●前言
第1章 緒論
1.1 貝葉斯估計
1.2 因子圖研究現狀
1.3 消息傳遞算法研究現狀
1.4 通信繫統接收機及其發展
1.4.1 傳統接收機
1.4.2 啟發式迭代接收機
1.4.3 消息傳遞迭代接收機
1.5 本章小結
第2章 消息傳遞算法的基礎知識
2.1 隨機變量的分布
2.1.1 概率密度函數
2.1.2 概率質量函數
2.1.3 離散型隨機變量的PDF
2.2 多維隨機變量
2.2.1 二維隨機變量及其分布
2.2.2 二維隨機變量的邊緣PDF
2.2.3 二維隨機變量的條件PDF
2.2.4 隨機變量的獨立性
2.3 隨機變量的數字特征
2.3.1 數學期望
2.3.2 方差
2.3.3 協方差和相關繫數
2.4 常見的概率分布
2.4.1 伯努利分布
2.4.2 二項分布
2.4.3 泊松分布
2.4.4 均勻分布
2.4.5 伽馬分布
2.4.6 指數分布
2.4.7 高斯分布
2.4.8 瑞利分布
2.5 中心極限定理
2.6 貝葉斯估計
2.6.1 最小均方誤差估計
2.6.2 優選後驗估計
2.7 信息論
2.7.1 自信息量
2.7.2 熵
2.7.3 相對熵
2.8 本章小結
第3章 因子圖模型
3.1 概率圖模型
3.1.1 因子分解
3.1.2 常用概率圖模型
3.1.3 三種概率圖模型的特點
3.2 常見通信繫統問題的因子圖模型
3.2.1 確定性關繫模型
3.2.2 概率關繫模型
3.3 利用因子圖計算邊緣函數
3.3.1 計算單個變量的邊緣函數
3.3.2 利用因子圖計算單個變量邊緣函數
3.3.3 利用因子圖計算全部變量邊緣函數
3.4 因子圖變換
3.4.1 節點聚合
3.4.2 利用節點聚合去環
3.4.3 變量節點拉伸
3.4.4 利用聯合拉伸聚合去環
3.5 本章小結
第4章 消息傳遞算法理論
4.1 變分自由能與變分推理
4.1.1 自由能
4.1.2 變分自由能
4.1.3 變分推理
4.2 平均場規則
4.2.1 平均場自由能
4.2.2 平均場規則
4.3 置信傳播規則
4.3.1 因子圖分區及區域化變分自由能
4.3.2 Bethe分區與Bethe自由能
4.3.3 BP消息更新規則
4.4 期望傳播規則
4.5 聯合BP-MF規則
4.5.1 區域化變分自由能及置信約束條件
4.5.2 拉格朗日法求解約束優化問題
4.6 聯合BP-EP規則
4.6.1 Bethe自由能及置信約束條件
4.6.2 拉格朗日法求解約束優化問題
4.7 聯合BP-EP-MF規則
4.8 本章小結
第5章 消息更新規則實例分析
5.1 消息更新規則適用場景分析
5.1.1 BP規則適用場景
5.1.2 MF規則適用場景
5.1.3 EP規則適用場景
5.1.4 各種消息更新規則適用場景小結
5.2 聯合規則適用場景分析
5.3 混合消息傳遞規則
5.4 近似消息傳遞方法
5.4.1 直接高斯近似
5.4.2 最小化KL散度
5.4.3 泰勒級數展開
5.4.4 廣義近似消息傳遞算法
5.5 本章小結
第6章 經典算法的消息傳遞解釋
6.1 隱馬爾可夫模型下經典算法的解釋
6.1.1 隱馬爾可夫模型
6.1.2 概率計算問題
6.1.3 BCJR算法
6.1.4 維特比算法
6.2 期望優選化算法
6.2.1 EM算法簡介
6.2.2 EM-ML算法推導
6.2.3 EM-ML算法收斂性證明
6.2.4 EM-ML算法的因子圖解釋
6.3 卡爾曼濾波算法
6.3.1 經典Kalman濾波算法
6.3.2 Kalman濾波算法因子圖解釋
6.3.3 Kalman濾波算法分析
6.4 本章小結
第7章 消息傳遞算法在ISI信道中的應用
7.1 ISI信道下SISO繫統模型及問題分析
7.2 基於消息傳遞算法的迭代接收機設計
7.2.1 基於LOOP-BP規則的迭代接收機設計
7.2.2 基於聯合BP-EP規則的迭代接收機設計
7.2.3 基於PGA的迭代接收機設計
7.2.4 基於啟發式消息近似的迭代接收機設計
7.3 算法比較與仿真分析
7.4 本章小結
第8章 消息傳遞算法在MIMO-OFDM中的應用
8.1 MIMO-OFDM繫統模型
8.2 基於聯合BP-EP-MF規則的消息傳遞算法迭代接收機
8.2.1 多用戶干擾消除
8.2.2 信道估計
8.2.3 噪聲方差估計
8.2.4 檢測和解碼
8.2.5 基於聯合BP-EP-MF規則的消息傳遞算法
8.3 混合消息傳遞算法迭代接收機
8.3.1 多用戶干擾消除
8.3.2 信道估計
8.3.3 檢測和解碼
8.3.4 部分高斯近似算法
8.3.5 基於PGA的消息傳遞算法
8.4 仿真結果及復雜度分析
8.4.1 誤碼率和收斂速度仿真
8.4.2 算法復雜度分析
8.5 本章小結
第9章 消息傳遞算法在無線傳感器網絡定位技術中的應用
9.1 基於MF規則的分布式協作節點定位算法
9.1.1 網絡模型和因子圖
9.1.2 節點位置變量的置信
9.1.3 置信近似方法
9.1.4 算法調度機制和性能分析
9.2 基於聯合BP-MF規則

本書繫統地講述了消息傳遞算法的相關知識，闡述了因子圖以及因子圖上的常用的各種消息更新規則及適用場景，講述了消息傳遞算法的最小自由能理論依據以及消息傳遞算法在通信繫統中的應用。本書聯繫當前實際通信技術，使讀者研讀本書後概念清楚，可有目標地將概念應用於實際的通信繫統中。 本書可作為信息、通信類相關專業研究生或高年級本科生的參考書目使用，也可供相關領域科研技術人員閱讀參考。