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： 天樂圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030406521

商品編碼：29310178504

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：

頁碼：

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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深入探索信號處理的新範式：一種係統性的方法 本書旨在為廣大讀者，尤其是從事通信工程、電子工程、計算機科學以及相關領域研究和開發的專業人士，提供一個全麵而深入的信號處理技術視角。我們不局限於傳統理論的陳述，而是著重於構建一種係統的、迭代的思維方式，以應對現代復雜信號處理的挑戰。本書的核心理念在於，許多信號處理問題並非孤立存在，而是可以通過反復優化和逼近的過程得到有效解決。 第一篇：基礎理論與方法論的革新 在現代通信和信息係統中，信號的復雜性和處理需求的不斷提升，迫使我們重新審視傳統的信號處理框架。本書的第一篇，將緻力於奠定堅實的基礎，並引入一種全新的方法論。 第一章：信號處理的演進與挑戰 我們將首先迴顧信號處理技術的曆史發展脈絡，從早期的綫性係統理論，到後來的統計信號處理，再到如今麵臨的非綫性、高維、大數據等挑戰。深入分析當前通信係統（如5G、6G）、雷達、醫療成像、傳感器網絡等領域對信號處理提齣的新要求，例如： 高速率與大帶寬： 如何在高密度、高數據速率的環境下，有效地提取和恢復有用信息？ 低功耗與實時性： 在移動設備和嵌入式係統中，如何在保證性能的同時，顯著降低功耗並實現實時處理？ 魯棒性與抗乾擾： 如何在存在噪聲、乾擾、衰落等惡劣信道條件下，保證信號處理的可靠性？ 智能化與自適應： 如何設計能夠根據環境變化和信號特性自動調整參數的處理算法？ 通過對這些挑戰的梳理，為後續章節的深入探討鋪設道路。 第二章：迭代優化範式的引入 迭代優化是本書的核心方法論。本章將詳細介紹迭代優化的基本原理，包括： 何為迭代優化： 解釋迭代過程的本質，即通過一係列近似步驟，逐步逼近最優解。 收斂性與穩定性： 分析迭代算法的收斂條件、收斂速度以及穩定性問題，並介紹常用的收斂性判彆方法。 損失函數與目標函數： 講解如何構建閤適的損失函數或目標函數，以量化信號處理任務的性能，並指導迭代過程。 優化算法概覽： 簡要介紹梯度下降、牛頓法、共軛梯度法等經典的優化算法，為後續深入研究打下基礎。 我們將強調，在信號處理領域，許多最優解難以直接獲得，而迭代優化提供瞭一種務實有效的路徑。 第三章：數學工具箱：賦能迭代求解 迭代優化離不開強大的數學工具。本章將重點介紹在信號處理中廣泛應用的數學概念和技術，並闡述它們與迭代過程的聯係： 綫性代數基礎： 矩陣運算、特徵值分解、奇異值分解（SVD）、僞逆等，以及它們在信號錶示、降維、濾波等方麵的作用。 概率論與統計學： 隨機變量、概率分布、期望、方差、貝葉斯定理、最大似然估計（MLE）、最小均方誤差（MMSE）估計等，這些是理解噪聲、建模信道以及設計估計和檢測算法的關鍵。 凸優化理論： 介紹凸集、凸函數、凸優化問題，以及凸集上的投影等概念。強調凸優化問題能夠保證全局最優解，並具有高效的求解算法，這對於設計性能可保證的信號處理算法至關重要。 凸集上的投影算法： 詳細介紹在凸集上的投影操作，這是許多迭代算法（如投影梯度法、交替最小二乘法）的核心組成部分。 第二篇：核心迭代信號處理技術 在夯實瞭理論基礎後，本篇將聚焦於一係列在現代信號處理中至關重要的迭代技術，並結閤具體應用場景進行講解。 第四章：基於優化的信號估計與檢測 信號估計和檢測是信號處理的核心任務。本章將介紹如何利用迭代優化技術解決這些問題： 參數估計： 最大似然估計（MLE）的迭代求解： 針對MLE難以直接解析求解的情況，介紹基於梯度下降、牛頓法等的迭代求解方法，例如在通信係統中估計信道參數。 最大後驗概率（MAP）估計： 結閤先驗信息，介紹MAP估計的迭代求解，特彆是在貝葉斯框架下的應用。 迭代加權最小二乘法（IRWLS）： 用於處理具有非高斯噪聲的信號估計問題，例如在通信係統中估計存在脈衝噪聲的信號。 信號檢測： 基於判決函數的迭代優化： 如何根據不同的準則（如 Neyman-Pearson, MAP），迭代地優化判決函數以實現最優檢測。 聯閤參數估計與信號檢測： 在許多實際應用中，檢測和估計是耦閤的，介紹如何通過迭代的方式聯閤解決這兩類問題。 第五章：稀疏信號處理與壓縮感知 稀疏性是自然界和許多工程信號的普遍特性。本章將深入探討稀疏信號處理及其在壓縮感知中的應用： 稀疏錶示： 介紹如何將信號錶示為稀疏字典的綫性組閤，以及字典學習（Dictionary Learning）的迭代算法。 稀疏信號恢復： L1範數最小化： 介紹L1範數誘導稀疏性的原理，以及Basis Pursuit（BP）、LASSO等算法。 迭代閾值算法（Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithms, ISTA）及其變種： 詳細講解ISTA及其加速版本（如FISTA），它們是求解L1範數最小化問題的核心迭代算法。 匹配追蹤（Matching Pursuit, MP）和正交匹配追蹤（Orthogonal Matching Pursuit, OMP）： 介紹這些貪婪算法在稀疏錶示和信號恢復中的應用。 壓縮感知（Compressed Sensing, CS）： CS的基本原理： 講解信號的稀疏性和測量矩陣的 Restricted Isometry Property (RIP)。 CS的重構算法： 重點介紹迭代優化在CS重構中的作用，如IRLS、ISTA等。 CS在圖像/信號采集、雷達等領域的應用。 第六章：迭代信道估計與均衡 在無綫通信領域，信道估計和均衡是保證通信質量的關鍵技術。本章將重點介紹迭代方法在其中的應用： 傳統信道估計算法迴顧： 簡單介紹LS、MMSE等經典方法。 迭代信道估計： 基於期望最大化（EM）算法的信道估計： 適用於存在未知參數或非高斯噪聲的情況。 基於信息論的迭代信道估計： 例如，基於最大互信息準則的迭代估計。 聯閤信道估計與數據檢測： 介紹迭代地同時進行信道估計和數據符號檢測（如Turbo均衡），以提升性能。 迭代信道均衡： 基於優化的均衡器設計： 例如，基於最小均方誤差（MMSE）準則的均衡器，並通過迭代算法進行求解。 自適應均衡算法： 介紹LMS、RLS等自適應均衡算法，它們本質上也是一種迭代優化過程。 Turbo均衡與LDPC均衡： 結閤信道編碼，介紹迭代均衡技術在解碼過程中發揮的作用。 第七章：貝葉斯推斷與馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法 貝葉斯方法在處理不確定性和復雜模型方麵具有天然優勢。本章將介紹貝葉斯推斷及其在信號處理中的迭代求解： 貝葉斯推斷基礎： 後驗概率、先驗分布、似然函數等。 近似推斷方法： 變分推斷（Variational Inference, VI）： 將後驗分布的近似問題轉化為優化問題，並通過迭代算法求解。 馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法： Metropolis-Hastings算法： 詳細介紹其工作原理、接受率計算以及迭代過程。 Gibbs采樣： 介紹其在條件分布上的采樣，以及與Metropolis-Hastings算法的結閤。 MCMC在信號去噪、信道估計、參數估計等方麵的應用。 第八章：交替最小二乘法（ALS）及其推廣 交替最小二乘法是一種強大的用於求解矩陣分解和模型參數估計的迭代算法。 ALS的基本原理： 介紹其通過交替優化不同變量子集來求解最小二乘問題的思想。 ALS在矩陣分解中的應用： 非負矩陣分解（NMF）： 介紹其在主題模型、圖像處理等領域的應用，並講解ALS的求解過程。 張量分解： 介紹ALS在Tucker分解、CP分解等張量分解算法中的應用。 ALS在信號處理中的應用： 通信係統中的信道估計與數據檢測。 用戶行為建模與推薦係統。 第三篇：前沿探索與應用實踐 本篇將拓展視野，介紹當前信號處理領域的一些前沿技術，並結閤實際應用場景，展示迭代信號處理技術的強大生命力。 第九章：深度學習與迭代信號處理的融閤 深度學習作為一種強大的錶示學習和優化技術，與迭代信號處理有著天然的契閤點。 基於深度學習的信號處理： 深度神經網絡（DNN）作為信號處理模塊： 例如，用於信道去噪、信號復原、特徵提取等。 深度學習模型的訓練過程： 本質上也是一種大規模的迭代優化過程（如梯度下降及其變種）。 深度學習與傳統迭代算法的結閤： 深度展開（Deep Unfolding）： 將傳統的迭代算法（如ISTA）的迭代步映射到神經網絡的層，通過端到端訓練來優化算法性能。 學習優化的迭代算法： 利用深度學習來學習優化算法的參數或策略。 在通信、圖像處理、自然語言處理等領域的融閤應用。 第十章：多天綫係統中的迭代信號處理應用 作為本書的重點聚焦方嚮，本章將深入探討迭代信號處理技術在多天綫係統（MIMO）中的具體應用。 MIMO係統的基本模型與挑戰： 介紹MIMO係統的信道模型、空間復用、分集增益等概念，以及信號處理麵臨的維度災難、信道耦閤等問題。 迭代信號檢測： 軟乾擾抵消（Soft Interference Cancellation, SIC）與迭代 SIC： 介紹如何通過迭代地抵消其他用戶的乾擾來改進自身用戶的檢測性能。 貝葉斯推斷在MIMO檢測中的應用： 如MCMC方法在多用戶MIMO檢測中的應用。 深度學習在MIMO檢測中的應用： 如深度展開的MIMO檢測算法。 迭代信道估計： 聯閤信道估計與數據檢測： 在多用戶MIMO係統中，如何迭代地進行聯閤估計與檢測。 分布式MIMO中的信道估計。 波束形成與多用戶MIMO中的資源分配： 介紹迭代算法在優化波束形成嚮量、資源分配策略等方麵的應用。 第十一章：工程實踐與案例分析 理論的價值最終體現在實踐中。本章將通過具體的工程案例，展示迭代信號處理技術的應用效果。 通信係統中迭代算法的實現與優化： 介紹在實際通信係統中部署迭代算法時需要考慮的計算復雜度、存儲需求、實時性等問題，以及相應的優化策略。 雷達信號處理中的迭代技術： 如稀疏成像、目標檢測與跟蹤中的迭代優化。 醫療影像處理中的迭代算法： 如CT/MRI重建、圖像去噪等。 傳感器網絡中的協作信號處理。 第十二章：未來展望與挑戰 最後，我們將對迭代信號處理技術的未來發展方嚮進行展望，並指齣當前仍麵臨的挑戰。 更高效、更魯棒的迭代優化算法。 在極端環境下的信號處理： 如低信噪比、強乾擾等。 麵嚮智能化和自主化係統的信號處理。 理論與算法的進一步融閤。 本書的目標是為讀者提供一套係統性的思維工具和解決問題的框架，使其能夠靈活地運用迭代信號處理技術，應對未來信息處理領域的各種復雜挑戰。通過深入理解和掌握這些技術，讀者將能夠設計齣更高效、更智能、更可靠的信號處理係統。

評分☆☆☆☆☆

近期，我一直在關注通信領域的前沿技術，特彆是關於多天綫係統和先進信號處理方法的進展。《多天綫係統中的迭代信號處理技術》這個書名，瞬間吸引瞭我的全部注意力，因為它正好觸及瞭我近期研究中最感興趣的兩個交叉點。我深知，多天綫係統，如MIMO，是現代通信提速增效的基石，而信號處理技術則是實現這些係統優越性能的關鍵。其中，“迭代”這個詞，更是激發瞭我對更高效、更精確解決方案的期待。 我迫切希望書中能深入淺齣地剖析各種迭代信號處理算法在多天綫係統中的應用。例如，在接收端，是否會詳細介紹如何利用迭代的思想來優化信號的檢測和解碼過程，從而剋服多徑效應和用戶間乾擾？在信道估計環節，書中是否會探討基於迭代的更精確的信道信息獲取方法？我期待書中能夠提供嚴謹的數學推導，清晰的算法流程，以及能夠幫助理解其精髓的圖示。更重要的是，我希望書中能夠包含一些實際應用的案例或者仿真分析，展示這些迭代技術在不同場景下的性能錶現，比如在不同信噪比、不同信道模型下，與非迭代方法相比的優勢，以及其在實際工程部署中可能遇到的挑戰和解決方案。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題讓我眼前一亮，"多天綫係統中的迭代信號處理技術"，這正是我目前在研究領域迫切需要深入瞭解的內容。我一直對多天綫係統，尤其是MIMO（多輸入多輸齣）技術充滿好奇，而信號處理又是實現這些係統高效運行的關鍵。迭代信號處理，這個詞組更是勾起瞭我的學術興趣，我猜測這本書會詳細探討如何通過反復迭代來優化信號的估計、檢測和解碼過程，從而剋服多徑衰落、用戶間乾擾等復雜信道帶來的挑戰。 我尤其期待書中能夠深入講解各種經典的迭代算法，比如RLS（遞歸最小二乘）、LMS（最小均方）的變種，以及在多天綫環境下如何應用和改進這些算法。書中是否會涉及諸如MLD（最大似然檢測）、MMSE（最小均方誤差）等優化準則下的迭代求解方法？能否有詳細的數學推導過程，並且配以清晰的圖示和僞代碼，能夠幫助我更好地理解算法的原理和實現細節？此外，對於新型的迭代算法，例如基於優化的迭代方法，書中是否會有介紹，以及它們在實際應用中的性能優勢？我希望這本書不僅僅是理論的堆砌，更能提供一些實際的設計考量和性能分析，例如在不同信道模型下，不同迭代算法的收斂速度、計算復雜度以及誤碼率性能的對比。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對通信技術抱有濃厚興趣的學習者，我總是在尋找能夠拓展我視野、提升我專業知識的書籍。當我看到《多天綫係統中的迭代信號處理技術》這個書名時，我腦海中立刻浮現齣各種復雜的通信場景和精妙的信號處理技巧。多天綫係統，特彆是近年來快速發展的MIMO技術，無疑是現代通信係統的核心。而信號處理，更是連接硬件與通信效能的橋梁。這本書所聚焦的“迭代信號處理技術”，更是讓我感到一絲興奮，因為這通常意味著更優化的性能，更強的魯棒性，以及在復雜環境中解決問題的能力。 我非常好奇書中會對哪些具體的迭代算法進行詳細的闡述。是經典的一些算法，還是作者團隊在近些年提齣的創新性算法？例如，在接收端，如何利用迭代的方式來提高信號檢測的準確性，減少誤碼率？在信道估計方麵，是否有基於迭代的更精確的估計方法？我希望書中能夠詳細介紹這些算法的原理，給齣清晰的數學推導，並輔以直觀的圖解，幫助我理解其內在的邏輯。更重要的是，我希望能看到這些技術在實際應用中的性能錶現，例如在不同信噪比、不同用戶數量下的對比分析，以及在實際通信係統設計中的一些挑戰和解決方案。

評分☆☆☆☆☆

當我看到《多天綫係統中的迭代信號處理技術》這個書名時，我的思緒立刻被拉到瞭當前通信技術的最前沿。多天綫係統，特彆是MIMO技術，已經成為現代無綫通信係統提升性能的關鍵。而信號處理，則是多天綫係統實現其潛力的核心驅動力。我一直對“迭代”這個詞在信號處理中的應用很感興趣，因為它通常意味著更精細的優化和更好的性能逼近。這本書的齣現，正是我尋找的能夠深化我對這一領域理解的寶貴資源。 我非常想瞭解書中會介紹哪些具體的迭代信號處理技術。例如，在信號檢測階段，是否會詳細講解諸如MMSE-PIC（最小均方誤差-並行乾擾抵消）等迭代檢測算法？在信道估計方麵，是否會探討基於迭代的估計方法，以應對動態變化或復雜的信道環境？我希望書中能夠提供紮實的理論基礎，詳細的數學推導，以及清晰的算法描述，能夠讓我從原理上透徹理解這些技術。此外，我對這些技術在實際應用中的性能錶現也非常關注，書中是否會有相關的仿真結果，展示不同迭代算法在不同場景下的優劣，例如在誤碼率、收斂速度、計算復雜度等方麵的對比。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，無疑為正在通信工程領域深耕的我注入瞭一劑強心針。多天綫係統，尤其是MIMO技術，在提升數據傳輸速率和頻譜效率方麵扮演著至關重要的角色，而信號處理技術正是實現這些先進功能的基石。我尤其關注的是“迭代”這一核心概念。在解決復雜通信問題時，迭代方法往往能夠帶來比傳統一次性求解更優越的性能。因此，我迫切地想知道，這本書是如何將迭代的思想應用到多天綫係統的信號處理中的。 我非常期待書中能夠深入探討各種迭代信號處理算法的原理和應用。比如，在多用戶MIMO係統中，如何利用迭代算法來有效分離和檢測各個用戶的信號？在非視距傳播等復雜信道環境下，迭代方法是否能夠提供更魯棒的信道估計和信號恢復能力？我希望書中能夠提供詳細的數學推導，清晰的算法流程圖，以及在不同仿真場景下的性能對比分析，例如在不同天綫數量、不同用戶密度、不同信道衰落特性下的誤碼率、吞吐量等性能指標。同時，我也關注書中是否會提及一些優化迭代算法收斂速度和計算復雜度的方法，以及這些技術在實際工程實現中的可行性。