 6.6 The radar code-design problem 6.7 Performance measures for code design 6.8 Optimal code design 6.9 Performance analysis 6.10 Conclusions References 7 Convex analysis for non-negative blind source separation with application in imaging Wing-Kin Ma, Tsung-Han Chan, Chong-Yung Chi, and Yue Wang 7.1 Introduction 7.2 Problem statement 7.3 Review of some concepts in convex analysis 7.4 Non-negative, blind source-separation criterion via CAMNS 7.5 Systematic linear-programming method for CAMNS 7.6 Alternating volume-maximization heuristics for CAMNS 7.7 Numerical results 7.8 Summary and discussion Acknowledgments References 8 Optimization techniques in modern sampling theory Tomer Michaeli and Yonina C. Eldar 8.1 Introduction 8.2 Notation and mathematical preliminaries 8.3 Sampling and reconstruction setup 8.4 Optimization methods 8.5 Subspace priors 8.6 Smoothness priors 8.7 Comparison of the various scenarios 8.8 Sampling with noise 8.9 Conclusions Acknowledgments References 9 Robust broadband adaptive beamforming using convex optimization Michael Riibsamen, Amr EI-Keyi, Alex B. Gershman, and Thia Kirubarajan 9.1 Introduction 9.2 Background 9.3 Robust broadband beamformers 9.4 Simulations 9.5 Conclusions Acknowledgments References 10 Cooperative distributed multi-agent optimization Angelia Nedic and Asuman Ozdaglar 10.1 Introduction and motivation 10.2 Distributed-optimization methods using dual decomposition 10.3 Distributed-optimization methods using consensus algorithms 10.4 Extensions 10.5 Future work 10.6 Conclusions 10.7 Problems References 11 Competitive optimization of cognitive radio MIMO systems via game theory Gesualso Scutari, Daniel P. Palomar, and Sergio Barbarossa 11.1 Introduction and motivation 11.2 Strategic non-cooperative games: basic solution concepts and algorithms 11.3 Opportunistic communications over unlicensed bands 11.4 Opportunistic communications under individual-interference constraints 11.5 Opportunistic communications under global-interference constraints 21.6 Conclusions Acknowledgments References 12 Nash equilibria: the variational approach Francisco Facchinei and Jong-Shi Pang 12.1 Introduction 12.2 The Nash-equilibrium problem 12.3 Existence theory 12.4 Uniqueness theory 12.5 Sensitivity analysis 12.6 Iterative algorithms 12.7 A communication game Acknowledgments References Afierword Index |
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