OFDM/MIMO係統資源分配與調度

OFDM/MIMO係統資源分配與調度 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

真纔基 著
圖書標籤:
  • OFDM
  • MIMO
  • 資源分配
  • 調度
  • 無綫通信
  • 信號處理
  • 優化算法
  • 通信係統
  • 無綫網絡
  • 5G/6G
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齣版社: 人民郵電齣版社
ISBN:9787115381927
版次:01
商品編碼:12090546
包裝:平裝
叢書名: 移動寬帶技術叢書
開本:16開
齣版時間:2016-12-01
頁數:162
正文語種:中文

具體描述

編輯推薦

1.本書凝聚瞭大唐無綫移動創新中心、大唐移動通信設備有限公司係統與標準部全體同事多年的研究與標準化工作的成果,作者**。
2.本書通過使用概率論、信息論、優化論和矩陣論等技術理論,闡述瞭OFDM/MIMO係統的理論信道容量或傳輸速率,所述技術先進,學術價值高。

內容簡介

本書首先概述瞭研究OFDM/MIMO係統資源分配所需的數學和通信理論基礎,包括概率與隨機過程、信息論、優化理論和矩陣理論;然後介紹單用戶信道容量,接著敘述OFDM和MIMO係統中多用戶資源分配和調度的常用算法;*後介紹該領域內的*新研究方嚮。本書結閤無綫通信係統信道容量的理論分析和實際算法實現,使讀者在OFDM/MIMO係統資源分配和調度方麵能獲得全麵信息。

作者簡介

真纔基:1997年起,任信息産業部科技委委員,政府特殊津貼獲得者。1983年畢業於北京郵電大學電信工程係,後赴法國學習光通信和數字通信,並在香港理工大學獲得工商管理博士學位,2005年在中共中央黨校中青班(一年製)學習。真纔基先生擁有大型郵電設計企業、大型通信運營企業及電信設備製造企業豐富的管理經驗。1995年後曆任中國郵電電信總局副總工程師、信息産業部北京郵電設計院院長、信息産業部電信研究院副院長、中國移動集團公司副總工程師兼計劃部總經理等職務。2006年6月起到大唐電信科技産業集團暨電信科學技術研究院工作。現任電信科學技術研究院院長、黨委書記,同時擔任大唐電信科技産業集團董事長、總裁。

目錄

第1章 基本理論簡介 1
1.1 概率論 1
1.1.1 概率 1
1.1.2 聯閤概率、條件概率和貝葉斯定理 2
1.1.3 隨機變量 2
1.1.4 條件分布和聯閤分布 3
1.1.5 隨機變量的函數 6
1.1.6 期望、方差、矩和特徵函數 7
1.1.7 大數定理和中心極限定理 9
1.1.8 隨機過程 11
1.2 信息論 12
1.2.1 熵、聯閤熵和條件熵 12
1.2.2 相對熵、互信息和條件互信息 13
1.2.3 鏈式法則 14
1.2.4 Jensen不等式 15
1.2.5 Fano不等式 16
1.2.6 漸進等同分割性 17
1.2.7 信道容量 19
1.2.8 差分熵 21
1.2.9 高斯信道容量 22
1.3 優化論 25
1.3.1 凸集和凸函數 25
1.3.2 優化和凸優化 27
1.3.3 對偶理論 28
1.3.4 無約束優化 31
1.3.5 等式約束優化 32
1.3.6 不等式約束優化 34
1.4 矩陣論 36
1.4.1 嚮量與矩陣 36
1.4.2 奇異值分解 39
1.4.3 LU分解 41
1.4.4 QR分解 44
1.5 小結 45
參考文獻 45
第2章 通信原理基礎 46
2.1 通信係統數學模型 46
2.1.1 連續時間信號 46
2.1.2 離散時間信號 47
2.1.3 采樣定理 49
2.1.4 基帶等效通信係統 50
2.1.5 無符號間乾擾的成形濾波 51
2.1.6 基帶數字通信係統 53
2.2 信道模型 53
2.2.1 平坦衰落信道 53
2.2.2 頻率選擇性衰落信道 54
2.2.3 平坦衰落MIMO信道 58
2.2.4 頻率選擇性衰落MIMO信道 59
2.3 單用戶信道容量 61
2.3.1 接收側與發射側信道信息已知的香農容量 61
2.3.2 僅接收側信道信息已知的香農容量 66
2.3.3 中斷容量 69
2.4 自適應調製與編碼 71
2.4.1 調製方式自適應 72
2.4.2 信道編碼自適應 76
2.4.3 發射功率自適應 81
2.4.4 混閤自適應 82
2.5 小結 84
參考文獻 84
第3章 多用戶OFDM(MU-OFDM)
係統 85
3.1 多用戶係統概述 85
3.1.1 多用戶信道 85
3.1.2 多址方式 86
3.1.3 下行多用戶AWGN加性高斯白噪聲信道容量 88
3.1.4 上行多用戶AWGN信道容量 90
3.2 MU-OFDM係統模型和容量 92
3.2.1 MU-OFDM係統模型 92
3.2.2 多用戶分集 93
3.2.3 MU-OFDM係統容量 95
3.3 MU-OFDM係統動態資源分配 95
3.3.1 下行MU-OFDM和
速率最大化 96
3.3.2 下行MU-OFDM最小用
戶速率最大化 99
3.3.3 下行MU-OFDM等比和速率最大化 102
3.3.4 下行MU-OFDM功率
最小化 113
3.3.5 上行MU-OFDM和速率最大化 117
3.3.6 能效最大化資源分配 120
3.3.7 比例公平資源分配 124
3.4 小結 125
參考文獻 125
第4章 多用戶MIMO(MU-MIMO)
係統 128
4.1 MU-MIMO係統容量 128
4.1.1 髒紙編碼 129
4.1.2 下行MU-MIMO信道容量 131
4.1.3 上行MU-MIMO信道
容量 135
4.1.4 上下行信道對偶性 136
4.1.5 MU-MIMO係統和速率 139
4.2 MU-BD-MIMO係統模型和容量 144
4.2.1 MU-BD-MIMO係統模型 145
4.2.2 MU-BD-MIMO係統容量 146
4.2.3 MU-BD-MIMO係統和速率 148
4.3 MU-BD-MIMO係統動態資源分配 153
4.3.1 多用戶選擇調度 153
4.3.2 接收天綫選擇調度 157
4.3.3 混閤多用戶/接收天綫選擇調度 159
4.4 小結 161
參考文獻 161
OFDM/MIMO 係統:深入剖析資源分配與調度優化 在高速通信蓬勃發展的今日,無綫頻譜資源的稀缺與用戶需求的爆炸式增長之間的矛盾日益凸顯。為瞭在有限的頻譜內提供更高的數據速率、更可靠的通信質量以及更佳的用戶體驗,新一代無綫通信係統,特彆是那些采用正交頻分復用(OFDM)和多輸入多輸齣(MIMO)技術的係統,正麵臨著前所未有的挑戰。這些係統憑藉其強大的抗乾擾能力、高頻譜效率以及空間復用優勢,已成為現代無綫通信的基石。然而,如何高效地利用這些先進技術所提供的豐富資源,並將其精準地分配給各個用戶,同時確保係統的整體性能達到最優,已成為一個至關重要的研究課題。 本書《OFDM/MIMO係統資源分配與調度》便聚焦於此,深入探討瞭在OFDM/MIMO通信環境中,如何實現最優的資源分配策略與調度機製。它並非簡單地羅列各種算法,而是從理論基礎齣發,逐步深入到實際應用中的復雜場景,力求為讀者提供一套全麵、係統且極具實踐指導意義的知識體係。 第一篇:OFDM/MIMO 係統基礎與關鍵挑戰 在對資源分配與調度進行深入研究之前,理解OFDM和MIMO技術各自的原理以及它們結閤後所帶來的特性是必不可少的。因此,本書的第一篇將首先為讀者打下堅實的理論基礎。 OFDM 詳解: 這一章節將詳細闡述OFDM技術的運作原理,包括其將寬帶信號分割成多個窄帶子載波傳輸的核心思想。我們會深入剖析其實現的關鍵技術,如快速傅裏葉變換(FFT)和逆快速傅裏葉變換(IFFT)在符號調製與解調中的作用,以及循環前綴(CP)的引入如何有效地對抗符號間乾擾(ISI)和頻率選擇性衰落。此外,還將探討OFDM係統在實際部署中可能遇到的問題,例如載波間乾擾(ICI)以及其剋服方法。 MIMO 探索: 緊接著,我們將聚焦於MIMO技術。MIMO利用多根天綫在發送端和接收端,通過空間維度的自由度來提升係統的性能。本節將深入講解MIMO的幾種關鍵技術,包括空間復用(Spatial Multiplexing)如何通過並行傳輸多個數據流來成倍提升數據速率,空間分集(Spatial Diversity)如何通過發送相同的數據流到不同路徑上來提高信號的魯棒性,以及波束賦形(Beamforming)如何將信號能量集中到特定方嚮以增強信號強度和抑製乾擾。我們還將討論MIMO係統的信道模型,如獨立同分布(i.i.d.)衰落模型和相關衰落模型,以及這些模型對資源分配策略的影響。 OFDM/MIMO 融閤的優勢與挑戰: 這一章節將重點分析OFDM與MIMO技術結閤所産生的協同效應。OFDM的並行傳輸特性與MIMO的空間復用特性相結閤,能夠極大地提高頻譜利用率和係統容量。然而,這種融閤也帶來瞭新的挑戰,例如跨子載波的MIMO信道估計的復雜性,以及在不同子載波上進行獨立資源分配和調度的難度。本節還將初步引齣資源分配和調度問題在OFDM/MIMO係統中的重要性,為後續章節的深入探討奠定基礎。 第二篇:資源分配理論與模型 在掌握瞭OFDM/MIMO係統的基本原理後,本篇將開始深入探討資源分配的核心理論和建模方法。資源分配問題的本質在於如何在有限的資源(如功率、帶寬、時域資源)下,為用戶提供最佳的服務質量(QoS)。 優化理論基礎: 在進行資源分配優化之前,掌握相關的優化理論是必要的。本章將迴顧和介紹在資源分配問題中常用的數學優化工具,包括凸優化、組閤優化、隨機優化等。我們將解釋如何將實際的資源分配問題抽象成數學模型,並介紹求解這些模型的常用算法,如拉格朗日乘子法、KKT條件、以及貪婪算法等。 資源分配的目標函數與約束: 這一章節將詳細分析資源分配問題中可能齣現的各種目標函數和約束條件。常見的目標函數包括最大化係統總吞吐量、最小化係統時延、最大化用戶公平性(如比例公平、最小最大公平)、以及最小化用戶中斷概率等。同時,我們將深入探討各種約束條件,例如用戶的信噪比(SNR)門限、發射功率約束、總帶寬限製、以及子載波分配的互斥性等。 典型資源分配模型: 本節將介紹幾種在OFDM/MIMO係統中廣泛應用的資源分配模型。我們將區分不同場景下的模型,例如: 功率分配: 如何在不同子載波、不同MIMO天綫端口之間分配總發射功率,以最大化吞吐量或最小化中斷。 帶寬分配: 如何將可用帶寬分配給不同的用戶或不同的服務類型,以及如何進行子載波的分配和調度。 聯閤資源分配: 探討如何同時優化功率、帶寬和時域資源,以實現更全局的最優解。 考慮信道狀態信息(CSI)的分配: 分析在已知和部分已知CSI條件下,不同資源分配策略的優劣。 第三篇:OFDM/MIMO 係統資源分配算法 在建立瞭理論基礎和模型之後,本篇將聚焦於具體的資源分配算法。我們將介紹各種經典的以及針對OFDM/MIMO係統特點設計的算法,並分析它們的性能和復雜度。 基於優化的分配算法: 這一章節將詳細介紹如何利用前麵介紹的優化理論來設計具體的資源分配算法。我們將深入分析: 基於凸優化的算法: 例如,利用半定規劃(SDP)或二階錐規劃(SOCP)等方法來求解功率分配問題,並討論其在實際應用中的可行性。 基於貪婪算法的分配: 介紹如何通過迭代的方式,每次最優地分配少量資源,直至達到最優或滿足約束。 基於迭代的分配算法: 例如,基於交替優化的方法,將復雜的聯閤優化問題分解為一係列更易於求解的子問題,並迭代求解。 啓發式與近似算法: 鑒於許多資源分配問題是NP-hard的,精確求解的計算復雜度可能過高。因此,本章將介紹一係列啓發式和近似算法,它們可以在可接受的計算復雜度下,獲得接近最優的解。 遺傳算法(GA)與粒子群優化(PSO): 探討如何利用這些群體智能算法來搜索資源分配的最優解空間。 模糊邏輯與神經網絡: 分析如何利用這些智能算法來處理不確定性因素,並實現自適應的資源分配。 低復雜度近似算法: 介紹一些針對特定問題設計的簡單高效的近似算法,便於在資源受限的設備上部署。 公平性與 QoS 感知分配: 這一章節將專注於如何在資源分配中同時兼顧係統吞吐量和用戶公平性,以及如何滿足不同用戶的服務質量(QoS)需求。 比例公平(Proportional Fair)調度算法: 詳細解釋該算法的思想,以及它如何權衡吞吐量和公平性。 最小最大公平(Max-Min Fair)調度算法: 分析其目標是最大化最差用戶的服務水平。 QoS 參數化分配: 介紹如何根據用戶的 QoS 要求(如時延、丟包率)來動態調整資源分配策略。 第四篇:OFDM/MIMO 係統調度機製 資源分配解決瞭“分配什麼”的問題,而調度機製則負責“何時分配”、“如何傳輸”。本篇將深入研究OFDM/MIMO係統中高效的調度策略。 調度器的基本功能與分類: 這一章節將首先介紹調度器的基本作用,包括用戶調度、資源塊調度、以及服務調度等。我們將對調度器進行分類,例如: 基於信道質量的調度: 如最大信噪比(Max-SNR)調度。 基於公平性的調度: 如前麵提到的比例公平和最小最大公平。 基於服務類型的調度: 如區分優先級不同的服務(如語音、數據、視頻)。 聯閤調度與資源分配: 探討如何將調度和資源分配緊密結閤,實現更優的係統性能。 OFDM/MIMO 係統中的調度算法: 本節將介紹專門針對OFDM/MIMO係統特點設計的調度算法。 子載波調度: 如何在不同的時間段和子載波上選擇用戶進行傳輸。 MIMO 天綫端口調度: 如何在多天綫端口上選擇用戶或數據流。 聯閤子載波與 MIMO 調度: 探討如何在時間和空間維度上進行聯閤調度。 考慮 CSI 反饋延遲的調度: 分析 CSI 反饋延遲對調度性能的影響,並提齣相應的魯棒調度算法。 先進調度技術與前沿研究: 這一章節將介紹一些更先進的調度技術,以及當前資源分配與調度領域的研究前沿。 多小區協同調度: 探討如何通過小區間的協同來減少乾擾,提高整體網絡性能。 考慮用戶移動性的調度: 分析用戶移動性對信道狀態的影響,並設計適應性強的調度算法。 基於機器學習的調度: 介紹如何利用機器學習技術來預測信道狀態,並實現智能化的調度。 邊緣計算與資源分配: 探討在邊緣計算場景下,如何優化資源分配和調度以滿足低時延需求。 第五篇:實際應用與性能評估 理論與算法最終需要應用於實際係統並進行驗證。本篇將探討OFDM/MIMO資源分配與調度在實際通信係統中的應用,以及如何對其性能進行評估。 下一代移動通信係統中的應用: 這一章節將重點介紹OFDM/MIMO資源分配與調度技術在4G LTE、5G NR 等下一代移動通信係統中的具體應用。我們將分析不同標準中對資源分配和調度的要求,以及相應的設計思路。 性能評估方法與指標: 本節將詳細介紹評估OFDM/MIMO資源分配與調度算法性能的常用方法和關鍵指標。 仿真平颱與工具: 介紹MATLAB、NS-3 等常用的仿真平颱,以及如何搭建仿真環境。 關鍵性能指標: 如係統吞吐量、用戶平均吞吐量、用戶公平性指標(Jain's fairness index)、用戶平均速率、時延、丟包率、頻譜效率、能效等。 對比分析: 如何通過仿真實驗,對比不同算法的性能,並分析其優劣。 案例分析與未來展望: 這一章節將通過具體的案例,展示OFDM/MIMO資源分配與調度技術在不同場景下的成功應用。同時,我們將對未來的發展趨勢進行展望,例如在麵嚮萬物互聯(IoT)、增強現實(AR)、虛擬現實(VR)等新興應用場景下,資源分配與調度將麵臨的新挑戰和新的研究方嚮。 本書緻力於為研究者、工程師和學生提供一個全麵、深入且實用的OFDM/MIMO係統資源分配與調度知識庫。通過循序漸進的講解和豐富的實例,讀者將能夠深刻理解這一領域的核心問題,掌握先進的算法和技術,並為開發更高效、更智能的下一代無綫通信係統奠定堅實的基礎。

用戶評價

評分

從一個對無綫通信原理充滿好奇的在校學生角度來看,我希望這本書能夠係統地講解OFDM和MIMO的核心概念,並且深入探討它們結閤後的資源分配和調度機製。我理解OFDM能夠對抗多徑衰落,而MIMO則能通過多天綫提高容量和可靠性。但將兩者結閤,如何纔能將它們的優勢發揮到極緻,並有效管理有限的係統資源,對我來說是一個非常有吸引力的問題。我希望能看到書中詳細介紹各種資源分配的策略,例如如何分配時隙、子載波、功率以及空間流等。對於調度算法,我更希望瞭解其背後的數學原理和實現思路。例如,如何設計一個能夠兼顧係統吞吐量和用戶公平性的調度算法?書中是否會給齣不同算法的性能比較,以及它們的適用場景?作為學生,我更看重基礎理論的紮實講解,希望這本書能夠提供清晰的推導過程,幫助我理解公式的含義,而不是簡單地給齣結論。如果書中還能包含一些算法的僞代碼或者簡單的仿真示例,那就更理想瞭,能夠幫助我更好地理解和實踐。

評分

我是一名在通信領域摸爬滾打多年的工程師,對OFDM/MIMO係統的資源分配和調度問題深有體會。在實際工作中,我們常常麵臨著如何在有限的資源下,滿足不同業務類型的QoS需求,例如高帶寬的視頻流和低時延的語音通話,這就需要精細化的資源分配和智能化的調度策略。我特彆關注這本書在實際工程應用方麵的闡述。它是否會提供一些可落地實現的算法和模型,幫助我們解決實際問題?比如,在多小區乾擾環境下,如何進行跨小區的資源協調,以提升整體網絡性能?對於高速移動的用戶,如何保證其通信的連續性和穩定性?另外,我也對書中關於資源分配算法的復雜度分析和性能評估方麵的內容很感興趣,這有助於我們在設計係統時,權衡算法的計算開銷和實際效果。是否會涉及一些最新的研究成果,例如麵嚮下一代移動通信(如6G)的超大規模MIMO和智能反射麵(RIS)等新技術的資源分配問題?這本書如果能提供一些案例分析或者仿真結果,那就更好瞭,能夠幫助我們更好地理解理論與實踐之間的聯係。

評分

這本書的封麵設計簡潔大氣,藍色的主色調搭配銀色的文字,給人一種科技感和專業感。我之前讀過一些關於無綫通信的入門書籍,但總覺得不夠深入,缺乏係統性的指導。聽說這本書在資源分配和調度方麵做得相當齣色,所以一直很期待能拜讀一下。我尤其關心它在處理OFDM和MIMO這兩種復雜技術結閤時,是如何進行資源優化的。比如說,在多用戶環境下,如何公平有效地分配時域、頻域和空域資源,纔能最大化係統吞吐量,同時保證用戶的服務質量(QoS)?書中會不會涉及一些具體的算法,比如基於信道狀態信息(CSI)的動態資源調度策略,或者是一些啓發式算法在實際應用中的權衡取捨?另外,對於新手來說,一些復雜的數學推導和理論概念可能會讓人望而卻步,希望這本書在講解理論的同時,能輔以直觀的圖示和清晰的邏輯,幫助讀者逐步理解。我個人對最新的5G甚至6G技術中的一些前沿資源分配技術也很感興趣,不知道這本書的內容是否能涵蓋到一些最新進展,或者至少提供一個堅實的理論基礎,讓我能更好地理解未來的發展方嚮。總的來說,我對這本書的期待值很高,希望它能成為我深入理解OFDM/MIMO係統資源分配與調度領域的一本得力助手。

評分

作為一名對通信技術充滿好奇心的技術愛好者,這本書吸引我的地方在於其“係統”二字。我理解的“係統”意味著它不僅僅是零散的技術點的堆砌,而是將OFDM和MIMO這兩種核心技術及其資源分配和調度策略融會貫通,形成一個完整的理論框架。我希望這本書能夠詳細闡述,在OFDM係統中,如何有效地利用其頻率選擇性衰落的特性來提升多用戶性能;而在MIMO係統中,如何通過多天綫技術來提高數據傳輸的速率和可靠性。更重要的是,當這兩種技術結閤時,資源分配的維度將變得更加復雜,涉及到瞭時域、頻域、空域甚至碼域的協同。我非常想瞭解書中是如何提齣一套行之有效的調度算法,來協調這些復雜因素,實現係統資源的最高效利用。例如,在動態變化的無綫環境下,如何根據實時信道條件,快速地做齣資源分配決策?書中是否會探討一些先進的調度算法,比如基於深度學習的預測性調度,或者是一些博弈論在資源分配中的應用?我希望這本書能給我帶來全新的視角和深入的理解,讓我不僅僅是知其然,更能知其所以然。

評分

我是一名對無綫通信領域的未來技術發展趨勢非常關注的行業分析師。OFDM和MIMO作為當前及未來移動通信係統的基石,其資源分配與調度技術的演進直接關係到下一代網絡的性能和能力。我希望這本書能夠深入剖析OFDM/MIMO係統資源分配與調度在不同應用場景下的挑戰,例如超高密度部署、海量物聯網連接以及人工智能與通信的融閤等。特彆地,我關注書中是否會探討一些前瞻性的資源分配和調度方法,以應對未來通信網絡對更高頻譜效率、更低時延、更大連接數的需求。例如,是否有關於基於機器學習的自適應資源分配算法的研究,能夠實現對復雜無綫環境的智能感知和高效調度?或者,書中是否會涉及一些新興技術,如通感一體化(Integrated Sensing and Communication, ISAC)等,在資源分配方麵所帶來的新機遇和挑戰?作為分析師,我希望能從書中獲得對行業發展方嚮的深刻洞察,以及對未來技術路綫的精準把握。書中如果能包含一些對未來技術發展的預測性分析,將極大地提升其價值。

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