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稀疏信號處理在新一代無線通信中的應(yīng)用

稀疏信號處理在新一代無線通信中的應(yīng)用

定 價:¥98.00

作 者: 歸琳 等 著
出版社: 上??茖W技術(shù)出版社
叢編項: 科學專著-前沿研究叢書系列
標 簽: 暫缺

ISBN: 9787547852262 出版時間: 2021-12-01 包裝: 精裝
開本: 16開 頁數(shù): 116 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  隨著移動互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展,虛擬現(xiàn)實、超高清傳輸、自動駕駛等前沿應(yīng)用場景不斷涌現(xiàn)。為滿足它們對超高速率傳輸、超大流量密度、千億級海量連接等方面的需求,迫切需要新的無線通信技術(shù)作為支撐。本書聚焦5G的新傳輸技術(shù),在介紹稀疏信號處理理論和大規(guī)模天線、毫米波等無線傳輸前沿技術(shù)的基礎(chǔ)上,創(chuàng)新性地提出稀疏信號處理在信道估計、空間調(diào)制、混合預(yù)編碼以及傳感網(wǎng)數(shù)據(jù)聚合等領(lǐng)域的應(yīng)用,勾勒出稀疏信號處理技術(shù)在新一代無線通信中的應(yīng)用前景,為5G和beyond 5G系統(tǒng)的海量數(shù)據(jù)處理提供解決思路。書中擴展介紹的稀疏信號在衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)、水聲通信等領(lǐng)域的應(yīng)用,將大力推動稀疏信號處理在未來天地一體通信上的研究和應(yīng)用。

作者簡介

  歸琳 上海交通大學首席研究員,電信學院數(shù)據(jù)服務(wù)實驗室主任。長期致力于寬帶無線通信的研究工作,研究方向包括:通信信號處理、移動通信、通信網(wǎng)絡(luò)以及空天通信等。發(fā)表高水平論文70余篇,累計授權(quán)專利40余個,已完成專利轉(zhuǎn)讓3項,時任《飛行器測控學報》編委。承擔并完成多項國家自然科學基金和863項目,獲國家科技進步二等獎、教育部科技進步一等獎、上海市科技進步一等獎、國防科技進步二等獎、航空工業(yè)部科技進步一等獎等獎項。

圖書目錄

第1章緒論1
§1.1理論基礎(chǔ)1
§1.2應(yīng)用前景2
§1.3目標3
參考文獻3
第2章無線通信系統(tǒng)及關(guān)鍵技術(shù)概述5
§2.1無線通信系統(tǒng)5
2.1.1蜂窩系統(tǒng)5
2.1.2超寬帶系統(tǒng)9
2.1.3無線傳感網(wǎng)11
§2.2先進無線通信關(guān)鍵技術(shù)13
2.2.1Massive MIMO技術(shù)14
2.2.2空間調(diào)制16
2.2.3非正交多址接入技術(shù)17
2.2.4毫米波技術(shù)22
§2.3小結(jié)24
參考文獻24
第3章稀疏信號處理理論27
§3.1稀疏表示理論27
3.1.1稀疏表示理論的提出28
3.1.2信號稀疏性29
3.1.3字典構(gòu)造30
3.1.4稀疏分解33
§3.2壓縮感知理論33
3.2.1壓縮感知概述34
3.2.2測量矩陣設(shè)計37
3.2.3重構(gòu)算法設(shè)計39
§3.3 結(jié)構(gòu)化壓縮感知理論44
3.3.1分布式壓縮感知45
3.3.2動態(tài)壓縮感知46
3.3.3張量壓縮感知48
§3.4小結(jié)49
參考文獻50
第4章稀疏信號處理典型應(yīng)用52
§4.1 無線通信系統(tǒng)的稀疏性分析52
§4.2 低速率模數(shù)轉(zhuǎn)換54
4.2.1隨機解調(diào)系統(tǒng)54
4.2.2調(diào)制寬帶轉(zhuǎn)換系統(tǒng)56
§4.3 頻譜感知57
4.3.1頻譜感知技術(shù)58
4.3.2基于壓縮感知的寬帶協(xié)作頻譜感知60
§4.4 超寬帶系統(tǒng)63
4.4.1超寬帶系統(tǒng)的稀疏性分析63
4.4.2基于壓縮感知的超寬帶系統(tǒng)信道估計64
4.4.3基于壓縮感知的超寬帶信號檢測66
§4.5非正交多址接入68
4.5.1非正交多址接入中的稀疏性分析68
4.5.2上行免調(diào)度非正交多址接入系統(tǒng)多用戶檢測69
§4.6小結(jié)72
參考文獻72
第5章稀疏信號處理在信道估計中的應(yīng)用75
§5.1無線信道稀疏性75
5.1.1單表征域稀疏性75
5.1.2多表征域稀疏性77
§5.2傳統(tǒng)信道估計方法78
5.2.1小二乘法準則79
5.2.2小均方誤差準則80
§5.3單天線稀疏信道估計81
5.3.1時不變場景81
5.3.2時變場景84
§5.4 Massive MIMO稀疏信道估計90
5.4.1多天線聯(lián)合信道估計91
5.4.2多天線導頻優(yōu)化92
§5.5毫米波稀疏信道估計95
5.5.1毫米波系統(tǒng)模型95
5.5.2毫米波波束訓練96
5.5.3基于壓縮感知的毫米波信道估計100
§5.6小結(jié)103
參考文獻103
第6章稀疏信號處理在空間調(diào)制中的應(yīng)用107
§6.1 空間調(diào)制技術(shù)基本原理107
6.1.1空間調(diào)制系統(tǒng)模型及其稀疏特性107
6.1.2性能分析及對比109
§6.2 空間調(diào)制信號檢測算法111
6.2.1似然檢測算法111
6.2.2比合并檢測算法112
6.2.3球形譯碼檢測算法112
6.2.4基于壓縮感知理論的檢測算法113
§6.3 廣義空間調(diào)制信號檢測算法114
6.3.1廣義空間調(diào)制簡介114
6.3.2基于塊排序小均方誤差檢測算法116
6.3.3基于貝葉斯壓縮感知檢測算法117
6.3.4性能分析120
§6.4 空間調(diào)制技術(shù)的擴展形式122
6.4.1擴展形式簡介122
6.4.2廣義空間散射調(diào)制簡介124
6.4.3廣義空間散射調(diào)制檢測算法126
6.4.4廣義空間散射調(diào)制性能分析128
§6.5小結(jié)130
參考文獻130
第7章稀疏信號處理在混合預(yù)編碼中的應(yīng)用133
§7.1傳統(tǒng)預(yù)編碼方案133
7.1.1數(shù)字預(yù)編碼133
7.1.2模擬預(yù)編碼134
§7.2 混合預(yù)編碼方案134
7.2.1經(jīng)典混合預(yù)編碼135
7.2.2自適應(yīng)連接混合預(yù)編碼136
7.2.3多相移器混合預(yù)編碼137
§7.3 預(yù)編碼設(shè)計中的稀疏性138
§7.4點到點傳輸系統(tǒng)混合預(yù)編碼設(shè)計138
7.4.1基于波束控制的混合預(yù)編碼設(shè)計140
7.4.2基于碼本的稀疏預(yù)編碼設(shè)計141
§7.5多用戶系統(tǒng)混合預(yù)編碼設(shè)計143
7.5.1基于解耦的低復雜度設(shè)計方案145
7.5.2基于基帶預(yù)編碼的粗設(shè)計與再優(yōu)化方案146
7.5.3基于壓縮感知的自適應(yīng)連接混合預(yù)編碼設(shè)計方案149
7.5.4基于交替優(yōu)化的預(yù)編碼設(shè)計方案150
7.5.5性能分析152
§7.6 小結(jié)154
參考文獻154
第8章稀疏信號處理在無線傳感網(wǎng)中的應(yīng)用157
§8.1無線傳感網(wǎng)的常規(guī)數(shù)據(jù)聚合方案157
§8.2無線傳感網(wǎng)的數(shù)據(jù)稀疏性分析158
§8.3中心式網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)聚合方案160
8.3.1壓縮數(shù)據(jù)采集方案160
8.3.2其他壓縮聚合方案166
§8.4分布式網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)聚合方案169
8.4.1基于壓縮網(wǎng)絡(luò)編碼的分布式數(shù)據(jù)存儲方案169
8.4.2空時壓縮網(wǎng)絡(luò)編碼方案174
§8.5小結(jié)178
參考文獻178
第9章稀疏信號處理在其他領(lǐng)域的應(yīng)用181
§9.1水聲通信181
9.1.1水聲信道特點181
9.1.2水聲通信系統(tǒng)模型183
9.1.3水聲通信稀疏信道估計185
§9.2空間信息網(wǎng)絡(luò)188
9.2.1空間信息網(wǎng)絡(luò)擁塞概述189
9.2.2基于壓縮感知的擁塞監(jiān)測190
9.2.3擁塞恢復性能分析192
§9.3小結(jié)193
參考文獻193
第10章稀疏信號處理的若干問題討論196
§10.1稀疏度未知196
10.1.1稀疏度估計196
10.1.2稀疏度自適應(yīng)197
§10.2基失配198
10.2.1問題描述198
10.2.2解決方案200
§10.3噪聲影響202
10.3.1背景噪聲203
10.3.2脈沖噪聲204
§10.4小結(jié)205
參考文獻205索引207

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