無綫通信中的極化信息處理 郭彩麗,劉芳芳,馮春燕,曾誌民 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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郭彩麗，劉芳芳，馮春燕，曾誌民 著

圖書標籤:

• 無綫通信
• 極化
• 信息處理
• 信號處理
• 通信工程
• 電磁場與微波技術
• 天綫
• 無綫電
• 學術研究
• 郭彩麗

店鋪： 北京群洲文化專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115376855

商品編碼：29331459375

包裝：平裝

齣版時間：2015-07-01

基本信息

書名：無綫通信中的極化信息處理

定價：89.0元

作者：郭彩麗,劉芳芳,馮春燕,曾誌民

齣版社：人民郵電齣版社

齣版日期：2015-07-01

ISBN：9787115376855

字數：478韆字

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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1.在國際上率先深入開展瞭無綫極化信道建模，無綫信號極化調製，無綫信號極化感知，無綫極化頻譜共享等一係列新理論和新方法的研究.
2.本書的研究均來自作者從事的實際研究工作，部分內容匯總瞭所承擔的國傢自然科學基金“基於認知與極化信號處理的功放能效研究”（項目編號：61271177）和“極化域頻譜感知理論與技術研究”（項目編號：60902047）等項目的突齣研究成果.
3.該書成果將開創無綫通信極化信息處理的新的理論體係，並進一步豐富和完善極化信息處理基礎理論。
4.該書的齣版有望填補外關於無綫通信領域極化信號處理研究的空白。

內容提要

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極化作為電磁波的固有性質，是無綫通信可資利用的重要信息。但在無綫通信中，對這一信息資源研究開發的深度和廣度還遠遠不能與其重要性相稱。本書圍繞無綫通信中極化信息處理的理論與技術展開，共分為7章。~2章介紹瞭極化信息處理概況及極化基礎理論；第3~6章深入探討瞭無綫通信中極化信息處理的理論和方法，包括極化信道建模，極化調製/解調，極化頻譜感知，極化頻譜共享等；第7章展示瞭實驗驗證平颱在極化頻譜共享方麵的功能和成果。

目錄

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作者介紹

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郭彩麗， 2008年6月畢業於北京郵電大學，現在北京郵電大學信息與通信工程學院從事教學與科研工作，IEEE WCM ,IEEE ICC, IEEE Globle等通信領域期刊和會議審稿人，中國高科技産業化研究會信號與信息處理專傢委員會委員。

文摘

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序言

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無綫通信中的極化信息處理 核心內容概述 本書深入探討瞭極化碼（Polar Codes）在現代無綫通信係統中的應用及其信息處理理論。極化碼作為一類理論上性能逼近信道容量的編碼技術，已成為5G及未來通信標準的核心組成部分。本書係統性地梳理瞭極化碼的生成原理、編碼和譯碼算法，並重點闡述瞭如何在實際無綫通信場景下，高效地利用極化碼進行信息處理。 第一部分：極化碼基礎理論 本部分旨在為讀者建立堅實的極化碼理論基礎。 1.1 信道極化現象的引入 香農第二定理的迴顧與挑戰： 迴顧香農信息論的基石——信道容量，並指齣在大約半個世紀的時間裏，能實現接近信道容量的編碼器和解碼器仍然是理論和實踐上的巨大挑戰。 極化碼的誕生與意義： 介紹極化碼的發明人 E. Arıkan 的開創性工作，以及極化碼如何通過“信道聚閤”（Channel Merging）的思想，在理論上解決瞭逼近信道容量的問題。闡述極化碼在信息論研究中的重要地位。 對稱信道的概念： 定義離散記憶型無錯信道（DMC）以及對稱信道的概念，這是理解極化碼原理的關鍵。 極化過程的直觀理解： 通過簡單的例子，例如二元輸入離散無記憶信道（BIAWGN），直觀地解釋極化碼如何通過對多個相同信道的重復組閤，使得部分聚閤信道趨於完美（傳輸概率接近1），而另一部分則趨於“凍結”（傳輸概率接近0）。 有效信道的定義： 介紹有效信道的概念，即那些能夠傳輸信息的、性能接近完美信道的聚閤信道，以及凍結信道的概念。 1.2 信道聚閤（Channel Combining）與極化過程 二元輸入離散無記憶信道（BIAWGN）的聚閤： 詳細推導二個相同的 BIAWGN 信道如何通過特定操作（例如 XOR）組閤成一個新的信道。 聚閤信道的容量分析： 分析聚閤後信道的容量特性，展示隨著聚閤次數的增加，信道分化為高容量和低容量信道的趨勢。 一般信道的極化： 將聚閤概念推廣到更一般的離散無記憶信道（DMC），解釋極化碼如何通過對 $n$ 個相同的信道進行 $n$ 次聚閤，最終形成 $n$ 個不同性能的信道。 極化定理： 正式闡述極化定理，即對於任何 BIAWGN 信道，通過 $n$ 次信道聚閤，可以構造齣 $n$ 個新的信道，其中一部分的信道容量接近 1，另一部分則接近 0。 1.3 極化碼的構造 生成矩陣的構建： 介紹極化碼生成矩陣 $G_n$ 的構造過程，它是由一係列基礎矩陣 $B_2 = egin{pmatrix} 1 & 0 \ 1 & 1 end{pmatrix}$ 通過 Kronecker 乘積重復構建而成。 排列矩陣 $P_n$ 的作用： 解釋排列矩陣 $P_n$ 的作用，它用於對極化後的信道進行排序，將高容量信道對應的比特位置映射到信息比特，將低容量信道對應的比特位置映射到校驗比特（或凍結比特）。 凍結比特（Frozen Bits）的概念： 詳細說明凍結比特的作用，它們被賦予預先確定的值（通常為0），以最大化信息傳輸效率。解釋凍結比特的位置選擇是根據信道極化後的信道容量確定的。 信息比特（Information Bits）與信息長度： 定義信息比特，以及信息長度 $k$ 與碼長 $n$ 的關係 $k leq n$。 1.4 極化碼的性能分析 錯誤概率的上界： 介紹極化碼的錯誤概率可以通過一個關於碼長 $n$ 的錶達式來刻畫，並且該上界隨著 $n$ 的增大而趨於 0，從而證明瞭極化碼可以達到任意給定的誤差概率。 逼近信道容量的證明： 詳細論述極化碼如何通過理論分析證明其能夠逼近信道容量。 實際性能與理論性能的差距： 討論在實際應用中，由於譯碼算法的復雜度、硬件實現等因素，實際性能與理論性能之間可能存在的差距。 第二部分：極化碼的編碼與譯碼算法 本部分聚焦於實現極化碼的編碼和譯碼的關鍵技術。 2.1 極化碼的編碼算法 係統編碼： 介紹基於生成矩陣的係統編碼方法，即將信息比特與凍結比特拼接，然後乘以生成矩陣得到碼字。 非係統編碼： 簡要提及非係統編碼的概念，並說明其與係統編碼的區彆。 編碼效率與復雜度： 分析極化碼編碼的計算復雜度，並與捲積碼、LDPC 碼等進行初步對比。 2.2 極化碼的譯碼算法 SC（Successive Cancellation）譯碼： 基本原理： 詳細闡述 SC 譯碼的核心思想，即逐個比特地進行譯碼，在譯碼每個比特時，利用已經譯碼齣的比特來消除乾擾，從而提高後續比特的譯碼精度。 譯碼過程示意： 通過解析 SC 譯碼的計算圖（Decision Tree），直觀地展示其逐比特決策的過程。 復雜度分析： 分析 SC 譯碼的計算復雜度，通常為 $O(n log n)$。 性能局限： 指齣 SC 譯碼在某些信道條件下可能存在性能瓶頸，尤其是在譯碼過程中齣現錯誤傳播時。 SCL（Successive Cancellation List）譯碼： 基本原理： 介紹 SCL 譯碼作為 SC 譯碼的改進，它在每個譯碼階段維護一個包含多個可能候選碼字的列錶（List Size $L$），從而避免瞭單次錯誤決策導緻的性能下降。 譯碼過程： 詳細解釋 SCL 譯碼如何維護和更新列錶，以及如何根據某種判決準則（例如，CRC 校驗）從列錶中選擇最佳碼字。 復雜度與性能的權衡： 分析 SCL 譯碼的復雜度（隨著 $L$ 增大而增加）與性能提升之間的關係，說明 List Size $L$ 是一個關鍵的性能參數。 Fast SCCMD 譯碼（Rapid Polar Decoding）： 背景與動機： 介紹為瞭提高極化碼譯碼速度而提齣的各種快速譯碼算法，例如基於“快速傅裏葉變換”（FFT）的思想。 基本思想： 闡述 Fast SCCMD 譯碼的核心原理，通過利用信道聚閤過程中數學結構上的特性，將復雜的譯碼計算轉化為一係列更高效的運算。 硬件實現優勢： 討論 Fast SCCMD 譯碼算法在硬件實現上的優勢，通常能夠顯著降低譯碼延遲和功耗。 其他先進譯碼算法（簡述）： 簡要提及其他一些有代錶性的譯碼算法，例如基於消息傳遞的譯碼（Belief Propagation）、CPM（Complementary Polar Codes）等，說明研究的廣度和深度。 第三部分：極化碼在無綫通信中的應用 本部分將極化碼的理論與實際無綫通信係統相結閤，探討其關鍵應用場景。 3.1 5G NR（New Radio）中的極化碼應用 控製信道編碼： 重點闡述極化碼在 5G NR 中作為控製信道（如 PDSCH, PUSCH, PBCH 等）的編碼方案。分析其優勢，例如在低速率、高可靠性場景下優於 Turbo 碼。 短分組碼的優勢： 強調極化碼在編碼短信息分組時的性能優勢，這在控製信道中非常常見。 速率匹配（Rate Matching）： 介紹在 5G NR 中，如何通過速率匹配技術，將極化碼的輸齣根據實際信道條件和編碼速率進行調整，以滿足不同業務的需求。 與其他編碼方案的對比： 將極化碼在 5G NR 中的應用與 Turbo 碼等進行對比，分析其在不同場景下的適用性。 3.2 未來通信係統中的極化碼應用前景 6G 及更高代通信： 探討極化碼在未來通信係統（如 6G）中可能扮演的角色，例如在更高頻段、更復雜信道環境下的應用。 物聯網（IoT）與低功耗通信： 分析極化碼在物聯網設備和低功耗通信場景下的潛力，其高效率和低復雜度的特點非常適閤這些應用。 AI 與極化碼的結閤： 展望人工智能技術（如機器學習）如何賦能極化碼的設計、優化和譯碼，例如自適應編碼、智能譯碼策略等。 3.3 極化碼與其他無綫通信技術的融閤 多輸入多輸齣（MIMO）係統： 探討極化碼在 MIMO 係統中的應用，例如如何結閤預編碼、分層編碼等技術，提升 MIMO 係統的整體性能。 認知無綫電（Cognitive Radio）： 分析極化碼在認知無綫電中的作用，例如如何通過極化碼實現高效的頻譜感知和動態頻譜接入。 安全通信： 簡要提及極化碼在物理層安全通信方麵的潛在應用，例如利用其高可靠性降低竊聽的風險。 第四部分：極化信息處理的挑戰與展望 本部分探討在實際應用中，極化信息處理麵臨的挑戰以及未來的研究方嚮。 4.1 極化碼設計與參數選擇 碼長與信息長度的選擇： 討論如何根據具體的通信場景和性能要求，選擇閤適的碼長 $n$ 和信息長度 $k$。 凍結比特的優化： 分析如何更有效地確定凍結比特的位置，以達到最佳的編碼性能。 低復雜度編碼與譯碼算法的研究： 強調持續研發更低復雜度、更高效率的編碼和譯碼算法的重要性，以適應日益增長的通信需求。 4.2 硬件實現與集成 FPGA 與 ASIC 實現： 討論極化碼在 FPGA 和 ASIC 芯片上的實現方法和設計挑戰。 低功耗與高性能的設計： 關注如何在保證高性能的同時，降低極化碼譯碼電路的功耗，這對於移動設備尤為重要。 與其他通信模塊的集成： 探討如何將極化碼處理模塊與其他通信處理模塊（如調製解調、信道估計等）進行高效集成。 4.3 極化碼在不同信道模型下的性能優化 非對稱信道與移動信道： 研究極化碼在非對稱信道、快速衰落信道、多徑效應等復雜信道模型下的性能錶現，並探索相應的優化策略。 信道狀態信息（CSI）的利用： 討論如何更有效地利用信道狀態信息來改進極化碼的設計和譯碼性能。 4.4 極化碼的未來研究方嚮 自適應極化碼： 探索能夠根據信道變化動態調整編碼參數的自適應極化碼。 聯閤編碼與通信： 研究將極化碼與其他通信功能（如檢測、定位等）進行聯閤設計。 理論邊界的進一步突破： 持續探索更接近理論極限的編碼和譯碼技術。 總結 《無綫通信中的極化信息處理》一書，旨在為讀者提供一個全麵、深入的視角，理解極化碼這一革命性的編碼技術。從其堅實的理論基礎，到高效的編碼譯碼算法，再到在 5G 及未來無綫通信係統中的廣泛應用，本書係統性地梳理瞭極化信息處理的脈絡。通過對極化碼深入的研究和探索，本書期望能為無綫通信領域的理論研究和工程實踐提供有力的支持，推動下一代通信技術的不斷發展。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名，“無綫通信中的極化信息處理”，光聽名字就感覺充滿瞭理論深度和應用前景。作為一名對無綫通信技術進展非常關注的研究者，我一直對極化碼在突破香農極限方麵的潛力深感著迷。我非常想知道書中是如何將這一理論上的強大工具，具體應用到無綫通信的各個環節。書中是否會詳細闡述極化碼在不同無綫接入技術中的具體實現細節？例如，在OFDM係統中，如何將極化碼與OFDM進行有效的結閤，以應對頻率選擇性衰落？在MIMO係統中，又如何利用極化碼來提升係統的空間復用能力和協作性能？“信息處理”這個詞也讓我産生瞭很多聯想。它是否會涉及到一些高效的譯碼算法，比如能夠應對大數據包的譯碼器，或者適用於低功耗設備的譯碼方案？我非常期待書中能夠提供一些關於極化碼在實際通信係統設計中的工程化考量，例如在硬件實現方麵需要注意的問題，以及在功耗、速度和可靠性之間的權衡。這本書是否會為我提供一些關於如何設計下一代無綫通信係統，使其能夠更有效地利用極化信息處理的寶貴思路？

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題“無綫通信中的極化信息處理”就足夠吸引我瞭。我一直對無綫通信領域抱有濃厚的興趣，尤其是那些能夠提升通信效率和魯棒性的新技術。極化編碼作為一種強大的信道編碼技術，其在理論上的卓越性能早已聞名，但將其真正應用於實際的無綫通信係統中，並進行高效的信息處理，無疑是充滿瞭挑戰和魅力的研究方嚮。我個人非常好奇書中是如何將極化編碼的理論優勢轉化為實際通信係統的性能提升的。書中是否會深入探討不同無綫信道模型下極化編碼的設計與優化？例如，在復雜多變的衰落信道、乾擾信道中，極化編碼的性能錶現如何？又該如何根據具體的信道特性調整編碼參數，以達到最佳的解碼效果？此外，信息處理部分也讓我産生瞭極大的興趣，這其中可能涉及到解碼算法的設計與實現，例如極化譯碼器（如BMS、SCC算法等）的原理、復雜度以及在實際通信設備上的硬件實現可行性。書中是否會討論如何加速解碼過程，以滿足高速率、低延遲的無綫通信需求？我猜想，書中可能還會涉及極化碼與其他先進技術（如MIMO、OFDM等）的結閤應用，以及在5G、6G等下一代無綫通信係統中的潛在應用前景。期待書中能夠提供一些具體的案例分析和實驗結果，讓我對極化信息處理在無綫通信中的實際應用有更深刻的認識。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對無綫通信技術有著深厚興趣的學生，我一直密切關注著極化碼的發展。這本書的書名——“無綫通信中的極化信息處理”——立即引起瞭我的注意。我一直想深入瞭解極化碼在實際通信係統中的應用，特彆是它如何被集成到無綫通信的復雜架構中，並進行高效的信息處理。我非常好奇書中是否會詳細講解極化碼的構造原理，以及它之所以能夠接近香農限的根本原因。更重要的是，書中是否會探討在不同的無綫場景下，如何對極化碼進行最優設計和參數選擇？例如，在對速率要求極高的5G NR等場景下，如何利用極化碼實現高吞吐量；在對可靠性要求極高的場景下，又如何通過極化碼來確保低誤碼率？另外，“信息處理”這一塊也讓我充滿期待。它是否會涉及一些先進的譯碼算法，如基於貝葉斯網絡的譯碼、或者一些加速算法？我非常想知道，在實際的數字信號處理硬件中，如何高效地實現這些譯碼算法，以及它們在功耗和計算復雜度方麵是否有權衡？我期望書中能夠提供一些實際的仿真結果和性能分析，讓我能夠直觀地感受到極化碼在無綫通信中的威力，並為我未來的研究提供一些方嚮和啓示。

評分☆☆☆☆☆

看到“無綫通信中的極化信息處理”這個書名，我腦海中立刻浮現齣許多與此相關的問題。極化碼作為信息論領域的一大突破，其理論上的優越性毋庸置疑，但我一直對其在實際無綫通信係統中的落地應用感到好奇。這本書是否會深入探討極化碼在當今主流無綫通信標準中的應用實例？比如，在5G NR標準中，極化碼是如何被用於控製信道的？又如何與數據信道中的LDPC碼等進行協同工作，以優化整體性能？我對書中關於“信息處理”的部分尤其感興趣。這是否意味著書中會涵蓋從信道估計、信號檢測到解碼的全套流程？尤其是在非理想信道條件下，如何有效地進行極化譯碼？我非常希望書中能夠給齣一些實用的技巧或方法，以應對實際無綫通信中麵臨的各種挑戰，例如多徑衰落、乾擾以及非高斯噪聲等。此外，本書是否會討論極化碼在未來無綫通信技術，如6G、人工智能驅動的通信等方麵的潛在應用？我期待書中能夠不僅僅停留在理論層麵，而是能提供一些具有實際指導意義的分析和建議。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到這本書，就被它嚴謹而前沿的題目所吸引。“無綫通信中的極化信息處理”——這個題目直擊我心，因為我一直在關注無綫通信技術的發展前沿，而極化碼無疑是近年來無綫通信領域最令人興奮的突破之一。我迫切地想知道書中是如何將這一理論上完美編碼的強大力量，如何在復雜的無綫環境中轉化為實際的通信優勢。書中是否會深入剖析極化碼在不同無綫接入技術中的具體應用？比如，在蜂窩網絡（4G/5G/6G）、Wi-Fi，甚至衛星通信中，極化碼的引入將帶來哪些性能上的飛躍？我尤其關心書中是否會詳細闡述極化碼在提高數據傳輸速率、降低誤碼率、增強抗乾擾能力等方麵的具體機製。再者，對於“信息處理”這一塊，我非常好奇它涵蓋瞭哪些內容。是僅僅停留在理論解碼算法的介紹，還是會深入到實際的信號處理流程？比如，在實際的基帶處理中，如何高效地實現極化譯碼？是否會討論一些工程化的優化方法，以減小譯碼器的計算復雜度，使其能夠適應實時通信的需求？我希望能從中找到關於極化碼在實際通信係統設計中的一些寶貴經驗和技術細節，而不僅僅是停留在理論的海洋中。