2015年新书，《Radio Systems Engineering：A Tutorial Approach》，Springer出品，其中还介绍了SystemVue的仿真实验。目录如下： 1 Introduction to Radio Systems； 2 Modulation and Detection； 3 Typical System Performance Parameters； 4 Radio Channel Fundamentals and Antennas； 5 Noise, Nonlinearity and Time Variance； 6 Sensitivity and Dynamic Range； 7 Transceiver Architectures； 8 Case Studies； 9 Tutorials；

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无线电频谱+机器学习=无线电技术的新潮流：由机器学习（ML）技术驱动的当前人工智能浪潮席卷全球，这是有充分理由的。通过对数字化写作，口语单 词，图像，视频流和其他数字内容的充分培训，机器学习已成为语音识别，自动驾驶汽车和其他以前想象的功 能的基础。随着数十亿电话，设备，无人机，交通信号灯，安全系统，环境传感器和其他与无线电连接的设备 加在一起，迅速发展的物联网（IoT），现在有必要将ML应用于无线电的无形领域DARPA的微系统技术办公室 的程序经理Paul Tilghman说，射频（RF）信号。为了进一步解决这个问题，DARPA今天宣布了其新的射频机 器学习系统（RFMLS）计划。

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书"Simulation and software radio for mobile communications"的源代码matlab版，从基本的bpsk,qpsk,qam到实际的ofdm系统，cdma链路，mac层仿真分析，可以全面的了解通信系统。

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