5G大规模MIMO：理论、算法与关键技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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李兴旺 著

图书标签:

• 5G
• 大规模MIMO
• MIMO
• 无线通信
• 信号处理
• 信道估计
• 波束赋形
• 无线资源分配
• 毫米波通信
• 移动通信

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111580201

版次：1

商品编码：12254883

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 5G丛书

开本：16开

出版时间：2017-12-01

用纸：胶版纸

页数：154

产品特色

内容简介

本书从理论研究、标准化、产业化等角度出发，详细介绍大规模MIMO在实际衰落场景应用中存在的问题。主要围绕K复合衰落信道分布式大规模二维MIMO信道容量界、广义K复合衰落信道分布式大规模二维MIMO接收检测近似性能、莱斯/伽马复合衰落信道小小区协作二维MIMO接收检测技术及性能、瑞利/对数正态三维MIMO接收检测技术及性能、K复合衰落信道三维多用户MIMO系统接收检测及性能、多小区非协作大规模三维MIMO预编码技术及性能、多小区协作大规模三维MIMO接收技术及性能，为大规模MIMO标准化和产业化提供理论指导。
本书既可作为高等学校高年级本科生、研究生的前沿技术课程教材，也可以作为移动通信技术研究人员的参考用书。

目录

前言
第1章　引言/1
第2章　基础理论/13
　2.1　系统性能指标/14
　2.2　信道模型/17
　2.3　大规模MIMO传输/23
第3章　K复合衰落信道分布式大规模二维MIMO信道容量界/31
　3.1　研究背景/32
　3.2　系统模型与信道容量/33
　3.3　预备数学知识/34
　3.4　分布式MIMO容量界/35
　3.5　仿真结果/43
第4章　广义K复合衰落信道分布式大规模二维MIMO接收检测近似性能/47
　4.1　研究背景/48
　4.2　衰落模型/49
　4.3　分布式MIMO性能/50
　4.4　矩匹配近似方法/52
　4.5　近似性能分析/54
　4.6　大规模MIMO渐进性能/60
　4.7　仿真结果/62
　4.8　本章小结/66
第5章　莱斯/伽马复合衰落信道小小区协作二维MIMO接收检测技术及性能/68
　5.1　研究背景/69
　5.2　协作模型与SNR统计特征/70
　5.3　可达和速率/73
　5.4　误符号率和中断概率/75
　5.5　仿真结果/77
　5.6　定理证明过程/81
　5.7　本章小结/86
　参考文献/86
第6章　瑞利/对数正态三维MIMO接收检测技术及性能/88
　6.1　研究背景/89
　6.2　系统模型与用户三维分布/90
　6.3　可达和速率与理论下界/93
　6.4　大规模MIMO渐进性能/96
　6.5　仿真结果/97
第7章　K复合衰落信道三维多用户MIMO系统接收检测及性能/105
　7.1　研究背景/106
　7.2　系统模型/107
　7.3　三维MIMO系统性能分析/108
　7.4　仿真结果/112
第8章　多小区非协作大规模三维MIMO预编码技术及性能/116
　8.1　研究背景/117
　8.2　系统模型/118
　8.3　三维MIMO性能/122
　8.4　大规模MIMO渐进性能/127
　8.5　仿真结果/128
第9章　多小区协作大规模三维MIMO接收技术及性能/134
　9.1　研究背景/135
　9.2　系统模型/136
　9.3　可达和速率下界/140
　9.4　渐进性能与最佳用户数方案/141
　9.5　仿真结果/146
附录/151
　附录A　缩略语对照表/152
　附录B　数学符号表/153

前言/序言

大规模MIMO被认为是第五代移动通信系统中最核心的技术之一。本书以第五代移动通信为背景，详细介绍大规模MIMO相关理论、算法及关键技术。
本书从大规模MIMO基本概念讲起，由浅入深，逐步介绍大规模性能指标(信噪比、误符号率、中断概率)、大规模MIMO信道模型、大规模MIMO传输技术(预编码技术、检测技术)。主要围绕K复合衰落信道分布式大规模二维MIMO信道容量界、广义K复合衰落信道分布式大规模二维MIMO接收检测近似性能、莱斯/伽马复合衰落信道小小区协作二维MIMO接收检测技术及性能、瑞利/对数正态三维MIMO接收检测技术及性能、K复合衰落信道三维多用户MIMO系统接收检测及性能、多小区非协作大规模三维MIMO预编码技术及性能、多小区协作大规模三维MIMO接收技术及性能。为大规模MIMO标准化和产业化提供理论指导。
本书由河南理工大学相关专业老师编写而成，其中第1、4、7章由李兴旺老师撰写，第2、5章由张辉老师撰写，第3、9章由王小旗老师撰写，第6、8章由王俊峰老师撰写，全书由李兴旺老师统稿。
本书在撰写过程中，得到了河南理工大学物理与电子信息学院的大力支持，在此表示衷心的感谢。由于本书涉及无线通信前沿技术以及多个学科领域，加之作者水平有限，因此书中难免有不足指出，敬请各位专家、学者、同行批评指正。

5G大规模MIMO：理论、算法与关键技术 一、 概述 随着移动通信技术的飞速发展，用户对数据传输速率、网络容量和连接密度提出了越来越高的要求。第五代移动通信（5G）作为新一代通信技术的代表，旨在满足这些日益增长的需求。而大规模多输入多输出（Massive MIMO）技术，作为5G网络的核心关键技术之一，凭借其卓越的性能优势，已成为当前无线通信领域的研究热点和技术前沿。 本书将深入探讨5G Massive MIMO技术，从其基础理论、核心算法到关键技术实现，为读者提供一个全面、深入的理解。本书旨在构建一个完整的技术知识体系，帮助读者理解Massive MIMO为何能够实现如此巨大的性能提升，以及在实际网络部署中面临的挑战与解决方案。 二、 Massive MIMO 的理论基础 Massive MIMO 的核心在于利用大规模天线阵列来显著提升系统的频谱效率和能量效率。本部分将详细阐述其背后的理论支撑： 1. 信道容量与天线数量的关系： 香农-哈特利定理的扩展： 经典香农-哈特利定理描述了信道容量与信噪比和带宽的关系。然而，在实际无线环境中，容量的提升往往受到频谱资源的限制。Massive MIMO 的出现，通过引入大规模天线，极大地改变了这一局面。 自由空间路径损耗模型的回归： 在远场区域，无线信号的传播损耗与距离的平方成正比。Massive MIMO 通过在基站端部署数量远超用户数量的天线，可以在一定程度上“弥补”远距离传播带来的信号衰减，并在用户端形成聚焦的能量束。 角度扩展（Angular Spread）与信道矩阵的退化： 在传统MIMO系统中，当用户数量接近或超过天线数量时，信道矩阵会趋于退化，导致信号检测的难度增加。Massive MIMO 通过引入大量天线，使得用户信道向量的统计特性发生根本性变化，信道矩阵趋于“非退化”，从而能够实现近乎正交的信道，极大地简化了信号处理。 渐近自由（Asymptotic Freeness）理论： 这是理解Massive MIMO性能提升的关键理论之一。随着天线数量趋于无穷大，多用户MIMO系统的信道容量会呈现出与用户数量无关的特性，并且能够实现近似的线性增长。本书将详细介绍这一理论的推导过程和其对Massive MIMO系统设计的重要启示。 2. 信道状态信息（CSI）的获取与利用： CSI 的重要性： CSI 反映了无线信道从发射端到接收端的传播特性，对于实现有效的波束赋形（Beamforming）和干扰抑制至关重要。没有准确的CSI，Massive MIMO 的优势将无法充分发挥。 CSI 的反馈开销： 在传统的MIMO系统中，为了获取精确的CSI，用户需要向基站反馈大量的信道信息，这会产生巨大的反馈开销，尤其是在大规模天线配置下。 低复杂度CSI 获取方法： 本部分将重点介绍Massive MIMO系统中低复杂度的CSI获取策略，包括： 基于训练序列的CSI估计： 利用预先定义的训练序列，基站通过测量接收到的信号来估计信道。 量化反馈（Quantized Feedback）： 将精确的CSI量化为有限的比特信息进行反馈，从而降低反馈开销。 信道模型辅助CSI估计： 利用先验的信道统计信息（如角度扩展、用户位置等）来辅助CSI估计，减少对精确时变CSI的依赖。 混合CSI 获取： 结合不同CSI获取方法的优点，设计更高效的CSI获取方案。 3. 波束赋形（Beamforming）的理论： 线性波束赋形： 最大 ratio 发送（MRT）： 旨在最大化信号的接收功率，通过将发射权重向量与信道向量共轭后进行缩放来实现。 最小均方误差（MMSE）波束赋形： 旨在最小化接收信号的均方误差，综合考虑了信号功率和干扰功率。 零迫（Zero-Forcing, ZF）波束赋形： 旨在完全消除用户间的干扰，但可能导致信号功率的损失。 非线性波束赋形： 考虑了硬件的非线性特性，并研究更复杂的优化算法。 联合波束赋形（Joint Beamforming）： 在多用户MIMO系统中，基站需要协调所有用户的波束，以最大化整体性能。本书将介绍多用户波束赋形的不同优化目标和算法。 局部波束赋形与全局波束赋形： Massive MIMO 的大规模天线数量带来了局部最优与全局最优的权衡问题。 三、 Massive MIMO 的核心算法 Massive MIMO 的性能实现离不开高效、低复杂度的信号处理算法。本部分将深入剖析各类核心算法： 1. 信号检测算法： 线性检测算法： 最小二乘（LS）检测： 简单易实现，但性能有待提高。 MMSE 检测： 在噪声和干扰存在的情况下，能够获得较好的性能。 ZF 检测： 消除干扰，但可能放大噪声。 非线性检测算法： 最大似然（ML）检测： 理论上最优，但计算复杂度极高，不适用于大规模天线。 迭代检测算法： 串行干扰消除（SIC）： 逐个检测用户信号，并对其进行干扰消除，性能优于线性检测，但复杂度较高。 并行干扰消除（PIC）： 同时消除所有用户的干扰，复杂度相对较低。 软干扰消除： 考虑了符号的软信息，能够进一步提升性能。 基于优化的检测算法： 利用凸优化等技术来求解更优的检测器。 2. 预编码算法（Precoding）： 预编码的目标： 在发送端对信号进行处理，以优化接收端的信噪比、干扰以及整体系统性能。 线性预编码： MRT 预编码： 与发送端信道向量共轭相乘。 MMSE 预编码： 优化输出信号的期望值。 ZF 预编码： 消除层间干扰。 非线性预编码： 考虑了发射端功率约束下的优化问题。 面向大规模天线的预编码： Massive MIMO 的预编码算法需要处理数量庞大的天线，因此对计算复杂度提出了更高的要求。本书将介绍如何对预编码算法进行简化和优化，使其适用于大规模场景。 3. 信道估计与追踪算法： 信道估计的挑战： Massive MIMO 中，用户数量远小于天线数量，因此在训练阶段，需要利用大量天线进行信道估计，这使得训练开销和计算复杂度成为主要问题。 基于稀疏性的信道估计： 利用无线信道的稀疏性（例如，在角度域的稀疏性）来降低估计的复杂度和开销。 基于机器学习的信道估计： 利用深度学习等技术来学习信道特性，从而实现更准确、更高效的信道估计。 信道追踪： 在时变信道环境下，需要实时追踪信道的变化，以保证波束赋形的准确性。本书将介绍各种信道追踪算法，如卡尔曼滤波、递归最小二乘法等。 4. 多用户调度算法： 调度目标： 在有限的资源下，选择哪些用户在何时进行传输，以最大化系统吞吐量、公平性或满足特定服务质量（QoS）要求。 基于吞吐量的调度： 选择信道条件最好的用户进行服务。 基于公平性的调度： 确保所有用户都能获得一定的服务，避免“饥饿”现象。 联合调度与波束赋形： 在Massive MIMO系统中，调度和波束赋形是紧密耦合的，本书将探讨如何进行联合优化。 面向大规模用户调度的优化： 随着用户数量的增加，传统的调度算法可能面临性能瓶颈，本书将介绍适用于大规模场景的调度优化策略。 四、 Massive MIMO 的关键技术与实现 理论和算法的实现需要一系列关键技术的支撑。本部分将聚焦于Massive MIMO在实际系统中的关键技术细节： 1. 大规模天线阵列设计与部署： 阵列类型： 平面阵列、圆阵、线阵等。 天线间距与布局： 优化天线间距以减少互耦（Mutual Coupling），并最大化覆盖范围。 硬件实现： 相控阵（Phased Array）技术、数字波束赋形（Digital Beamforming）、模拟波束赋形（Analog Beamforming）和混合波束赋形（Hybrid Beamforming）的权衡与选择。 功耗与成本： Massive MIMO 对硬件成本和功耗提出了极大的挑战，如何平衡性能与实际部署是关键。 2. 硬件挑战与解决方案： 射频（RF）链数量： Massive MIMO 系统需要大量的 RF 链，这直接影响到成本、功耗和复杂度。 数字信号处理（DSP）能力： 处理海量数据的 DSP 需求巨大。 功放（PA）的效率： 大规模天线需要更多的发射功率，如何提高 PA 的效率以降低功耗是重要问题。 散热问题： 大量 RF 元件的集成必然带来散热问题。 互耦（Mutual Coupling）： 相邻天线之间的电磁耦合会影响天线性能，需要进行抑制和补偿。 3. 信道状态信息（CSI）反馈的优化： 反馈压缩与编码： 采用更高效的压缩算法和编码技术来减小 CSI 反馈量。 基于元数据的反馈： 利用信道的统计信息（如角度、时延扩展）来辅助 CSI 反馈。 分布式 CSI 反馈： 在网络边缘节点进行 CSI 处理和反馈，减轻核心网压力。 低精度 CSI 的利用： 研究如何在低精度 CSI 下仍能保持较好的波束赋形性能。 4. 干扰管理与协调： 同频干扰： 在同一频段内，不同基站或不同扇区之间的干扰。 协同多点（CoMP）传输： 多个基站协同为用户服务，以减小干扰并提升边缘用户性能。 小区内干扰： Massive MIMO 系统中，由于用户数量众多，用户间的干扰需要得到有效管理。 干扰对齐（Interference Alignment）： 一种旨在将干扰信号对齐到特定方向，从而使其不影响目标信号的干扰管理技术。 5. 功耗与能效优化： 低功耗硬件设计： 采用更节能的 RF 元件和 DSP 芯片。 智能休眠与唤醒机制： 根据网络负载动态调整天线和 RF 链的工作状态。 节能波束赋形算法： 设计在保证性能的前提下，最大程度降低功耗的波束赋形策略。 能源收集与管理： 研究如何利用无线能量来为部分硬件供电。 6. 与其它 5G 关键技术的融合： 网络切片（Network Slicing）： Massive MIMO 如何为不同的网络切片提供定制化的性能保障。 边缘计算（Edge Computing）： Massive MIMO 的波束赋形能力如何与边缘计算节点协同，实现低时延、高可靠的服务。 软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）： Massive MIMO 的管理和控制如何通过 SDN/NFV 实现更加灵活和智能的部署。 人工智能（AI）与机器学习（ML）： AI/ML 在 Massive MIMO 中的应用，例如信道预测、干扰预测、资源调度优化、故障诊断等。 五、 应用场景与未来发展 1. 室内覆盖增强： Massive MIMO 在室内部署，可以显著提升室内无线信号的覆盖质量和容量，解决室内信号盲区问题。 2. 热点区域容量提升： 在体育场馆、音乐厅、机场等人口密集区域，Massive MIMO 可以提供超高的网络容量，满足海量用户同时接入的需求。 3. 物联网（IoT）支持： Massive MIMO 的大规模连接能力，为海量物联网设备的接入提供了可能，是构建万物互联世界的重要支撑。 4. 车联网（V2X）通信： Massive MIMO 可以为车联网提供高可靠、低时延的通信保障，提升交通安全和效率。 5. 面向未来通信技术的演进： Massive MIMO 作为 5G 的核心技术，也为未来 6G 及更高代通信技术的发展奠定了基础，例如在超大规模天线、太赫兹通信等方面的融合探索。 六、 结论 Massive MIMO 技术以其革命性的性能提升，已成为 5G 网络不可或缺的关键组成部分。本书从理论基础、核心算法到关键技术实现，全面深入地探讨了 Massive MIMO 的方方面面。通过对本书的学习，读者将能够深刻理解 Massive MIMO 的工作原理、设计考量以及在实际部署中面临的挑战与解决方案，为相关领域的研发、设计和工程实践提供坚实的理论支撑和技术指导。

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我是一名学生，正在攻读通信工程专业，学校的课程涉及了5G的一些基础知识，但对于大规模MIMO的深度和广度，总觉得还有些欠缺。我买这本书，很大程度上是希望它能成为我的“百科全书”式的参考书。我期待这本书能够系统地梳理大规模MIMO的发展历程，从最初的概念提出，到各种理论模型的建立，再到如今的广泛应用，有一个清晰的脉络。在理论层面，我希望它能详尽解释空间复用、多用户MIMO、波束赋形等核心概念，并且提供详细的数学推导过程，帮助我巩固和深化课堂知识。对于算法部分，我特别希望能看到各种算法的实现伪代码或者流程图，这样我在做课程设计或者毕业设计时，可以有具体的参考。我还在想，这本书会不会涵盖大规模MIMO在不同频段（比如Sub-6GHz和毫米波）下的应用差异和挑战？以及，随着未来6G的发展，大规模MIMO会以何种形式演进？这些都是我非常感兴趣的问题。如果书中能提供一些经典的论文引用，或者推荐进一步阅读的文献，那对我来说将是极大的帮助，可以引导我去探索更深入的领域。我希望这本书能让我成为一个更扎实的通信人，拥有应对未来挑战的知识储备。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就很有意思，那种深邃的蓝色背景，加上旁边几条交错的光带，立刻就能让人联想到高速、密集的数据传输。我拿到书的时候，第一感觉就是它很厚重，沉甸甸的，感觉内容会很扎实，不是那种泛泛而谈的科普读物。我之前对5G技术了解不多，只知道它很快，能支持很多设备，但具体原理，尤其是“大规模MIMO”这个词，对我来说就像天书一样。拿到这本书，我最期待的就是它能把这些复杂的概念掰开揉碎了讲清楚。我希望它能从最基础的原理讲起，比如天线是如何工作的，为什么要“大规模”，它带来的好处又是什么。更重要的是，我希望书中能有很多图示和例子，这样我这种非专业人士也能更容易理解。我特别想知道，在实际应用中，我们看到的那些高耸的基站，里面到底藏着多少天线？它们又是如何协同工作的？而且，在城市里，信号密集的地方，这种技术又是如何解决信号干扰和衰减的问题的？这本书能否用一种比较直观的方式来解释这些，是我关注的重点。我还在想，书中会不会提到一些实际的案例，比如某个运营商是如何部署大规模MIMO的，取得了什么样的效果，这些我都很感兴趣。总而言之，我希望这本书能让我对5G大规模MIMO有一个从无到有、从模糊到清晰的认识，能够带着一些问题去阅读，然后找到答案。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在通信行业摸爬滚打多年的工程师，我深知理论与实践之间的鸿沟。很多时候，我们看到的论文和技术报告，虽然严谨，但离实际落地总有一定距离。这本书的题目“理论、算法与关键技术”让我眼前一亮，因为它恰恰触及了我最关心的问题——如何将那些抽象的理论转化为可行的解决方案。我非常期待书中能够深入剖析大规模MIMO的各种算法，比如波束赋形、预编码、信道估计等等，并且能详细介绍这些算法的数学推导和优缺点。我特别想知道，在实际的基站设计和优化过程中，工程师们是如何权衡计算复杂度、时延和性能的。这本书会不会给出一些关于算法实现的建议，比如在不同场景下应该选择哪种算法，或者如何进行算法的工程化改造？另外，书中提到的“关键技术”也让我充满好奇。大规模MIMO涉及到很多方面，比如射频前端的设计、功耗管理、散热问题，甚至是一些基础的硬件材料选择。我希望这本书能够在这方面有所突破，提供一些行业内尚未公开或者不常讨论的深入见解。尤其是在面对日益增长的数据流量和连接需求时，大规模MIMO作为5G的核心技术，其自身的演进和发展趋势是什么？书中是否能对未来的研究方向和技术瓶颈进行一些前瞻性的探讨？这对我来说将非常有价值。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样长期从事无线通信设备研发的人员来说，一本关于大规模MIMO的深度技术书籍，其价值不言而喻。我最关注的，是这本书能否提供一些实用的工程设计指导和优化方法。例如，在基站天线阵列的设计中，如何确定阵元数量、间距以及天线方向图？在实际部署过程中，如何进行信道测量和校准，以达到最优的系统性能？书中是否会对不同厂商设备的实现细节有所涉及，或者提供一些通用性的设计考量？我特别希望书中能够深入探讨大规模MIMO在功耗、成本以及部署密度方面的权衡问题，这些都是我们在实际产品开发中需要面对的严峻挑战。此外，这本书能否就抗干扰、容差性、以及在复杂城市环境下的信号覆盖和容量提升等方面，提供一些创新性的解决方案或者新的研究思路？我对那些能够启发我们思考问题、解决实际工程难题的内容尤为期待。如果书中能够对大规模MIMO与其他新兴技术（如边缘计算、人工智能）的融合应用进行探讨，那就更好了，这有助于我们提前布局，把握未来的技术发展方向。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我是一名科技爱好者，平时喜欢关注各种前沿技术，但对通信领域的专业知识了解有限。我选择这本书，更多的是出于一种好奇心，想知道“大规模MIMO”究竟是怎样一种技术，它为什么如此重要，以至于成为5G的核心。我希望这本书能用一种相对通俗易懂的语言，为我揭开这个神秘的面纱。比如，它能不能用形象的比喻来解释MIMO的原理，就像家里多个喇叭同时发声，但又不会互相干扰一样？我希望书中能描绘出大规模MIMO在日常生活中的应用场景，比如在演唱会现场，成千上万的人同时使用手机上网，为什么信号还那么稳定？又比如，自动驾驶汽车需要实时接收大量数据，大规模MIMO在其中扮演了什么角色？我不太关心复杂的数学公式，但我希望能理解它的核心思想和带来的用户体验的提升。这本书能否讲述一些有趣的故事，关于这项技术是如何被发明和推广的？有没有一些标志性的突破性事件？我希望这本书能让我对5G技术有一个更直观、更生动的认识，感受到科技进步带来的便利和惊喜。

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东西不错，还会来购买

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物流很快，很好。书的内容也很好，通俗易懂

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听说是大话5G的进阶版，同事反应不错。有塑料封皮，包装很好。

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宝贝不错还会购买！

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好东西。一直以来都在京东购买。又是一次愉快的合作。

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非常的好，推荐大家购买。此外，京东的服务态度很好，物流非常给力，给京东一个大大的赞！！！！！！！非常好。哈哈哈！！！！！

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京东活动很给力，书折后很便宜，质量好，颜色鲜，物流快，支持网上购书，不出门也能买到满意的书

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书很厚，内容很很有趣，由浅入深，认真读一读，或者随手翻一翻，都可以有很大的收获。内容偏向于对读者是科普，与深度学习认知。很好的一本书

评分☆☆☆☆☆

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