第1章  绪论
  1.1  通信系统发展概述
  1.2  传统蜂窝通信的局限性
    1.2.1  物理层架构
    1.2.2  能效
    1.2.3  无线覆盖
  1.3  智能通信
第2章  人工智能技术简介
  2.1  背景
    2.1.1  传统卷积模型
    2.1.2  传统循环模型
    2.1.3  基于注意力模块的最新进展
  2.2  将智能信号处理整合到通信系统中
    2.2.1  回归问题
    2.2.2  生成问题
  2.3  小结
第3章  基于人工智能技术的毫米波大规模
　　　　MIMO信道估计
  3.1  引言
  3.2  基于数据驱动深度学习的毫米波大规模MIMO信道估计
    3.2.1  系统模型
    3.2.2  基于数据驱动深度学习的毫米波大规模MIMO信道估计
    3.2.3  性能分析
    3.2.4  小结
  3.3  基于模型驱动深度学习的毫米波大规模MIMO信道估计
    3.3.1  信号模型
    3.3.2  帧结构设计
    3.3.3  MMV-LAMP网络
    3.3.4  性能分析
    3.3.5  小结
第4章  基于人工智能技术的信道压缩反馈
  4.1  引言
  4.2  基于深度学习的CSI反馈
    4.2.1  系统模型
    4.2.2  提出的CSI反馈方案
  4.3  仿真
    4.3.1  仿真设置
    4.3.2  不同CSI反馈方案的性能比较
  4.4  小结
第5章  基于人工智能技术的波束赋形设计
  5.1  引言
  5.2  问题建模
  5.3  基于数据驱动的大规模MIMO系统波束赋形
    5.3.1  全数字阵列波束赋形方案
    5.3.2  扩展至混合模拟-数字阵列架构
  5.4  基于模型驱动的大规模MIMO系统波束赋形
    5.4.1  模型介绍
    5.4.2  全数字阵列波束赋形方案
    5.4.3  扩展至混合模拟-数字架构
  5.5  数值结果
    5.5.1  仿真设置
    5.5.2  基于数据驱动的波束赋形方案
    5.5.3  基于模型驱动的波束赋形方案
  5.6  小结
第6章  基于人工智能技术的可重构智能表面信道估计
  6.1  引言
  6.2  系统模型
    6.2.1  智能表面物理建模
    6.2.2  信道建模
  6.3  基于人工智能技术的可重构智能表面信道估计
    6.3.1  导频传输方案
    6.3.2  基于贪婪迭代的初步估计
    6.3.3  基于盲去噪器的估计增强
  6.4  性能分析
  6.5  小结
第7章  端到端通信系统设计
  7.1  端到端设计简介
  7.2  基于端到端设计的智能通信系统
    7.2.1  系统模型
    7.2.2  TDD大规模MIMO-OFDM基于端到端设计的
　　　智能通信系统
    7.2.3  FDD大规模MIMO-OFDM基于端到端设计的
　　　智能通信系统
    7.2.4  基于RSMA的端到端智能通信系统
  7.3  仿真性能对比
    7.3.1  仿真设置
    7.3.2  TDD端到端通信系统中数值仿真结果
    7.3.3  FDD端到端通信系统数值仿真结果
    7.3.4  基于RSMA的端到端通信系统性能
    7.3.5  泛化性能分析
    7.3.6  低分辨率移相器性能分析
  7.4  小结
第8章  基于人工智能的无人机通信
  8.1  本章简介与内容安排
  8.2  基于DRL的多用户SISOUAV通信下的二维轨迹优化
    8.2.1  系统模型
    8.2.2  马尔可夫决策过程问题重构
    8.2.3  基于TD3的无人机轨迹设计
    8.2.4  仿真数值结果
  8.3  基于DRL的多用户MISO无人机通信下的三维轨迹优化
    8.3.1  系统模型
    8.3.2  基于DDPG的无人机轨迹优化
    8.3.3  仿真数值结果
  8.4  小结
参考文献