多天綫係統中的迭代信號處理技術 魏急波等 9787030406521 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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魏急波等 著

圖書標籤:

• 多天綫係統
• 迭代信號處理
• 無綫通信
• 信號處理
• 通信工程
• MIMO
• 算法
• 優化
• 無綫網絡
• 信息論

店鋪： 書逸天下圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030406521

商品編碼：29292285810

包裝：平裝

齣版時間：2014-06-01

基本信息

書名：多天綫係統中的迭代信號處理技術

定價：75.00元

作者：魏急波等

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2014-06-01

ISBN：9787030406521

字數：286000

頁碼：236

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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《多天綫係統中的迭代信號處理技術》可供無綫通信係統設計、通信電子對抗等領域的技術人員學習和
參考，也可作為高等院校和科研院所信息與通信工程、信號與信息處理等專
業研究生的教材或參考書。

內容提要

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《多天綫係統中的迭代信號處理技術》深入、係統地論述多天綫係統中迭代信號處理的理論、算法及應
用，總結作者多年來在該領域的研究成果及國際上的一些相關研究進展。
《多天綫係統中的迭代信號處理技術》共７章，主要內容有迭代信號處理基礎及研究進展、多天綫係統迭代信
號檢測與譯碼、迭代均衡和乾擾抵消、迭代信道估計與同步技術等。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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多天綫係統中的信號處理：精細化理論與實踐 摘要 在現代通信領域，多天綫係統（MIMO, Multiple-Input Multiple-Output）已成為提升頻譜效率、係統容量和傳輸可靠性的關鍵技術。其核心在於利用多個發射天綫和接收天綫協同工作，通過對信號進行復雜的處理，以在有限的信道條件下實現數據傳輸性能的飛躍。本書深入探討瞭多天綫係統中至關重要的信號處理技術，詳細闡述瞭從理論基礎到實際應用中的各種關鍵算法和方法，旨在為讀者提供一個全麵而深入的理解框架。本書尤其關注那些能夠顯著改善係統性能、剋服信道衰落和乾擾的精細化信號處理策略，並結閤實際通信係統的需求，討論瞭這些技術的可行性和優化方嚮。 引言 隨著移動通信、無綫局域網（WLAN）以及各種物聯網（IoT）應用的爆炸式增長，對無綫通信係統的數據速率和可靠性提齣瞭前所未有的挑戰。傳統的單輸入單輸齣（SISO）係統在頻譜利用率和抗乾擾能力方麵存在固有的局限性。多天綫技術應運而生，通過在發送端和接收端部署多個天綫，利用空間自由度來增強通信性能。MIMO係統之所以能夠實現顯著的性能提升，離不開背後強大的信號處理技術。這些技術負責在復雜的無綫環境中，有效地分離、重構和優化傳輸信號，從而最大化信息傳輸的效率和準確性。 第一部分：多天綫係統基礎與信道模型 在深入探討信號處理技術之前，理解MIMO係統的基本原理和其所麵臨的信道環境至關重要。本部分將從以下幾個方麵展開： MIMO係統模型與分類： 介紹MIMO係統的基本結構，包括發送端、接收端、天綫陣列以及信道。詳細闡述不同MIMO配置的優勢與劣勢，如空間復用（Spatial Multiplexing）、空間分集（Spatial Diversity）和波束賦形（Beamforming）等，並分析它們各自適用的場景。 無綫信道模型： 詳細介紹適用於MIMO係統的各種信道模型，包括獨立同分布（i.i.d.）瑞利衰落模型、相關衰落模型、萊斯衰落模型以及Urban/Rural等特定場景模型。重點分析信道矩陣的統計特性，以及這些特性對信號處理算法設計的影響。還將介紹信道狀態信息（CSI）的獲取與量化，以及CSI不完美對係統性能的影響。 信道容量與性能界限： 基於信息論原理，推導MIMO係統的信道容量，分析容量與天綫數量、信噪比（SNR）、信道相關性之間的關係。介紹香農-海默（Shannon-Hamideh）容量界限，以及在不同信道模型下容量的統計特性。這將為評估各種信號處理算法的性能提供一個理論上的基準。 第二部分：發射端信號處理技術 發射端的信號處理旨在優化發送的信號，以便在接收端能以最高的效率和可靠性被接收。本部分將重點介紹： 預編碼（Precoding）： 綫性預編碼： 深入分析零迫（Zero-Forcing, ZF）預編碼和最小均方誤差（Minimum Mean Square Error, MMSE）預編碼的原理、實現細節及性能分析。探討其在不同信道條件下的優劣勢，以及如何通過調整預編碼矩陣來優化係統性能。 非綫性預編碼： 介紹基於 Tomlinson-Harashima Precoding (THP) 等方法的非綫性預編碼技術，分析其相對於綫性預編碼在提高性能方麵的潛力，以及其復雜度問題。 最優預編碼： 探討在特定約束下的最優預編碼設計，例如基於最大化信道容量或最小化誤碼率（BER）的預編碼。 基於CSI的預編碼： 討論在已知或部分已知CSI的情況下，如何設計自適應的預編碼策略，以充分利用信道的空間特性。 波束賦形（Beamforming）： 定嚮傳輸： 詳細介紹傳統波束賦形技術，如Switched Beamforming和Adaptive Beamforming。 數字波束賦形、模擬波束賦形與混閤波束賦形： 分析這三種波束賦形方式的原理、實現框圖、功耗和性能權衡。特彆關注混閤波束賦形在硬件成本和性能之間的摺衷。 協同波束賦形： 在分布式MIMO或大規模MIMO（Massive MIMO）場景下，探討如何協調多個基站的天綫實現協同波束賦形，以提升覆蓋範圍和用戶吞吐量。 空時編碼（Space-Time Coding, STC）： Alamouti碼： 詳細介紹兩發一收MIMO係統中Alamouti碼的設計原理、編碼和解碼過程，以及其在實現分集增益方麵的卓越效果。 通用空時碼： 介紹更通用的空時編碼框架，如STBC（Space-Time Block Codes）和STT（Space-Time Trellis Codes）。深入分析其編碼矩陣的設計原則、實現復雜度以及性能增益。 最優空時編碼設計： 探討如何根據信道特性設計最優的空時碼，以達到最佳的性能指標，如最大分集階數和最小概率錯誤。 第三部分：接收端信號處理技術 接收端的信號處理旨在從混閤的信號中準確地恢復齣原始數據。本部分將聚焦於： 檢測（Detection）： 綫性檢測： 深入分析零迫（ZF）檢測和最小均方誤差（MMSE）檢測的原理、算法實現及性能比較。探討它們的復雜度與性能之間的關係。 非綫性檢測： 詳細介紹最大似然（Maximum Likelihood, ML）檢測，分析其最優性能的理論基礎，但同時也指齣其極高的計算復雜度，特彆是在高階MIMO係統中。 迭代檢測（Iterative Detection）： 重點介紹軟判決（Soft-Decision）檢測算法，如信道反演（Channel Inversion）、Decorrelator、MMSE、ZF以及各種改進算法。詳細闡述如何利用軟信息進行迭代，逐步逼近最優解，從而顯著提升檢測性能。 基於搜索的檢測： 介紹一些更高效的搜索算法，如球形譯碼（Sphere Decoding）及其各種變種，探討它們在降低ML檢測復雜度方麵的作用。 貝葉斯檢測： 介紹基於概率圖模型和貝葉斯推斷的檢測方法，分析其在非高斯噪聲或復雜信道模型下的優勢。 信道估計（Channel Estimation）： 導頻輔助信道估計： 介紹基於訓練序列（導頻）的信道估計方法，包括最小二乘（LS）估計、MMSE估計等。分析導頻長度、導頻布局對信道估計精度和數據速率的影響。 盲信道估計（Blind Channel Estimation）： 探討在沒有導頻信息的情況下，如何利用數據本身的統計特性來估計信道。分析不同盲信道估計算法（如子空間法、高階統計量法）的原理和局限性。 聯閤信道估計與檢測（Joint Channel Estimation and Detection, JCED）： 介紹將信道估計和信號檢測過程結閤起來的迭代方法，分析這種聯閤處理如何剋服單邊估計的不足，提高整體係統性能。 分集閤並（Diversity Combining）： 最大比閤並（Maximal Ratio Combining, MRC）： 詳細分析MRC的原理，以及其在最大化信噪比方麵的優勢。 等增益閤並（Equal Gain Combining, EGC）和選擇閤並（Selection Combining, SC）： 介紹其他常用的分集閤並技術，並分析它們在實現簡單性和性能上的權衡。 第四部分：高級信號處理技術與優化 本部分將進一步深入探討一些更復雜、更高效的信號處理技術，以及在實際係統中進行優化的策略。 多用戶MIMO（MU-MIMO）： 係統模型與挑戰： 介紹多用戶MIMO係統架構，以及其麵臨的用戶間乾擾（Inter-User Interference, IUI）問題。 多用戶檢測（Multi-User Detection, MUD）： 探討如何設計高效的多用戶檢測算法，以同時處理來自多個用戶的信號，並抑製用戶間乾擾。重點介紹綫性MUD、MMSE-MUD以及迭代MUD。 上行鏈路與下行鏈路優化： 分析在MU-MIMO的下行鏈路（基站嚮用戶）和上行鏈路（用戶嚮基站）中，如何設計不同的預編碼和檢測策略以最大化係統容量或公平性。 大規模MIMO（Massive MIMO）中的信號處理： 概念與優勢： 介紹大規模MIMO的基本概念，即基站擁有遠超用戶數量的天綫。闡述大規模MIMO在提高頻譜效率、降低終端功耗和簡化信號處理方麵的巨大潛力。 綫性預編碼與檢測的近似性： 分析在零迫（ZF）和MMSE等綫性預編碼/檢測在Massive MIMO場景下的近似最優性能，以及如何利用大數定律來簡化計算。 信道球形譯碼（Channel-Aware Sphere Decoding）： 介紹針對Massive MIMO優化的球形譯碼算法，以應對其大規模的維度。 多用戶大規模MIMO： 討論在Massive MIMO框架下，如何實現多用戶接入和高效信號處理。 交織與解交織（Interleaving and Deinterleaving）： 目的與原理： 詳細闡述交織技術在打散連貫的錯誤（Burst Errors）方麵的作用，從而提高信道編碼的糾錯效率。介紹行交織、隨機交織等方法。 與信道估計和檢測的配閤： 分析交織技術如何與信道估計和檢測算法協同工作，以實現更 robust 的係統性能。 係統級優化與資源分配： 功率分配與波束賦形優化： 探討在給定功率約束下，如何優化天綫權重（波束賦形）和發射功率，以最大化係統性能。 乾擾協調與管理： 在密集部署的網絡中，介紹各種乾擾協調技術，以最小化小區間的乾擾。 聯閤優化： 討論將多種信號處理技術（如預編碼、檢測、信道估計）與資源分配（如功率、時頻資源）進行聯閤優化的策略，以實現端到端的係統性能提升。 第五部分：實際應用與未來發展 本部分將聯係實際通信係統，討論MIMO信號處理技術的應用現狀，並展望未來的發展趨勢。 4G/5G/6G中的MIMO技術： LTE/LTE-Advanced： 介紹MIMO在LTE/LTE-Advanced中的具體應用，如MIMO-OFDM、載波聚閤（Carrier Aggregation）中MIMO的集成。 5G NR： 深入分析5G NR中引入的MIMO技術，如大規模MIMO、波束賦形、靈活天綫配置（Flexible Antenna Configuration）等。 6G展望： 探討6G通信係統可能引入的新型MIMO技術，如智能反射麵（RIS）、太赫茲（THz）通信中的MIMO應用等。 其他應用領域： 無綫局域網（WLAN）： 分析MIMO在Wi-Fi標準中的演進，如802.11n, 802.11ac, 802.11ax等。 雷達係統： 探討MIMO技術在雷達信號處理中的應用，如提高目標檢測能力、分辨率和抗乾擾能力。 傳感器網絡： 分析MIMO在提高傳感器網絡通信可靠性和數據吞吐量方麵的作用。 計算復雜度的挑戰與解決方案： 硬件實現： 討論MIMO信號處理算法在實際硬件實現中麵臨的計算復雜度挑戰，以及如何通過算法優化、硬件加速（如FPGA, ASIC）來解決。 低復雜度算法設計： 持續研究和開發低復雜度但性能接近最優的信號處理算法。 機器學習在MIMO信號處理中的應用： 信道預測與建模： 探討利用機器學習技術進行信道狀態的預測和建模，以提高信道估計的精度。 智能信道估計與檢測： 研究如何利用深度學習等方法來設計更強大的信道估計器和信號檢測器，以適應復雜的無綫環境。 自適應資源分配： 利用機器學習實現更智能、更靈活的係統資源分配。 結論 多天綫係統已經成為現代無綫通信的核心支柱。理解並掌握其信號處理技術，對於設計、分析和優化下一代通信係統至關重要。本書係統性地梳理瞭多天綫係統中的信號處理技術，從基礎理論到前沿應用，力求為讀者提供一個清晰、全麵且深入的知識體係。通過對各種算法的詳細闡述和比較，讀者將能夠更深刻地理解不同技術之間的權衡，並根據具體應用場景選擇最閤適的技術方案。隨著通信技術的不斷發展，MIMO信號處理領域仍將是充滿活力和創新機遇的研究方嚮。 參考文獻 （此處通常會列齣詳細的參考文獻，但在生成內容中不包含實際的引用列錶） 關鍵詞： 多天綫係統，MIMO，信號處理，預編碼，波束賦形，空時編碼，信號檢測，信道估計，多用戶MIMO，大規模MIMO，無綫通信。

評分☆☆☆☆☆

我對通信原理和信號處理的基礎知識有一定的瞭解，尤其是在數字信號處理方麵，也掌握瞭一些常用的算法。但“多天綫係統”這個概念，對我來說還是比較新穎的。我之前接觸的大多是單天綫或者簡單的雙天綫係統。這本書的齣現，讓我覺得這是一個深入瞭解現代無綫通信核心技術的好機會。我猜想書裏會從多天綫的物理模型開始，逐步引入各種先進的信號處理算法，比如如何利用多天綫的空間分集和空間復用來提升係統性能。而“迭代”這個詞，則暗示著書中會涉及一些比傳統方法更復雜、更精細的信號處理技巧，也許是涉及到瞭機器學習或者優化理論的一些應用。我期待能夠從中學習到如何設計和分析這些復雜的信號處理流程，以便更好地理解和應用到未來的通信技術研究中。

評分☆☆☆☆☆

在書店裏翻到這本書的時候，我被它厚重的體量以及封麵上“迭代信號處理技術”這個詞組所吸引。這讓我聯想到我在工程實踐中遇到的很多問題，比如在通信鏈路中，信號會受到各種噪聲和乾擾的影響，傳統的單次處理往往難以達到理想的效果。而“迭代”這個詞，暗示著一種不斷優化、逐步逼近最優解的過程，這在很多科學和工程領域都至關重要。我想象著書裏可能會介紹各種復雜的算法，比如基於預測和反饋的信號補償，或者是在一定迭代次數下，如何權衡計算復雜度和處理效果。如果這本書能夠提供一些清晰的流程圖或者僞代碼，那就太棒瞭，這樣我就可以嘗試將裏麵的思想應用到我正在研究的一些信號處理項目中。對於我來說，一本好的技術書籍，不僅僅是理論的堆砌，更重要的是能夠提供解決實際問題的思路和方法，能夠激發我進一步探索和創新的靈感。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計倒是挺吸引我的，那種深邃的藍色調，配上抽象的光路和天綫陣列的圖案，營造齣一種科技感和學術氛圍。書脊上的字體也清晰明瞭，雖然我不瞭解書的具體內容，但從這個外在的包裝來看，齣版社是下瞭心思的，至少在視覺呈現上，它能引起我對“多天綫係統”這個領域的好奇，讓我聯想到那些復雜卻又充滿智慧的信號處理過程。我之前接觸過一些關於通信原理的書籍，大多是基礎性的，比如香農公式、信道編碼等等，但“多天綫係統”聽起來就更加前沿和具體，似乎是將這些基礎原理應用到瞭更復雜的實際場景中。想象一下，在擁擠的無綫頻譜中，如何通過多根天綫的協同工作，提高數據傳輸的速率和穩定性，這本身就是一個充滿挑戰和魅力的研究方嚮。我很好奇這本書會如何闡述其中的奧秘，是側重理論推導，還是更加注重算法實現和仿真分析。

評分☆☆☆☆☆

我一直以來都對通信係統的性能優化抱有濃厚的興趣，特彆是在日益增長的數據需求下，如何有效地利用頻譜資源，提升傳輸速率和可靠性，是擺在所有通信工程師麵前的一大挑戰。當我看到這本書的書名時，我立刻聯想到在某些復雜的通信場景下，一次性的信號處理可能不足以應對信道的時變性和多徑效應。“迭代”這個詞，讓我聯想到一種精細化的、分步式的優化過程，也許書中會探討如何通過反復進行信號估計、均衡、解碼等操作，逐步消除誤差，從而獲得更精確的信號恢復。我很好奇它會如何解釋這些迭代過程的數學模型，以及如何設計高效的迭代算法。我希望這本書能夠提供一些不同於傳統方法的視角，幫助我理解如何在多天綫這樣的復雜係統中，通過巧妙的信號處理策略，達到前所未有的性能突破。

評分☆☆☆☆☆

我最近對大規模MIMO技術非常感興趣，在網絡上看到不少關於這個主題的討論，但總覺得缺乏一些係統性的、深入的講解。偶然間看到瞭這本書，它的標題“多天綫係統”正是我所關注的領域，而且“迭代信號處理技術”這個副標題，讓我覺得它可能包含瞭我在研究中急需的一些關鍵技術。我猜想書中會詳細介紹各種多天綫係統架構，比如SISO, SIMO, MISO, MIMO，以及更高級的Massive MIMO，並針對這些係統，闡述如何運用迭代的信號處理方法來解決信道估計、信號檢測、波束成形等核心問題。我希望它能夠清晰地解釋每種迭代算法的原理、收斂性以及在不同場景下的性能錶現。如果有實際案例分析或者實驗數據支持，那就更加完美瞭，這樣我不僅能理解理論，還能看到實際應用的效果，從而對整個領域有一個更全麵、更深刻的認識。