具体描述
《无线与移动通信中的信号处理新技术》丛书，介绍了近年来无线与移动通信中使用的信号处理（SP）工具的最新的重要进展，以及世界范围内该领域的领先者的贡献。本书是两本书中的第1册。本丛书的内容涵盖了范围广泛的技术和方法论，包括噪声与干扰消除、调制解调器设计、移动互联网业务、下一代音频/视频广播、蜂窝移动电话和无线多媒体网络等。
本书（第1册）重点阐述单用户点对点链路的信道识别与均衡的关键技术。由于信息承载信号是在衰落介质中传播的，所以现代的均衡器必须充分考虑移动无线信道的可变性，减小符号间干扰和同（共）信道干扰，并抑制在单个或多个传感器的接收机中的噪声。本书介绍了最近提出的带宽节省（半）盲算法与性能分析，以及线性预编码技术，这些技术利用发射冗余使基于训练序列的系统获得明显的改善。本书内容包括：
盲识别与反卷积的子空间方法
有色信号驱动的信道的盲识别与均衡
最优子空间方法；多信道均衡的线性预测算法
FIR多信道估计的半盲方法
盲判决反馈均衡等
本书还介绍了世界范围内各种期刊中的研究成果，全面汇集了用于优化单用户点对点链路的先进信号处理技术。本书对于通信工程、研究人员、管理人员、通信系统设计人员和参与最新通信系统设计或构造的同行将是极其有价值的。
跨越边界：现代通信系统中的信息流与认知前沿 本书聚焦于非我方通信领域中，那些推动信息传输效率与可靠性达到新高度的关键技术与理论基础。我们深入探讨了在日益复杂和资源受限的环境下，如何实现高效的数据编码、可靠的信道估计以及智能化的频谱管理。 第一部分：新型信道编码与纠错理论的深化 本部分彻底摒弃了对传统香农极限的直接依赖，转而探索在低延迟和高可靠性场景下，信道编码理论的最新进展。我们详细阐述了类LDPC（低密度奇偶校验码）结构的改进版本——特别是那些引入了图论优化和概率传播算法加速的变体。重点在于如何设计出具有更小欧姆（Error Floor）特性的码字结构，以及在有限精度硬件实现下保持其性能优势。 我们投入了大量篇幅分析极化码（Polar Codes）在5G/6G系统中的实际应用瓶颈与突破。这包括对贝努利信道容量估计的精确建模，以及如何通过增强的列表解码（List Decoding）算法，克服其在短码长下的性能衰减问题。此外，本书还开创性地引入了基于深度学习的端到端信道编码框架，并非简单地将神经网络嵌入传统流程，而是构建一种能够自动学习信道特性并生成最优编码序列的端对端系统，特别关注其在动态跳频（Frequency Hopping）环境下的鲁棒性。 第二部分：超高频段的电磁波传播建模与智能波束赋形 本册的第二核心在于处理毫米波（mmWave）与太赫兹（THz）频段所带来的独特挑战。传统的对数距离路径损耗模型已无法准确描述这些高频段的传播特性。因此，我们引入了基于几何射线追踪（Geometric Ray Tracing, GRT）的高精度传播模型，该模型深度融合了材料科学中对表面粗糙度、介电常数变化的测量数据。 重点章节详细解析了大规模MIMO（Massive MIMO）阵列在非平稳（Non-Stationary）信道下的波束管理（Beam Management）策略。我们提出的快速仰角/方位角搜索算法，结合了压缩感知（Compressed Sensing, CS）的原理，能够在极短的同步时间内锁定最佳波束，显著降低了导频开销（Overhead）。对于车联网（V2X）等高动态场景，我们构建了基于环境感知雷达数据融合的波束预测机制，使波束跟踪的延迟降低了两个数量级。 第三部分：认知无线电与动态频谱共享（DSS） 本书深入探索了认知无线电（CR）如何从理论走向实用，特别是在全频谱接入（Full Spectrum Access）的愿景下。我们侧重于高效的频谱感知技术。抛弃了传统的能量检测和过门限检测，本书着重介绍基于机器学习的信号指纹识别技术。通过训练深度卷积网络（DCN）来识别不同次级用户（Secondary Users）的调制、编码和设备特征，从而实现高精度的异构信号分类，避免了次级用户对主要用户（Primary Users）的干扰。 在动态频谱共享（DSS）的框架下，我们提出了基于博弈论的频谱竞价模型。该模型考虑了多方用户对不同频段的效用函数（Utility Function），并通过纳什均衡（Nash Equilibrium）算法，实时分配频谱资源，确保在满足主要用户绝对保护的同时，最大化次级用户的系统吞吐量。这套机制尤其适用于私有5G网络与公共频谱的混合部署环境。 第四部分：面向物联网（IoT）的低功耗通信协议优化 本部分将目光投向了海量连接场景下的能效问题。我们分析了现有NB-IoT和LoRa协议的能耗瓶颈，并提出了“睡眠-唤醒”周期的高级优化方案。这并非简单的占空比调整，而是基于信道质量预测的自适应睡眠机制。系统根据未来一段时间的信道晴朗度（Channel Favorable Index），动态决定设备的休眠时长，从而在保证数据包到达率（Packet Reception Rate, PRR）的同时，将电池寿命延长数倍。 我们还详细阐述了信息论在边缘计算（Edge Computing）中的应用。如何将数据处理任务分解，并在边缘节点（Edge Nodes）与云端之间以最小化传输能耗的方式进行智能卸载，是本部分的核心研究点。这涉及到异构硬件加速器的功耗建模以及实时任务依赖图的构建与求解。 总结： 本书内容高度侧重于面向未来标准和前沿研究的解决方案，强调理论的数学严谨性与实际工程部署的可行性之间的平衡。它为高级研究人员、系统架构师和致力于下一代无线通信技术开发的工程师，提供了一套全面且深度的参考框架，涵盖了从物理层到网络层的关键性能提升点。
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