无线通信中的极化信息处理 郭彩丽,刘芳芳,冯春燕,曾志民 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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郭彩丽，刘芳芳，冯春燕，曾志民 著

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• 信号处理
• 通信工程
• 电磁场与微波技术
• 天线
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• 学术研究
• 郭彩丽

店铺： 北京群洲文化专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115376855

商品编码：29331459375

包装：平装

出版时间：2015-07-01

基本信息

书名：无线通信中的极化信息处理

定价：89.0元

作者：郭彩丽,刘芳芳,冯春燕,曾志民

出版社：人民邮电出版社

出版日期：2015-07-01

ISBN：9787115376855

字数：478千字

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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1.在国际上率先深入开展了无线极化信道建模，无线信号极化调制，无线信号极化感知，无线极化频谱共享等一系列新理论和新方法的研究.
2.本书的研究均来自作者从事的实际研究工作，部分内容汇总了所承担的国家自然科学基金“基于认知与极化信号处理的功放能效研究”（项目编号：61271177）和“极化域频谱感知理论与技术研究”（项目编号：60902047）等项目的突出研究成果.
3.该书成果将开创无线通信极化信息处理的新的理论体系，并进一步丰富和完善极化信息处理基础理论。
4.该书的出版有望填补外关于无线通信领域极化信号处理研究的空白。

内容提要

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极化作为电磁波的固有性质，是无线通信可资利用的重要信息。但在无线通信中，对这一信息资源研究开发的深度和广度还远远不能与其重要性相称。本书围绕无线通信中极化信息处理的理论与技术展开，共分为7章。~2章介绍了极化信息处理概况及极化基础理论；第3~6章深入探讨了无线通信中极化信息处理的理论和方法，包括极化信道建模，极化调制/解调，极化频谱感知，极化频谱共享等；第7章展示了实验验证平台在极化频谱共享方面的功能和成果。

目录

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作者介绍

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郭彩丽， 2008年6月毕业于北京邮电大学，现在北京邮电大学信息与通信工程学院从事教学与科研工作，IEEE WCM ,IEEE ICC, IEEE Globle等通信领域期刊和会议审稿人，中国高科技产业化研究会信号与信息处理专家委员会委员。

文摘

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序言

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无线通信中的极化信息处理 核心内容概述 本书深入探讨了极化码（Polar Codes）在现代无线通信系统中的应用及其信息处理理论。极化码作为一类理论上性能逼近信道容量的编码技术，已成为5G及未来通信标准的核心组成部分。本书系统性地梳理了极化码的生成原理、编码和译码算法，并重点阐述了如何在实际无线通信场景下，高效地利用极化码进行信息处理。 第一部分：极化码基础理论 本部分旨在为读者建立坚实的极化码理论基础。 1.1 信道极化现象的引入 香农第二定理的回顾与挑战： 回顾香农信息论的基石——信道容量，并指出在大约半个世纪的时间里，能实现接近信道容量的编码器和解码器仍然是理论和实践上的巨大挑战。 极化码的诞生与意义： 介绍极化码的发明人 E. Arıkan 的开创性工作，以及极化码如何通过“信道聚合”（Channel Merging）的思想，在理论上解决了逼近信道容量的问题。阐述极化码在信息论研究中的重要地位。 对称信道的概念： 定义离散记忆型无错信道（DMC）以及对称信道的概念，这是理解极化码原理的关键。 极化过程的直观理解： 通过简单的例子，例如二元输入离散无记忆信道（BIAWGN），直观地解释极化码如何通过对多个相同信道的重复组合，使得部分聚合信道趋于完美（传输概率接近1），而另一部分则趋于“冻结”（传输概率接近0）。 有效信道的定义： 介绍有效信道的概念，即那些能够传输信息的、性能接近完美信道的聚合信道，以及冻结信道的概念。 1.2 信道聚合（Channel Combining）与极化过程 二元输入离散无记忆信道（BIAWGN）的聚合： 详细推导二个相同的 BIAWGN 信道如何通过特定操作（例如 XOR）组合成一个新的信道。 聚合信道的容量分析： 分析聚合后信道的容量特性，展示随着聚合次数的增加，信道分化为高容量和低容量信道的趋势。 一般信道的极化： 将聚合概念推广到更一般的离散无记忆信道（DMC），解释极化码如何通过对 $n$ 个相同的信道进行 $n$ 次聚合，最终形成 $n$ 个不同性能的信道。 极化定理： 正式阐述极化定理，即对于任何 BIAWGN 信道，通过 $n$ 次信道聚合，可以构造出 $n$ 个新的信道，其中一部分的信道容量接近 1，另一部分则接近 0。 1.3 极化码的构造 生成矩阵的构建： 介绍极化码生成矩阵 $G_n$ 的构造过程，它是由一系列基础矩阵 $B_2 = egin{pmatrix} 1 & 0 \ 1 & 1 end{pmatrix}$ 通过 Kronecker 乘积重复构建而成。 排列矩阵 $P_n$ 的作用： 解释排列矩阵 $P_n$ 的作用，它用于对极化后的信道进行排序，将高容量信道对应的比特位置映射到信息比特，将低容量信道对应的比特位置映射到校验比特（或冻结比特）。 冻结比特（Frozen Bits）的概念： 详细说明冻结比特的作用，它们被赋予预先确定的值（通常为0），以最大化信息传输效率。解释冻结比特的位置选择是根据信道极化后的信道容量确定的。 信息比特（Information Bits）与信息长度： 定义信息比特，以及信息长度 $k$ 与码长 $n$ 的关系 $k leq n$。 1.4 极化码的性能分析 错误概率的上界： 介绍极化码的错误概率可以通过一个关于码长 $n$ 的表达式来刻画，并且该上界随着 $n$ 的增大而趋于 0，从而证明了极化码可以达到任意给定的误差概率。 逼近信道容量的证明： 详细论述极化码如何通过理论分析证明其能够逼近信道容量。 实际性能与理论性能的差距： 讨论在实际应用中，由于译码算法的复杂度、硬件实现等因素，实际性能与理论性能之间可能存在的差距。 第二部分：极化码的编码与译码算法 本部分聚焦于实现极化码的编码和译码的关键技术。 2.1 极化码的编码算法 系统编码： 介绍基于生成矩阵的系统编码方法，即将信息比特与冻结比特拼接，然后乘以生成矩阵得到码字。 非系统编码： 简要提及非系统编码的概念，并说明其与系统编码的区别。 编码效率与复杂度： 分析极化码编码的计算复杂度，并与卷积码、LDPC 码等进行初步对比。 2.2 极化码的译码算法 SC（Successive Cancellation）译码： 基本原理： 详细阐述 SC 译码的核心思想，即逐个比特地进行译码，在译码每个比特时，利用已经译码出的比特来消除干扰，从而提高后续比特的译码精度。 译码过程示意： 通过解析 SC 译码的计算图（Decision Tree），直观地展示其逐比特决策的过程。 复杂度分析： 分析 SC 译码的计算复杂度，通常为 $O(n log n)$。 性能局限： 指出 SC 译码在某些信道条件下可能存在性能瓶颈，尤其是在译码过程中出现错误传播时。 SCL（Successive Cancellation List）译码： 基本原理： 介绍 SCL 译码作为 SC 译码的改进，它在每个译码阶段维护一个包含多个可能候选码字的列表（List Size $L$），从而避免了单次错误决策导致的性能下降。 译码过程： 详细解释 SCL 译码如何维护和更新列表，以及如何根据某种判决准则（例如，CRC 校验）从列表中选择最佳码字。 复杂度与性能的权衡： 分析 SCL 译码的复杂度（随着 $L$ 增大而增加）与性能提升之间的关系，说明 List Size $L$ 是一个关键的性能参数。 Fast SCCMD 译码（Rapid Polar Decoding）： 背景与动机： 介绍为了提高极化码译码速度而提出的各种快速译码算法，例如基于“快速傅里叶变换”（FFT）的思想。 基本思想： 阐述 Fast SCCMD 译码的核心原理，通过利用信道聚合过程中数学结构上的特性，将复杂的译码计算转化为一系列更高效的运算。 硬件实现优势： 讨论 Fast SCCMD 译码算法在硬件实现上的优势，通常能够显著降低译码延迟和功耗。 其他先进译码算法（简述）： 简要提及其他一些有代表性的译码算法，例如基于消息传递的译码（Belief Propagation）、CPM（Complementary Polar Codes）等，说明研究的广度和深度。 第三部分：极化码在无线通信中的应用 本部分将极化码的理论与实际无线通信系统相结合，探讨其关键应用场景。 3.1 5G NR（New Radio）中的极化码应用 控制信道编码： 重点阐述极化码在 5G NR 中作为控制信道（如 PDSCH, PUSCH, PBCH 等）的编码方案。分析其优势，例如在低速率、高可靠性场景下优于 Turbo 码。 短分组码的优势： 强调极化码在编码短信息分组时的性能优势，这在控制信道中非常常见。 速率匹配（Rate Matching）： 介绍在 5G NR 中，如何通过速率匹配技术，将极化码的输出根据实际信道条件和编码速率进行调整，以满足不同业务的需求。 与其他编码方案的对比： 将极化码在 5G NR 中的应用与 Turbo 码等进行对比，分析其在不同场景下的适用性。 3.2 未来通信系统中的极化码应用前景 6G 及更高代通信： 探讨极化码在未来通信系统（如 6G）中可能扮演的角色，例如在更高频段、更复杂信道环境下的应用。 物联网（IoT）与低功耗通信： 分析极化码在物联网设备和低功耗通信场景下的潜力，其高效率和低复杂度的特点非常适合这些应用。 AI 与极化码的结合： 展望人工智能技术（如机器学习）如何赋能极化码的设计、优化和译码，例如自适应编码、智能译码策略等。 3.3 极化码与其他无线通信技术的融合 多输入多输出（MIMO）系统： 探讨极化码在 MIMO 系统中的应用，例如如何结合预编码、分层编码等技术，提升 MIMO 系统的整体性能。 认知无线电（Cognitive Radio）： 分析极化码在认知无线电中的作用，例如如何通过极化码实现高效的频谱感知和动态频谱接入。 安全通信： 简要提及极化码在物理层安全通信方面的潜在应用，例如利用其高可靠性降低窃听的风险。 第四部分：极化信息处理的挑战与展望 本部分探讨在实际应用中，极化信息处理面临的挑战以及未来的研究方向。 4.1 极化码设计与参数选择 码长与信息长度的选择： 讨论如何根据具体的通信场景和性能要求，选择合适的码长 $n$ 和信息长度 $k$。 冻结比特的优化： 分析如何更有效地确定冻结比特的位置，以达到最佳的编码性能。 低复杂度编码与译码算法的研究： 强调持续研发更低复杂度、更高效率的编码和译码算法的重要性，以适应日益增长的通信需求。 4.2 硬件实现与集成 FPGA 与 ASIC 实现： 讨论极化码在 FPGA 和 ASIC 芯片上的实现方法和设计挑战。 低功耗与高性能的设计： 关注如何在保证高性能的同时，降低极化码译码电路的功耗，这对于移动设备尤为重要。 与其他通信模块的集成： 探讨如何将极化码处理模块与其他通信处理模块（如调制解调、信道估计等）进行高效集成。 4.3 极化码在不同信道模型下的性能优化 非对称信道与移动信道： 研究极化码在非对称信道、快速衰落信道、多径效应等复杂信道模型下的性能表现，并探索相应的优化策略。 信道状态信息（CSI）的利用： 讨论如何更有效地利用信道状态信息来改进极化码的设计和译码性能。 4.4 极化码的未来研究方向 自适应极化码： 探索能够根据信道变化动态调整编码参数的自适应极化码。 联合编码与通信： 研究将极化码与其他通信功能（如检测、定位等）进行联合设计。 理论边界的进一步突破： 持续探索更接近理论极限的编码和译码技术。 总结 《无线通信中的极化信息处理》一书，旨在为读者提供一个全面、深入的视角，理解极化码这一革命性的编码技术。从其坚实的理论基础，到高效的编码译码算法，再到在 5G 及未来无线通信系统中的广泛应用，本书系统性地梳理了极化信息处理的脉络。通过对极化码深入的研究和探索，本书期望能为无线通信领域的理论研究和工程实践提供有力的支持，推动下一代通信技术的不断发展。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，“无线通信中的极化信息处理”，光听名字就感觉充满了理论深度和应用前景。作为一名对无线通信技术进展非常关注的研究者，我一直对极化码在突破香农极限方面的潜力深感着迷。我非常想知道书中是如何将这一理论上的强大工具，具体应用到无线通信的各个环节。书中是否会详细阐述极化码在不同无线接入技术中的具体实现细节？例如，在OFDM系统中，如何将极化码与OFDM进行有效的结合，以应对频率选择性衰落？在MIMO系统中，又如何利用极化码来提升系统的空间复用能力和协作性能？“信息处理”这个词也让我产生了很多联想。它是否会涉及到一些高效的译码算法，比如能够应对大数据包的译码器，或者适用于低功耗设备的译码方案？我非常期待书中能够提供一些关于极化码在实际通信系统设计中的工程化考量，例如在硬件实现方面需要注意的问题，以及在功耗、速度和可靠性之间的权衡。这本书是否会为我提供一些关于如何设计下一代无线通信系统，使其能够更有效地利用极化信息处理的宝贵思路？

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本书，就被它严谨而前沿的题目所吸引。“无线通信中的极化信息处理”——这个题目直击我心，因为我一直在关注无线通信技术的发展前沿，而极化码无疑是近年来无线通信领域最令人兴奋的突破之一。我迫切地想知道书中是如何将这一理论上完美编码的强大力量，如何在复杂的无线环境中转化为实际的通信优势。书中是否会深入剖析极化码在不同无线接入技术中的具体应用？比如，在蜂窝网络（4G/5G/6G）、Wi-Fi，甚至卫星通信中，极化码的引入将带来哪些性能上的飞跃？我尤其关心书中是否会详细阐述极化码在提高数据传输速率、降低误码率、增强抗干扰能力等方面的具体机制。再者，对于“信息处理”这一块，我非常好奇它涵盖了哪些内容。是仅仅停留在理论解码算法的介绍，还是会深入到实际的信号处理流程？比如，在实际的基带处理中，如何高效地实现极化译码？是否会讨论一些工程化的优化方法，以减小译码器的计算复杂度，使其能够适应实时通信的需求？我希望能从中找到关于极化码在实际通信系统设计中的一些宝贵经验和技术细节，而不仅仅是停留在理论的海洋中。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题“无线通信中的极化信息处理”就足够吸引我了。我一直对无线通信领域抱有浓厚的兴趣，尤其是那些能够提升通信效率和鲁棒性的新技术。极化编码作为一种强大的信道编码技术，其在理论上的卓越性能早已闻名，但将其真正应用于实际的无线通信系统中，并进行高效的信息处理，无疑是充满了挑战和魅力的研究方向。我个人非常好奇书中是如何将极化编码的理论优势转化为实际通信系统的性能提升的。书中是否会深入探讨不同无线信道模型下极化编码的设计与优化？例如，在复杂多变的衰落信道、干扰信道中，极化编码的性能表现如何？又该如何根据具体的信道特性调整编码参数，以达到最佳的解码效果？此外，信息处理部分也让我产生了极大的兴趣，这其中可能涉及到解码算法的设计与实现，例如极化译码器（如BMS、SCC算法等）的原理、复杂度以及在实际通信设备上的硬件实现可行性。书中是否会讨论如何加速解码过程，以满足高速率、低延迟的无线通信需求？我猜想，书中可能还会涉及极化码与其他先进技术（如MIMO、OFDM等）的结合应用，以及在5G、6G等下一代无线通信系统中的潜在应用前景。期待书中能够提供一些具体的案例分析和实验结果，让我对极化信息处理在无线通信中的实际应用有更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对无线通信技术有着深厚兴趣的学生，我一直密切关注着极化码的发展。这本书的书名——“无线通信中的极化信息处理”——立即引起了我的注意。我一直想深入了解极化码在实际通信系统中的应用，特别是它如何被集成到无线通信的复杂架构中，并进行高效的信息处理。我非常好奇书中是否会详细讲解极化码的构造原理，以及它之所以能够接近香农限的根本原因。更重要的是，书中是否会探讨在不同的无线场景下，如何对极化码进行最优设计和参数选择？例如，在对速率要求极高的5G NR等场景下，如何利用极化码实现高吞吐量；在对可靠性要求极高的场景下，又如何通过极化码来确保低误码率？另外，“信息处理”这一块也让我充满期待。它是否会涉及一些先进的译码算法，如基于贝叶斯网络的译码、或者一些加速算法？我非常想知道，在实际的数字信号处理硬件中，如何高效地实现这些译码算法，以及它们在功耗和计算复杂度方面是否有权衡？我期望书中能够提供一些实际的仿真结果和性能分析，让我能够直观地感受到极化码在无线通信中的威力，并为我未来的研究提供一些方向和启示。

评分☆☆☆☆☆

看到“无线通信中的极化信息处理”这个书名，我脑海中立刻浮现出许多与此相关的问题。极化码作为信息论领域的一大突破，其理论上的优越性毋庸置疑，但我一直对其在实际无线通信系统中的落地应用感到好奇。这本书是否会深入探讨极化码在当今主流无线通信标准中的应用实例？比如，在5G NR标准中，极化码是如何被用于控制信道的？又如何与数据信道中的LDPC码等进行协同工作，以优化整体性能？我对书中关于“信息处理”的部分尤其感兴趣。这是否意味着书中会涵盖从信道估计、信号检测到解码的全套流程？尤其是在非理想信道条件下，如何有效地进行极化译码？我非常希望书中能够给出一些实用的技巧或方法，以应对实际无线通信中面临的各种挑战，例如多径衰落、干扰以及非高斯噪声等。此外，本书是否会讨论极化码在未来无线通信技术，如6G、人工智能驱动的通信等方面的潜在应用？我期待书中能够不仅仅停留在理论层面，而是能提供一些具有实际指导意义的分析和建议。