无线与移动通信中的信号处理新技术(第2册) (平装) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:第1版 (2002年11月1日)

作者:贾纳科斯

出品人:

页数:438

译者:

出版时间:2002-11

价格:29.0

装帧:平装

isbn号码:9787115108296

丛书系列:

图书标签:

• 专业
• 无线通信
• 移动通信
• 信号处理
• 新技术
• 通信工程
• 电子工程
• 无线电技术
• 数字信号处理
• 通信系统
• 现代通信

深入探索现代通信系统的核心：复杂网络中的信息编码与传输理论 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面且深入的视角，剖析现代通信系统——特别是那些具有高度复杂拓扑结构和动态特性的网络环境——中信息编码、多址接入、资源管理与可靠传输的核心理论与前沿技术。本书的重点不在于单一的物理层器件或特定频段的实现细节，而是聚焦于支撑整个通信生态系统高效、可靠运行的数学模型、算法设计与系统级优化。 第一部分：复杂网络中的信道建模与信息论基础 本部分将从信息论的基石出发，建立适用于多用户、多跳、高维度的复杂信道模型。我们首先回顾香农的信息论在单用户经典信道中的应用，随后立即过渡到更贴近实际的场景： 认知无线信道建模： 详细探讨非平稳信道、时间选择性衰落信道以及具有记忆性的信道模型。重点分析了高斯假设的局限性，并引入了更精确的统计模型，如Gamma分布、Weibull分布在描述城市峡谷、室内环境下的信道特性中的应用。 网络化信息论： 深入研究网络编码（Network Coding）的理论极限与实践挑战。从前向纠错的视角审视随机网络编码与确定性网络编码的容量边界，特别是对于多播（Multicast）和广播（Broadcast）场景下的最大信息传输速率的求解方法。讨论了网络中的信息泄漏（Information Leakage）问题及其在安全通信中的影响。 干扰限制与功率谱密度分析： 在多址接入环境中，干扰不再是随机噪声，而是结构化的信号。本书分析了宽带干扰对通信系统的影响，并引入了“有限平均功率约束”下的信息论极限。探讨了如何利用功率谱密度（PSD）的特性来优化频谱共享策略。 第二部分：先进编码与调制技术在多用户环境下的应用 本部分将重点关注如何设计高效的编码和调制方案，以应对复杂网络中的干扰和资源受限问题。 LDPC与极化码的代数结构与性能分析： 详细解析低密度奇偶校验码（LDPC）和极化码（Polar Codes）的构造算法、译码流程（如BP算法的改进）及其在接近香农极限的性能表现。特别关注这些码在有限块长下的性能差距与优化策略。 非正交多址接入（NOMA）的理论基础与实现： NOMA是实现频谱效率飞跃的关键技术之一。本书将NOMA视为一种特殊的叠加编码（Superposition Coding）形式。深入分析了串行/并行解码的复杂性、用户间干扰消除（SIC）的精度要求，并探讨了如何结合功率分配与信道状态信息（CSI）来最优地分配资源，以平衡用户公平性与系统吞吐量。 高阶调制与MIMO信道下的信道容量： 针对MIMO系统，讨论了预编码（Precoding）技术，如迫零（ZF）、迫分（PF）等，如何最大化信道容量。在多用户MIMO（MU-MIMO）场景下，重点分析了预编码矩阵的设计，以最小化用户间的交叉耦合干扰。 第三部分：资源分配、调度与动态优化 在动态变化的无线环境中，高效的资源调度是决定系统性能的关键。本部分侧重于优化算法的设计与收敛性分析。 联合信道与资源优化（JCR）： 探讨如何在一个迭代过程中，同时优化功率分配、子载波分配（在OFDM系统中）和用户调度。引入了凸优化理论（如对数效用函数下的优化）来求解这些复杂的非线性问题。 基于博弈论的资源竞争模型： 在去中心化的多用户接入场景中，用户行为具有非合作性。本书利用纳什均衡（Nash Equilibrium）的概念来分析功率控制和接入决策。探讨了引入激励机制（如基于价格的机制）如何引导用户收敛到系统级最优的资源使用状态。 动态频谱接入与认知无线电（CR）： 详细分析次级用户如何在不干扰主用户的前提下利用空闲频谱。这涉及快速频谱感知、数据包级的动态接入策略以及如何利用机器学习方法预测频谱空口状态。 第四部分：新兴网络架构中的信息传输挑战 本部分将目光投向了未来通信网络面临的新挑战，特别是对低延迟和高可靠性的要求。 超可靠低延迟通信（URLLC）的传输栈设计： URLLC不仅仅是物理层的快速传输。本书分析了从调度算法的超快决策到编码块长度的缩短，再到确认机制的简化等全方位的系统设计。重点关注时延的概率分布而非平均时延，并探讨如何利用先进的反馈机制将端到端时延控制在微秒级别。 无人机（UAM）与空对地通信的信道特性： 针对三维空间中的移动性，分析了空对地信道的几何衰落模型（如三维视距传播）。讨论了多基地台协作传输（CoMP）在提升无人机覆盖和性能中的作用。 大规模物联网（Massive IoT）中的稀疏信号处理： 针对海量设备同时接入的场景，本书引入压缩感知（Compressed Sensing）原理来解决大规模MIMO中的大规模随机接入（Massive Random Access）问题，即如何仅用少量导频信号即可识别出大量激活的用户。 本书内容严谨，数学推导详尽，适合通信工程、电子工程、信息科学领域的高年级本科生、研究生以及从事相关研发工作的工程师和研究人员参考。它提供了一个超越单一物理层实现的、跨越系统和网络层次的信号处理与信息传输的综合框架。

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