Detection Algorithms for Wireless Communications pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Ferrari, Gianluigi; Colavolpe, Giulio; Raheli, Riccardo

出品人:

页数:426

译者:

出版时间:2004-10

价格:1514.80

装帧:

isbn号码:9780470858288

丛书系列:

图书标签:

• 无线通信
• 检测算法
• 信号处理
• 通信系统
• 无线网络
• 信息论
• 统计信号处理
• 机器学习
• 优化算法
• 雷达通信

《信号探测与模式识别：现代通信系统的基石》 在信息爆炸的时代，无线通信已成为连接世界、驱动创新的动脉。从我们口袋里的智能手机到遍布全球的传感器网络，再到未来自动驾驶汽车和物联网设备，一切都依赖于高效、可靠的无线信号传输。然而，无线信道的复杂性——多径衰落、干扰、噪声以及信号的脆弱性——使得精准地捕捉、辨识和提取有用信息成为一项艰巨的挑战。本书《信号探测与模式识别：现代通信系统的基石》正是为了应对这一挑战而生，它深入剖析了支撑现代无线通信系统核心运行的信号探测与模式识别技术，旨在为读者构建一个全面而深入的理解框架。 本书并非直接聚焦于特定的通信标准或协议，而是从更基础、更普适的层面，探讨了当无线信号进入接收端后，我们如何才能“看见”它，如何识别它的“身份”，以及如何从纷繁的噪声和干扰中“听”到它的“语言”。这意味着，无论未来通信技术如何演进，本书所阐述的原理和方法都将具有长久的生命力。 核心内容概览： 第一部分：信号探测的基础理论与数学框架 本部分将读者带入信号探测的理论殿堂，为理解后续更复杂的算法奠定坚实基础。 概率论与随机过程的再审视： 我们将重温与信号处理密切相关的概率论概念，特别是随机变量、概率密度函数、条件概率等。更重要的是，我们将深入探讨各种随机过程模型，如高斯过程、泊松过程等，以及它们如何有效地描述无线信道中的噪声和信号衰落现象。理解这些基础模型是进行有效信号建模的前提。 统计决策理论： 信号探测本质上是一个统计决策过程。我们将详细介绍 Neyman-Pearson 准则、最小错误概率准则等经典决策理论，并阐述它们在二元探测（例如，信号是否存在）和多元探测（例如，识别不同的调制类型）中的应用。卡尔曼滤波和维纳滤波等最优估计理论也将被引入，用于在噪声环境中提取最优信号估计。 信息论基础： 香农信息论为我们理解信号传输的极限提供了理论指导。本书将探讨信息熵、互信息等概念，以及它们如何与信号探测的性能界限相关联。我们还将初步接触信噪比（SNR）等关键性能指标，以及它们对探测和识别能力的影响。 第二部分：经典信号探测算法详解 这一部分将聚焦于一系列经过时间检验、在无线通信中扮演关键角色的经典探测算法。 能量探测器（Energy Detector）： 作为最简单直观的探测方法，能量探测器在许多场景下表现出色。本书将详细分析其工作原理、性能限制以及适用范围，例如在认知无线电中检测频谱占用情况。 匹配滤波器（Matched Filter）： 匹配滤波器是已知信号探测的理论最优线性滤波器。我们将深入推导其结构和性能，并探讨其在提高信噪比、实现最佳信号检测中的作用。 最大似然（ML）探测器： 当我们对信号模型和噪声模型有充分了解时，最大似然准则能够提供最准确的检测结果。本书将阐述 ML 探测器的原理，并分析其在调制识别、信道状态估计等问题中的应用。 最大后验（MAP）探测器： 结合信号的先验概率信息，MAP 探测器在某些情况下可以获得比 ML 探测器更好的性能。我们将探讨 MAP 探测器的构建方法及其优劣。 联合探测与估计（Joint Detection and Estimation）： 在许多实际系统中，我们既需要探测信号，也需要同时估计信号的某些未知参数（如频率、相位）。本书将介绍如何构建联合探测与估计算法，以期获得更鲁棒的性能。 第三部分：模式识别在无线通信中的应用 信号探测的终极目标往往是识别信号的“身份”，即对其进行模式识别。本部分将深入探讨这一领域。 调制类型识别（Modulation Classification, MC）： 不同的调制方式（如 QPSK, 16-QAM, GFSK 等）具有独特的信号特征。本书将介绍基于高阶统计量（HOS）、星座图特征、信号能量特征等多种方法的调制类型识别技术，并分析它们的准确率和计算复杂度。 信号源识别与定位（Signal Source Identification and Localization）： 在复杂的电磁环境中，识别特定信号的来源至关重要。本书将探讨一些基础的信号源识别技术，如基于信号特征指纹的方法，以及初步介绍如何利用到达角（AoA）等信息进行信号定位。 信道状态信息（CSI）估计与识别： 准确估计和识别信道状态对于优化通信性能至关重要。本书将介绍如何利用导频信号或盲估计方法来获取 CSI，并探讨 CSI 的模式识别在自适应调制与编码（AMC）、波束成形等技术中的作用。 干扰识别与抑制： 无线通信常常面临各种干扰，如同信道干扰、邻道干扰、脉冲干扰等。本书将介绍识别和分类不同干扰类型的方法，为后续的干扰抑制技术提供基础。 第四部分：现代信号探测与模式识别的挑战与前沿 本部分将目光投向无线通信领域面临的新挑战，以及新兴的信号探测与模式识别技术。 机器学习与深度学习在信号处理中的应用： 随着人工智能技术的飞速发展，机器学习和深度学习在信号探测与模式识别领域展现出巨大的潜力。本书将介绍如何利用监督学习（如卷积神经网络 CNN、循环神经网络 RNN）和无监督学习方法来解决调制识别、信号分类等问题，并探讨其在处理复杂、非线性和未知信号环境时的优势。 认知无线电中的智能探测： 认知无线电（CR）的核心在于能够智能地感知和利用频谱。本书将深入探讨 CR 系统中次级用户如何有效地探测频谱占用情况，并实现动态频谱接入（DSA），以提高频谱利用效率。 低功耗与低复杂度算法的设计： 在资源受限的无线设备（如物联网设备、嵌入式传感器）中，开发低功耗、低计算复杂度且性能优越的信号探测与模式识别算法尤为重要。本书将讨论一些在计算效率方面进行优化的算法设计思路。 鲁棒性与适应性： 实际无线环境充满不确定性。本书将强调开发能够应对未知噪声、动态信道变化和恶意攻击的鲁棒性与适应性探测算法的重要性。 本书特色： 原理清晰，推导详尽： 本书注重从数学原理出发，对每一个算法和概念都进行严谨的推导和解释，确保读者能够深入理解其内在机制。 理论与实践相结合： 在讲解理论的同时，本书会适时地结合实际无线通信场景，分析算法的适用性、优缺点以及工程实现中的考量。 覆盖广泛，由浅入深： 本书从基础理论出发，逐步深入到前沿技术，适合初学者建立坚实基础，也为有一定基础的读者提供更广阔的视野。 面向未来： 本书不仅关注当前成熟的技术，更对人工智能等新兴技术在信号探测与模式识别领域的应用进行展望，帮助读者把握行业发展趋势。 《信号探测与模式识别：现代通信系统的基石》是一本不可多得的参考书，它将帮助工程师、研究人员和学生深入理解无线通信的“眼睛”和“耳朵”，从而设计出更智能、更高效、更可靠的下一代无线通信系统。

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这本书的封面设计，那种深邃的蓝色调配上跳跃的白色线条，初看之下就给人一种高级且专业的印象。我本以为这会是一本专注于深奥理论推导的“硬核”教材，没想到，翻开第一章，作者对于系统建模的阐述竟然如此平易近人。他们并没有急于抛出复杂的傅里叶变换或拉普拉斯变换，而是从一个非常直观的“信息如何在噪声中幸存”的场景切入，仿佛在向一个初学者解释信号的基本“生命力”。特别是关于信道编码的介绍部分，作者巧妙地引入了现实生活中的例子，比如老式电话线上的电流干扰，将抽象的误码率（BER）与实际通话质量联系起来，这使得那些原本枯燥的数学公式突然变得有了温度和实际意义。我特别欣赏的是，书中对各种调制方案的性能对比，不是简单地罗列图表，而是深入剖析了每种方案在频谱效率和抗噪能力之间的微妙权衡，这种平衡的艺术，让读者能够真正理解为什么不同的通信标准会选择不同的技术路径。总体来说，这本书的开篇非常成功地搭建了一座理论与实践之间的坚固桥梁，阅读体验流畅且充满启发性。

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深入阅读之后，我发现这本书的真正价值在于其对“检测”过程的精细化处理。很多教科书在讲到检测算法时，往往停留在经典的维特比（Viterbi）算法或BCJR算法的介绍上，然后就匆匆收尾。但这本书却花了大量的篇幅去探讨现代通信系统中更前沿、更复杂的场景，例如大规模MIMO（Massive MIMO）环境下的盲检测和半盲检测问题。书中对接收机侧的信号处理流程进行了近乎手术刀般的解剖，尤其是在处理信道状态信息（CSI）不完美获取的情况下，算法的鲁棒性是如何被设计的，这简直是一门艺术。作者用一系列精心构建的仿真结果来佐证他们的理论推导，这些图表的清晰度和说服力极强，让我能够清晰地看到不同检测器在不同信噪比（SNR）下的性能边界。更让我印象深刻的是，书中对迭代检测算法（Iterative Detection）的讨论，它不仅解释了原理，还深入分析了收敛速度和计算复杂度之间的矛盾，这对于实际硬件实现人员来说，简直是宝典级别的指导。

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我必须指出，这本书的语言风格虽然专业，但并不刻板，带有一种沉稳的学究气。作者在阐述复杂的数学模型时，经常穿插一些历史性的脚注，提到了某些检测方法的提出者及其研究背景，这让冰冷的公式背后有了人文学科的色彩。例如，在介绍“最大似然检测”时，作者没有直接给出海明距离的定义，而是通过一个关于“信使在恶劣天气下传递信息”的比喻来解释为什么最小化错误概率就是寻找最近的“星座点”。这种深入浅出的讲述方式，极大地降低了初学者的认知门槛。虽然本书的深度足以满足博士生的要求，但其表述的细腻程度，确保了即便是高年级本科生也能从中获益良多。这种既能“登高望远”又能“脚踏实地”的写作手法，在同类专业书籍中实属罕见。

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这本书的编排逻辑非常严谨，它不仅仅是在罗列算法，更像是在构建一个完整的知识体系。前面对基础理论的铺垫，为后面章节中对高级算法的深入探讨提供了坚实的基础，这使得读者在面对那些涉及高维向量空间和矩阵运算的复杂内容时，不至于感到迷失。我尤其喜欢作者在讨论每个新算法时，都会先回顾上一个算法的局限性，然后引出当前算法的创新点和优势。这种层层递进的叙述方式，极大地增强了阅读的连贯性和逻辑性。例如，从传统的匹配滤波检测到基于判决反馈均衡（DFE）的检测，再到如今流行的迫零（ZF）和最小均方误差（MMSE）检测，每一步的演进都解释得非常透彻，让我们理解了信号处理技术是如何为了克服特定物理限制而不断迭代优化的。对于那些希望从理论走向应用的研究生来说，这本书无疑提供了一个极其清晰的学习路径图。

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最后，谈谈这本书在现代无线通信标准适应性上的表现。书中对OFDM（正交频分复用）系统中的多址干扰（MAI）和频率偏移（FO）检测进行了详尽的分析，这正是当前5G乃至未来6G系统中的核心挑战之一。作者并没有停留在理论推导上，而是针对这些挑战，提出了几种基于迭代软信息交换的检测方案，并给出了具体的复杂度估算。这说明作者对通信工程的实践性有着深刻的理解。我特别关注了书中关于“非高斯噪声”环境下的鲁棒性检测部分，这部分内容在现有文献中往往处理得比较粗糙，但本书却提供了几种非常实用的非参数化检测方法，这些方法在实际的工业场景中，比如水下通信或雷达信号处理中，具有极高的参考价值。这本书真正体现了“学术研究应服务于工程实践”的理念，是一部极具前瞻性和实用价值的参考书。

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