多天线系统中的迭代信号处理技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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魏急波，熊春林，张晓瀛 等 著

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• 多天线系统
• 迭代信号处理
• 无线通信
• MIMO
• 信号检测
• 信道估计
• 干扰抑制
• 优化算法
• 无线网络
• 信息论

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030406521

版次：1

商品编码：11479950

包装：平装

开本：32开

出版时间：2014-05-01

用纸：胶版纸

页数：236

字数：286000

正文语种：中文

编辑推荐

《多天线系统中的迭代信号处理技术》可供无线通信系统设计、通信电子对抗等领域的技术人员学习和
参考，也可作为高等院校和科研院所信息与通信工程、信号与信息处理等专
业研究生的教材或参考书。

内容简介

《多天线系统中的迭代信号处理技术》深入、系统地论述多天线系统中迭代信号处理的理论、算法及应
用，总结作者多年来在该领域的研究成果及国际上的一些相关研究进展。
《多天线系统中的迭代信号处理技术》共７章，主要内容有迭代信号处理基础及研究进展、多天线系统迭代信
号检测与译码、迭代均衡和干扰抵消、迭代信道估计与同步技术等。

内页插图

目录

前言
第1章绪论1
1.1引言1
1.2MIMO系统的接收机2
1.3迭代思想的提出7
1.4MIMO迭代接收机的架构9
1.5MIMO迭代信号处理的研究与发展12
1.5.1MIMO迭代接收机的软检测/均衡算法12
1.5.2MIMO迭代接收机的参数估计16
1.5.3Turb0迭代接收机理分析18
1.5.4MIMO迭代接收机的纠错译码19
参考文献20
第2章MIMO系统概述27
2.1引言27
2.2MIMO系统的基本概念27
2.2.1MIMO系统的信道容量27
2.2.2MIMO系统的分集和复用31
2.3MIMO系统的不同架构37
2.3.1T系统37
2.3.2空时编码系统40
2.3.3MIMOOFDM系统42
2.4MIMO系统的信道模型45
2.4.1元线信道衰落特性46
2.4.2MIMO信道的描述47
2.4.3MIMO信道建模49
参考文献54
第3章迭代信号处理基础57
3.1引言57
3.2Turb0迭代原理57
3.2.1Turb0码的迭代译码58
3.2.2Turb0原理65
3.3迭代信号处理方法66
3.3.1因子图与SP算法67
3.3.2EM算法75
3.3.3VBEM算法80
3.3.4蒙特卡罗方法81
3.4迭代处理的性能分析86
参考文献92
第4章MIMO系统的迭代信号检测94
4.1引言94
4.2平衰落空分复用MIMO系统的SISO检测原理94
4.3线性软检测原理97
4.3.1LS软检测器97
4.3.2LMMSE软检测器98
4.4基于树搜索的软输出列表检测算法99
4.4.1树搜索检测算法原理99
4.4.2LSD算法105
4.4.3列表Stack算法108
4.4.4列表QRD-M算法110
4.5基于MCMC的软检测算法117
4.5.1基于吉布斯采样的比特计数算法117
4.5.2MCRB-算法118
4.6基于SDR的软检测算法121
4.6.1SDR的基本原理121
4.6.2基于SDR的硬判决MIMO信号检测123
4.6.3基于SDR的软判决MIMO信号检测124
参考文献127
第5章MIMO系统的迭代均衡与干扰抵消130
5.1引言130
5.2Turb0均衡和干扰抵消技术131
5.2.1统均衡器131
5.2.2Turb0均衡技术133
5.2.3干扰抵消技术139
5.3-STBC系统的迭代均衡141
5.3.1-STBC系统的Turb0接收系统141
5.3.2STBC码Turb0接收系统的EXIT图分析144
5.4多用户MIMO-OFDM系统的迭代干扰抵消151
5.4.1多用户MIMO-OFDM迭代干扰抵消原理152
5.4.2均衡后外信息计算153
5.4.3迭代干扰抵消的性能仿真155
参考文献158
第6章MIMO系统的迭代信道估计161
6.1引言161
6.2EM迭代信道估计162
6.2.1CE-EM接收机的信道估计163
6.2.2SD-EM迭代信道估计169
6.2.3基于导频的初始信道估计171
6.2.4算法性能仿真172
6.3VBEM迭代信道估计174
6.3.1VBEM接收机的软检测175
6.3.2VBEM信道估计177
6.3.3SFD-RVBCE算法178
6.3.4频域递推信道估计181
6.3.5VBEM迭代接收机总结182
6.3.6算法的性能183
6.4软判决RLS和LMS迭代信道跟踪186
6.4.1软判决RLS迭代信道跟踪算法187
6.4.2软判决LMS迭代信道跟踪算法189
6.4.3算法的仿真性能190
参考文献193
第7章MIMO系统的迭代同步技术195
7.1引言195
7.2Turb0同步基本知识195
7.2.1高斯白噪声信道下的基本同步问题196
7.2.2面向软判决的Turb0同步技术198
7.2.3基于EM算法的Turb0同步199
7.2.4基于SP算法的Turb0同步200
7.3MIMO系统中的迭代同步技术203
7.3.1频偏影响下的MIMO信号模型205
7.3.2数据辅助的频率同步技术205
7.3.3编码辅助的迭代频率同步技术207
7.4MIMO-OFDM系统中的迭代同步技术210
7.4.1同步误差影响下的MIMO-OFDM信号模型210
7.4.2联合定时、信道与频偏估计215
7.4.3联合频偏与等效信道跟踪218
参考文献225

精彩书摘

第1章绪论
1.1引言
MIMO技术最早于1908年由Marconi提出，当时通过采用多根天线来抵抗信道衰落对元线通信的影响。真正对当前及未来元线通信产生巨大影响的MIMO概念是由Be11实验室的Te1atar[1J与Foschini[2J于20世纪90年代分别独立提出的。MIMO技术通过在通信系统的发送端或/和接收端设置多个天线，允许多个天线同时发送或接收多个空间数据流，使空间同时间、频率一样，成为一种可用于提高性能或容量的资源，实现多个空间数据链路共享时间和频段的传输。Te1atar与Foschini从理论上证明，在总发射功率受限、空间独立的瑞利平衰落MIMO信道下，信道容量(单位:b/s/Hz)随发射与接收天线数中的最小值呈线性增长[1，门J，这意味着MIMO技术可以在不增加带宽和发射功率的前提下成倍提高元线通信系统的信道容量。目前，MIMO技术已成为实现高频谱利用率、高信息传输速率、高可靠性数据传输的有效方案之一。MIMO系统的提出引起了人们极大的兴趣和研究热情，人们围绕MIMO系统的信道容量分析、系统架构、空时编码、波束成形、有限反馈、接收机设计与系统实现等难题展开大量研究，取得了丰富的研究成果。
大量研究表明，接收机的性能是通信系统能否实现整体最佳性能的关键。MIMO系统能否发挥其性能和谱效率方面的优势同样受到接收机设计的影响。在通信理论中，最优接收机是使发送符号或序列错误概率最小的MAP接收机。虽然最优接收机的概念在通信理论中早已界定，但在实际问题中却因为复杂度过大而很少应用，尤其在MIMO系统中，由于收发两端引人多根天线，使得待处理的信号维数和未知参数增加，也使系统的最优接收更加难以实现。因此，实际系统的接收机通常将接收处理按照功能分成顺序执行的多个独立模块，如检测/均衡器、信道估计器、信道译码器等。典型的MIMO系统发送机和传统接收端框图如图1.1所示。这种传统接收机局限于对单个模块的优化设计，往往忽视各模块之间存在的联系，忽略了整体的优化设计，其性能与最优接收机存在较大差距。许多研究者致力于接收机中单个模块(如MIMO检测/均衡、信道译码等技术)的优化，但其在系统整体性能提升方面作用有限。
20世纪90年代，随着Turbo码迭代译码原理的提出和应用，迭代思想很快被扩展到通信系统的诸多应用领域，如Turb0均衡、Turb0解调及迭代信道估计与同步等。通过迭代接收可以建立接收机各模块之间内在的相互联系，实现各个模块间的有效信息交互。由于在多模块间反复交换信息，迭代接收能以合理的复杂度逼近最优接收性能。正因如此，研究者迅速将Turb0原理引人MIMO接收机设计中，并衍生出一系列基于Turb0原理的MIMO迭代信号处理技术。迭代信号处理技术是一类新兴的信号处理技术，已经在MIMO系统信号处理的多个领域得到应用，已被理论和实际证明具有超越传统非迭代接收机的优异性能。
1.2MIMO系统的接收机
MIMO系统在发送端和接收端同时配置多根天线，其简化框图如图1.2所示。MIMO系统的核心思想就是空时信号处理，即在原来时间维的基础上，通过使用多根发送天线和多根接收天线来增加空间维，从而实现多维信号处理，获得空间复用增益或空间分集增益。MIMO系统传输的数据经过的是矩阵信道而非矢量信道，这为改善系统性能或提高数据传输速率提供了更大的可能。实际上，MIMO系统可以将无线信道与发送机、接收机视为一个整体进行优化，从而实现高的系统传输性能和频谱利用率。MIMO系统理论上的性能提升和容量增益的获得需要依靠合理的接收机设计。举例而言，通用的MIMO容量分析通常假设发射或接收端完全已知信道信息，然而，这种假设条件一般在实际中无法获得，MIMO系统的信道容量会随着接收机非理想信道估计误差的增加而迅速降低。另外，从系统实现的角度来说，MIMO系统接收机需要在复杂度和性能上获取折中。因此，接收机设计是MIMO系统的关键问题，人们对此进行了广泛研究，提出了多种实现方案。下面简要介绍MIMO系统的接收机。
假设信道参数为H，发送信号(信道输人)为X，接收端观测信号(信道输出)为Y，则MIMO系统一般可以表示为如下线性模型:式中，Y为NRXl的观测矢量;X为NTXl的发送信号矢量;H为NRXNT的信道矩阵;W为NRXl的接收端观测噪声。MIMQ系统传统接收机设计的任务是:根据观测信号Y尽可能准确地估计出发送信息X，这就是信号处理中典型的信号估计问题。
假设待估计的参数为发送信号X，X的估计记做。→般的估计问题通常先设定某种关于X和X的代价函数c(X，X)，然后通过最小化c(X，X)关于X和Y的联合概率分布P(X，Y)的期望E{c(X，)}进行求解，即
只考虑c(X，X)积分项的代价函数，从而最小化式就等价于最小化如下所示的
此时，X的估计为
当X为连续随机变量时，若取代价函数c(X，)为均方误差MSE)函数，即
代入式(l.3)，对求导并令导数等于零可得
显然，X的最小均方误差(mlnlmUmMSE，MMSE)估计就是X的后验均值E(XIY)。若给定任意小的ò>O，并取如下代价函数:
类似地，可以推导出X的估计为
此时，X的估计为估计。
若X为离散随机变量，则式(1.3)可写为
定义代价函数c(X，X)为
则式(1.9)简化为1，其他
最小化C(XY)得到X的估计X为
这里同样得到X的MAP估计。在最小误符号率准则下，MAP估计就是最优估计。
除了MAP估计以外，根据经典估计理论，还可以对X进行最小二乘(1eastsquares，LS)估计、加权最小二乘(weighted1eastsquares，WLS)估计和线性最小均方误差(linearminimummeansquareerr0r，LMMSE)估计。LS估计通过最小化代价函数推导:
若已知观测噪声W的协方差矩阵C0v(W)为Cw，WLS估计为
当观测噪声为高斯分布时，此模型下WLS估计等效为ML估计。对于连续信号，ML估计能达到经典估计理论中的Cramer-Ka0下界，是→种最小方差无偏(minimumvarianceunbiased，MVU)估计器。当待估计参数和观测信号为联合高
斯分布时，MAP估计等效于MMSE估计，而MMSE估计与形式简洁的LMMSE估计等效[4]。LMMSE估计的表达式为
式中，干0O(X，Y)表示X和Y的互协方差矩阵。如果进一步假设~(X)=0，
LMMSE估计就演变成维纳滤波的形式。
自MIMO系统提出后，人们就对MIMO发送信号的LS和MMSE等简单估计方法进行了深入研究。尽管上述估计方法为MIMO信号接收提供了多种解决途径，但实际情况更加复杂，具体表现在:①发送信号X通常为取自调制星座集的多维离散信号，那么，连续信号域上的LS和MMSE等估计将不是发送信号的最优估计，事实上，它们与最优接收机的性能相差甚远;②信道参数H通常是未知的，要估计信号X必须先获取信道信息;③信号X的估计是符号级的，而最终需要恢复的是发送信息比特流。
从误比特率(bit-err0r-rate，BER)最优的角度来看，假设发送信息比特流为，则MIMO系统的最优接收机是bj的MAP接收机，即
下面分信道参数已知和未知两种情况来讨论MIMO系统的接收机:
(1)信道参数已知。假设信道参数H对接收端来说完全已知，依据贝叶斯原理[4]，j的后验概率可写为
bj的后验对数似然比为
式中，Pa(X)为信号X的先验概率，其与信道编码和发送信息比特分布有关。表示与发送信号矢量X一一对应的比特矢量中bj=+1(或bj=-1)的所有调制信号组成的集合。最优接收机按照式计算bj的后验LLR为Lapp(bjIY)。Lapp(bjIY)是信号X和比特流{bj}的函数，可以写成如下形式:
显然，最优接收机需要进行信号X和发送比特流{bj}的联合最优化，其复杂度随发送信号的维数和调制阶数等成指数增长，在实际系统中难以实现。传统MIMO接收机先根据检测得到X的硬判决值或软判决值，然后进行信道译码恢复出发送比特流{bj}，其性能与最优接收机相差较大。所幸的是，Turb0原理为实现具有合理复杂度的MIMO近似最优接收机提供了切实可行的途径。Turb0接收机进行联合信号检测与信道译码，以迭代的方式逼近最优性能。第3章和第4章将详细介绍信道参数已知时MIMO系统的迭代接收原理和相应的信号检测译码算法。
(2)信道参数未知。信道参数未知时，受多种因素的影响，信道参数是未知的随机变量，因此，用分布函数来描述信道参数更加合理，此时，bj的后验概率P(bjY)可写为
其后验LLR为
计算式(1.22)需要计算分布P(Y，HX)，该分布是信道参数H和发送信号X的函数。传统接收机将信道视为未知的确定量，通过信道估计获得信道参数，此时，MIMO接收机的设计思路与信道参数已知时相同。然而，这种接收机考虑的是信道参数H和发送信号X的单独优化，其性能有所损失。最优接收机考虑的是信道H、信号X和信息流{bj}的联合优化，这是一个多参数联合优化问题，该问题的求解非常困难。研究者们提出了多种迭代优化算法，典型的有M算法、M算法、和不(umpr0du，p)算法和蒙特卡罗方法等。第u章以MIMO-OFDM系统为例，详细介绍基于M和M的迭代接收原理和迭代参数估计算法。除了可以进行迭代信道参数估计外，还可以进行其他参数的迭代估计，第7章描述了迭代信道跟踪和迭代同步算法。将参数估计嵌入Turb0迭代形成了一系列迭代信号处理算法，这些算法使得参数估计能从Turb0迭代中获得增益，提高参数估计精度，而更精确的参数对发挥Turb0迭代的优势更加有利。

前言/序言

智能传感器网络中的自适应学习与协同感知 内容简介： 本书深入探讨了在复杂多变的智能传感器网络（Intelligent Sensor Networks, ISN）环境中，如何构建高效、鲁棒的自适应学习与协同感知机制。随着物联网（IoT）设备的爆炸式增长和应用场景的不断拓展，传感器节点数量庞大、分布广泛，且面临着环境干扰、节点故障、通信不稳定等多重挑战。传统的集中式或静态处理方法已难以满足实时性、精确性和低功耗的需求。因此，如何在分布式、动态的网络架构下，赋予传感器节点自主学习能力，并通过有效的协同机制来提升整体感知性能，成为当前研究的重点和难点。 本书首先从理论层面梳理了智能传感器网络的基本构成、工作原理及其面临的关键技术挑战。我们将传感器网络视为一个动态的、大规模的分布式系统，强调其感知、计算和通信能力的融合。在此基础上，本书系统性地介绍了当前主流的自适应学习技术在传感器网络中的应用。这包括但不限于： 在线学习与增量学习（Online Learning and Incremental Learning）： 针对传感器网络数据流的连续性和非平稳性，我们重点分析了如何利用在线学习算法，使传感器节点能够实时更新其模型，适应不断变化的环境特征。讨论了包括顺序最小二乘法（Sequential Least Squares）、在线支持向量机（Online Support Vector Machines）、以及各种在线聚类和分类算法的原理及在传感器数据分析中的应用。这些算法能够在不存储全部历史数据的情况下，有效地捕捉数据中的新模式和趋势。 强化学习（Reinforcement Learning, RL）： 强化学习因其“试错”学习的特点，非常适合于需要与环境交互并做出最优决策的传感器应用。本书详细阐述了Q-learning、SARSA、以及深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）等核心算法，并分析了其在智能传感器网络中的典型应用场景，例如：动态路由选择、资源分配优化、以及面向能耗约束下的最优数据采集策略。我们将探讨如何设计合适的奖励函数和状态空间，以驱动传感器节点做出符合整体网络目标的决策。 联邦学习（Federated Learning, FL）： 联邦学习作为一种新兴的分布式机器学习范式，为解决传感器网络中的数据隐私和通信效率问题提供了新思路。本书将深入剖析联邦学习的基本框架，包括客户端的本地训练和服务器的全局模型聚合。我们将重点研究适用于传感器网络特性的联邦学习算法变种，例如：联邦平均算法（Federated Averaging, FedAvg）、联邦随机梯度下降（Federated Stochastic Gradient Descent, FedSGD）等，并讨论其在数据异构性、通信带宽限制、以及隐私保护等方面的挑战和应对策略。 在自适应学习的基础上，本书着重阐述了协同感知（Cooperative Sensing）的关键技术。协同感知旨在通过信息共享和融合，克服单个传感器节点的局限性，实现比单一节点更全面、更准确的环境感知。本书从多个维度探讨了协同感知的实现方式： 数据融合技术（Data Fusion Techniques）： 介绍了不同层次的数据融合方法，包括： 低层融合（Low-level Fusion）： 也称为数据级融合，直接融合来自不同传感器节点的原始测量数据，例如通过加权平均、投票等方式。 特征级融合（Feature-level Fusion）： 先从各传感器数据中提取有意义的特征，再对这些特征进行融合。 决策级融合（Decision-level Fusion）： 各传感器节点独立进行初步决策，然后将这些决策进行汇总和融合，以得出最终的全局决策。 我们将分析各种融合技术在处理传感器测量误差、噪声、以及时间同步性问题时的优缺点。 分布式目标跟踪与状态估计（Distributed Target Tracking and State Estimation）： 针对传感器网络中对移动目标进行联合跟踪的需求，本书介绍了粒子滤波（Particle Filter）、卡尔曼滤波（Kalman Filter）及其扩展形式（Extended Kalman Filter, EKF；Unscented Kalman Filter, UKF）在分布式环境下的应用。特别地，我们将深入探讨基于共识（Consensus-based）或基于消息传递（Message-passing-based）的分布式状态估计算法，使节点能够仅通过局部通信实现对全局状态的有效估计。 分布式检测与识别（Distributed Detection and Recognition）： 在分布式检测场景下，如在特定区域内检测是否存在某种事件或识别特定对象，本书将介绍如何利用协同决策机制。这包括基于概率的协同检测方法，如贝叶斯推断、以及基于机器学习的协同分类器设计。我们将讨论如何处理传感器节点之间检测概率的依赖性，以及如何优化协同策略以最大化检测性能并最小化误报率。 网络拓扑与通信模型（Network Topology and Communication Models）： 传感器网络的拓扑结构对协同感知效率有着直接影响。本书将分析不同网络拓扑（如星型、网状、簇型）的特点，以及它们如何影响信息传播和协同的效率。同时，将探讨在不同通信模型下（如广播、点对点、多播）实现协同感知的方法，并考虑通信延迟、带宽限制和节点能量消耗等实际约束。 鲁棒性与容错机制（Robustness and Fault Tolerance Mechanisms）： 智能传感器网络需要具备在节点故障、通信中断等非理想条件下保持正常工作的能力。本书将探讨如何通过冗余设计、基于学习的故障检测与诊断、以及自适应的协同策略调整来提高网络的鲁棒性。我们将研究如何利用邻居节点的信息来弥补失效节点的缺失，以及如何动态重构网络以绕过故障节点。 本书的特色在于，它不仅仅罗列了各种技术，更注重于将这些技术在智能传感器网络的实际应用场景中进行有机结合与深入分析。例如，我们将探讨如何利用联邦学习来训练一个鲁棒的分布式目标检测模型，该模型能够随着新的传感器节点的加入而不断优化，同时又能保护每个节点所采集数据的隐私。又如，在智能交通系统中，如何利用强化学习让车载传感器节点自主学习最优的通信策略，与其他车辆及路边单元进行协同感知，从而实现更安全、更高效的交通流管理。 本书的目标读者包括但不限于：对智能传感器网络、物联网、分布式系统、机器学习、信号处理以及模式识别等领域有兴趣的研究人员、工程师、以及相关专业的学生。本书力求在理论严谨性和实践应用性之间取得平衡，通过丰富的实例和深入的剖析，为读者提供一个全面而深入的视角，以理解和设计下一代智能传感器网络系统。通过掌握书中介绍的自适应学习与协同感知技术，读者将能够应对日益复杂的感知任务，构建更加智能、高效、可靠的传感智能系统。 总而言之，本书旨在为构建具备自主学习能力和高度协同性的智能传感器网络提供一套系统的理论框架和技术指南。它将引导读者深入理解如何在动态、分布式环境中，通过先进的学习与融合技术，实现对复杂环境的精准、鲁棒、实时的感知，从而推动智能传感器网络在智慧城市、工业自动化、环境监测、医疗健康等众多领域的广泛应用。

评分☆☆☆☆☆

读完《多天线系统中的迭代信号处理技术》这本书，我最大的感受是，它在理论的深度和广度上都有着相当不错的表现。我尤其欣赏书中对多天线系统中信号处理基础概念的梳理，从信道模型到信道容量，再到各种维度（空间、时间、频率）的复用技术，都讲解得条理清晰。然后，它非常巧妙地将这些基础概念与迭代信号处理技术相结合。我特别喜欢书中关于联合迭代（Joint Iterative）和交替迭代（Alternating Iterative）方法的讨论，对于理解不同迭代策略的优势和劣势非常有帮助。书中还对一些常见的迭代算法，如期望最大化（EM）算法、梯度下降法等，在多天线场景下的具体应用进行了详细推导和分析，这对于理解算法的原理和设计至关重要。此外，本书在阐述算法时，并没有回避数学上的复杂性，而是通过细致的推导过程，引导读者逐步理解。我个人觉得，如果能再增加一些关于硬件实现的考量，或者讨论在实际通信系统中，这些迭代算法会面临哪些实际的挑战，那就更加完美了。但总体来说，这本书提供了一个非常扎实的理论基础，对于想深入研究多天线系统和信号处理的同行来说，是一本值得认真研读的参考文献。

评分☆☆☆☆☆

翻开《多天线系统中的迭代信号处理技术》，我首先是被其严谨的数学推导所吸引。作者在书中系统地介绍了多种迭代信号处理技术在多天线系统中的应用，包括信道估计、均衡、检测等关键环节。我尤其对书中关于变分推断（Variational Inference）在迭代信号处理中的应用感到好奇，这种方法在处理高维、复杂的概率模型时具有独特的优势，将其引入多天线系统，有望解决一些传统方法难以处理的难题。书中的一些案例分析，比如针对特定多天线架构（如大规模MIMO）的迭代优化算法的设计，让我对实际工程应用有了更直观的认识。不过，作为一个理论研究者，我还是希望书中能在算法的理论分析方面做得更深入一些，例如对不同迭代算法的收敛性、误差界限等进行更详尽的证明和讨论。同时，如果在书中能够就不同迭代算法在功耗、延迟、计算复杂度等方面的权衡进行更细致的比较分析，并给出一些设计指导原则，那就更好了。这本书为我打开了一个新的研究方向，也激发了我对这一领域更深入的探索欲望。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题倒是挺吸引人的——“多天线系统中的迭代信号处理技术”。我一开始以为会深入讲解各种复杂的迭代算法在MIMO系统中的具体实现和性能分析，比如RLS、LMS的变种，还有一些基于优化的迭代方法。我特别期待能看到一些关于信道估计、波束形成、干扰抑制等关键技术，是如何通过迭代的方式来逼近最优解的，以及这些迭代算法在实际应用中的收敛速度、计算复杂度、鲁棒性等方面的权衡。我还希望书中能提供一些代码示例，最好是MATLAB或者Python，这样我就可以跟着学，自己动手去验证和扩展书中的内容。我之前看的一些相关书籍，虽然理论讲得很透彻，但总是觉得缺乏实操性，希望这本能在这方面有所突破。如果书中能探讨一下在资源受限的场景下，如何设计高效的迭代算法，比如在功耗和计算能力有限的终端设备上，那将是锦上添花。另外，对于大规模MIMO系统，迭代算法的设计和优化也是一个热点，不知道这本书有没有涉及这方面的最新进展。总而言之，我期望这本书能在我理解多天线系统和信号处理技术之间架起一座坚实的桥梁，让我能够更深入地掌握其中的精髓，并能将所学知识应用到我的研究或工程实践中。

评分☆☆☆☆☆

说实话，《多天线系统中的迭代信号处理技术》这本书，我一开始是抱着一种探索的心态去翻阅的，因为“迭代”这个词在信号处理领域的应用实在太广泛了，从简单的滤波到复杂的优化问题，似乎都能看到它的身影。而“多天线系统”又是当前通信技术的核心之一，我一直想找到一本能将这两者有机结合起来的优秀读物。这本书确实在某些方面满足了我的期待，例如它对一些经典迭代优化算法在多天线接收机设计中的应用进行了详细阐述，包括但不限于最大似然（ML）检测、最小均方误差（MMSE）准则下的估计等。这些内容的讲解，对于理解如何通过迭代逼近最优解，尤其是在非凸优化问题上，提供了非常有价值的视角。不过，我感觉书中在处理一些更前沿的迭代方法，比如与机器学习、深度学习结合的迭代信号处理技术方面，内容稍显不足。我期待能看到更多关于如何利用深度学习的思想来设计和优化迭代算法，或者将传统迭代算法与深度神经网络相结合，以实现更高效、更鲁棒的信号处理。毕竟，现在的通信系统越来越复杂，对算法的要求也越来越高，单纯的传统迭代方法可能难以应对所有挑战。

评分☆☆☆☆☆

《多天线系统中的迭代信号处理技术》这本书，我尝试从一个应用工程师的角度去审视。我关注的是如何将书中的理论转化为实际可用的解决方案。书中对一些基本的迭代算法，如坐落更新（Successive Refinement）和近似消息传递（Approximate Message Passing, AMP）等在多天线系统中的应用进行了介绍，这对于理解如何处理大规模MIMO系统的检测问题很有启发。我比较看重书中对于算法在不同信道模型和信噪比条件下的性能表现的仿真分析，这能帮助我选择最适合我应用场景的算法。然而，我感觉书中在处理非理想信道条件，比如快衰落、频率选择性衰落，以及天线间干扰等复杂场景下，迭代算法的设计和优化方面，还可以有更深入的探讨。比如，如何设计能够快速适应时变信道的迭代算法，或者如何设计能够有效抑制干扰的迭代算法。另外，对于软件定义无线电（SDR）平台上的算法实现，这本书的指导性稍显不足。如果能增加一些关于算法在SDR平台上的实现细节和优化策略，以及相关的性能测试和评估方法，那将极大地提升这本书的实用价值，让它更贴近工程实际需求。