新型多载波调制系统及原理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王光宇 著

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• 多载波调制
• OFDM
• 正交频分复用
• 通信系统
• 信号处理
• 无线通信
• 调制解调
• 数字通信
• 信息技术
• 通信工程

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030551245

版次：01

商品编码：12314651

包装：平装

丛书名： 5G关键技术与应用丛书

开本：32开

出版时间：2018-03-01

页数：248

正文语种：中文

内容简介

本书介绍传输系统理论和多载波调制系统，包括各种新波形结构和理论。全书分两部分，共8章，第一部分包括第1～4章，介绍多载波传输系统的基本结构和理论；第二部分包括第5～8章，介绍各种新型多载波调制系统，包括正交和非正交多载波调制系统。正交多载波调制系统重点介绍OFDM(正交频分复用)及其在实际系统中的实现结构；非正交多载波调制系统重点介绍FBMC(滤波器组多载波)，包括OFDM/OQAM(偏移正交幅度调制)、GFDM(广义频分复用)、UFMC(通用滤波多载波)、F-OFDM(滤波正交频分复用)、MC-TDMA(多载波时分多址)及BFDM(双正交频分复用)等。

目录

序
前言

第1章 引言
1.1 软件定义无线电
1.1.1 软件定义无线电结构
1.1.2 射频前端结构
1.2 认知无线电
1.3 数字传输系统
1.3.1 数字传输系统信号处理
1.3.2 基带调制技术的发展
1.3.3 载波聚合
1.4 无线信道的特征
1.4.1 无线信道的衰落
1.4.2 多径传输效应
1.4.3 频率选择性衰落
1.4.4 时间选择性衰落
1.4.5 无线信道的离散时间域模型
参考文献

第2章 线性系统的描述和分析
2.1 连续时间线性非时变系统
2.2 连续时间傅里叶变换
2.2.1 傅里叶级数
2.2.2 傅里叶变换
2.3 卷积定律
2.3.1 卷积积分
2.3.2 传输函数
2.4 连续时间信号的能量谱和功率谱
2.4.1 能量信号
2.4.2 功率信号
2.4.3 随机信号
2.4.4 随机信号通过LTI系统
2.5 离散时间线性非时变系统
2.5.1 抽样定律
2.5.2 离散时间信号和系统
2.6 离散时间变换
2.6.1 Z-变换和离散时间傅里叶变换
2.6.2 离散傅里叶变换
2.7 离散时间信号的能量谱和功率谱密度
2.7.1 能量信号
2.7.2 功率信号
2.7.3 随机序列
2.7.4 随机序列通过离散LTI系统
2.8 数字滤波器
2.8.1 FIR滤波器
2.8.2 匹配滤波器
2.8.3 平方根升余弦滤波器
2.8.4 接收滤波器的设计
2.9 自适应滤波器
2.9.1 自适应滤波结构
2.9.2 最小均方误差算法
2.9.3 最陡下降法
2.9.4 最小平方算法
2.10 锁相环原理
2.10.1 锁相环结构
2.10.2 环路滤波器的影响
2.10.3 相位检测器
参考文献

第3章 滤波器组理论
3.1 抽取器
3.1.1 抽取器的频域分析
3.1.2 抽取器的时域分析
3.2 插值器
3.2.1 插值器的频域分析
3.2.2 插值器的时域分析
3.3 多相分解表示
3.4 多通道滤波器组结构
3.4.1 多通道滤波器组的频域分析
3.4.2 多通道滤波器组的多相分解表示
3.4.3 多通道滤波器组的时域表示
3.5 M通道DFT滤波器组
3.5.1 DFT滤波器组的多相位实现结构
3.5.2 改进的DFT滤波器组
参考文献

第4章 数字传输系统
4.1 符号映射
4.2 基带调制
4.2.1 单载波调制
4.2.2 多载波调制
4.2.3 原型函数h(n)
4.3 射频调制
4.3.1 脉冲幅度调制信号
4.3.2 载波幅度调制
4.3.3 正交幅度调制
4.3.4 载波相位调制
4.3.5 星座图
4.4 传输系统等效模型
4.5 信道估计
4.6 信道均衡
4.6.1 基于信道估计的均衡器设计
4.6.2 基于导频信号的均衡器设计
4.6.3 频域均衡器：ZF-均衡器
4.6.4 频域均衡器：MMSE-均衡器
4.7 载波同步
4.7.1 载波采集和跟踪
4.7.2 无数据辅助的载波采集和跟踪
4.7.3 基于导频信号的载波采集
4.7.4 有数据辅助的载波跟踪
4.8 时间同步
4.8.1 无数据辅助的时间同步
4.8.2 超前滞后闸门法
4.8.3 梯度算法
4.8.4 有数据辅助的时间同步
参考文献

第5章 正交频分复用多载波调制系统
5.1 多载波调制系统的一般结构
5.2 OFDM原理
5.3 OFDM的实现结构
5.4 OFDM的时间同步
5.5 载波获取和跟踪
5.5.1 载波偏移对接收端的影响
5.5.2 载波偏移估计
5.6 信道估计
5.7 频谱整形
5.8 功率峰均比
5.8.1 SLM和PTS方法
5.8.2 TV-OFDM
5.8.3 FFT预处理法
5.9 LTE物理层
参考文献

第6章 滤波器组多载波调制
6.1 概述
6.2 滤波多音调制
6.2.1 FMT原理
6.2.2 FMT实现结构
6.3 移位正交幅度调制FBMC(FBMC/OQAM)
6.3.1 FBMC/OQAM原理
6.3.2 FBMC/OQAM的实现
6.4 原型滤波器的设计
6.4.1 奈奎斯特条件
6.4.2 滤波器组奈奎斯特条件
6.4.3 频域抽样法
参考文献

第7章 滤波OFDM
7.1 全带滤波OFDM(f-OFDM)
7.2 子带滤波OFDM(SB-OFDM)
7.3 基于快速卷积的滤OFDM
7.4 单子带滤波OFDM(SF-OFDM)
7.5 滤波器拖尾处理
参考文献

第8章 基于循环卷积滤波器组的多载波调制系统
8.1 循环卷积滤波器组
8.2 一般频分复用调制
8.3 多载波时分复用多址接入
8.4 双正交频分复用
8.5 降低BFDMA中PAPR的方法
参考文献

《信号与系统：基础、分析与应用》 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的信号与系统理论知识体系，内容涵盖信号的基本概念、系统特性、经典分析方法以及在通信、控制、图像处理等领域的实际应用。本书结构清晰，逻辑严谨，语言生动，注重理论与实践的结合，旨在帮助读者建立扎实的理论基础，培养解决实际工程问题的能力。 第一章 信号的基本概念与分类 本章首先引入“信号”这一核心概念，将其定义为携带信息的物理量或数学表达式，并详细阐述了信号的产生、传播与接收过程。随后，我们对信号进行多维度分类，包括： 按时间域分类： 连续时间信号（如模拟语音信号、温度变化）与离散时间信号（如数字音频采样、传感器采集的数据）。我们将深入探讨这两类信号在数学表示、采样与量化过程中的区别与联系。 按能量与功率分类： 能量信号（如单位冲激信号）与功率信号（如周期信号）。我们将介绍其数学定义，并推导出计算信号能量与功率的方法，这对于信号的传输与处理至关重要。 按奇偶性分类： 奇信号与偶信号。我们将分析其对称性特点，并介绍如何将任意信号分解为奇分量与偶分量，这在系统分析中具有重要意义。 按周期性分类： 周期信号与非周期信号。我们将详细探讨周期信号的傅里叶级数展开，为后续的频谱分析奠定基础。 其他重要信号： 单位冲激信号 ($delta(t)$ 或 $delta[n]$) 和单位阶跃信号 ($u(t)$ 或 $u[n]$) 作为构建复杂信号的基本单元，我们将对其定义、性质及其相互关系进行详尽阐述。例如，单位冲激信号是单位阶跃信号的导数，单位阶跃信号是单位冲激信号的积分。 第二章 系统的基本概念与描述 本章将系统的概念引入，将其定义为对输入信号进行处理，产生输出信号的操作或设备。我们重点关注系统的“黑箱”模型，强调输入与输出之间的映射关系。接着，我们对系统进行分类，并引入描述系统行为的数学工具： 系统分类： 线性系统 (Linear Systems)： 详细阐述线性系统的叠加原理 (Superposition Principle) 和齐次性 (Homogeneity) 原则，并提供判断系统是否线性的具体方法。线性系统是信号与系统理论中最重要的一类系统，因为许多复杂系统可以通过线性近似来分析。 时不变系统 (Time-Invariant Systems)： 解释时不变性的含义，即系统响应与信号施加时间无关。我们将通过实例说明时不变性对系统分析的重要性。 因果系统 (Causal Systems)： 定义因果性，即系统的输出仅取决于当前和过去的输入，而不取决于未来的输入。这对于实际系统（如实时通信、控制系统）的构建至关重要。 稳定性系统 (Stable Systems)： 引入BIBO (Bounded-Input, Bounded-Output) 稳定性概念，即对于有界的输入，系统的输出也是有界的。我们将探讨系统稳定性与系统自身特性的关系。 记忆系统 (Memory Systems) 与 无记忆系统 (Memoryless Systems)： 区分需要存储过去信息才能产生输出的记忆系统（如积分器）和输出仅依赖于当前输入的无记忆系统（如电阻）。 系统描述方法： 微分方程 (Differential Equations) / 差分方程 (Difference Equations)： 对于连续时间系统和离散时间系统，分别介绍使用微分方程和差分方程来描述其动态行为。我们将展示如何根据物理原理建立这些方程。 框图表示 (Block Diagram Representation)： 介绍使用标准框图符号表示系统组成和信号流程，这是一种直观理解复杂系统结构的有效方式。 卷积 (Convolution)： 卷积是描述线性时不变 (LTI) 系统输入-输出关系的通用数学工具。我们将详细推导卷积积分（连续时间）和卷积和（离散时间）的公式，并探讨其性质，如交换律、结合律和分配律。 第三章 傅里叶分析 傅里叶分析是信号与系统理论中最强大的工具之一，它允许我们将信号分解为一系列不同频率的正弦和余弦波的叠加。本章将深入探讨傅里叶分析的各个方面： 傅里叶级数 (Fourier Series)： 周期信号的傅里叶级数： 详细推导连续时间周期信号的傅里叶级数展开式，包括指数形式和三角形式。我们将介绍计算傅里叶系数的公式，并分析频谱的离散性和周期性。 离散时间周期信号的傅里叶级数： 对应地，介绍离散时间周期信号的傅里叶级数及其频谱特性。 傅里叶变换 (Fourier Transform)： 非周期信号的傅里叶变换： 将傅里叶级数的概念推广到非周期信号，推导出傅里叶变换的定义，并分析其频谱的连续性。 傅里叶变换的性质： 详述傅里叶变换的线性性、时移性、频移性、尺度变换性、微分性质、积分性质、帕塞瓦尔定理 (Parseval's Theorem) 等重要性质，并展示这些性质在信号分析中的应用。 卷积定理 (Convolution Theorem)： 重点强调傅里叶变换在简化卷积运算中的作用，即时域的卷积等于频域的乘积。 傅里叶变换对 (Fourier Transform Pairs)： 列举并分析一些常用的傅里叶变换对，如矩形脉冲、指数信号、单位冲激信号、单位阶跃信号等的傅里叶变换。 傅里叶变换的应用： 探讨傅里叶变换在信号滤波、频谱分析、数据压缩等领域的实际应用。 第四章 拉普拉斯变换 拉普拉斯变换是傅里叶变换的推广，它能够处理更广泛的信号，特别是那些在时域上可能不满足傅里叶变换收敛条件的信号。 拉普拉斯变换的定义与收敛域： 推导单边拉普拉斯变换的定义，并引入收敛域 (Region of Convergence, ROC) 的概念。我们将分析不同 ROC 对信号特性和系统稳定性的影响。 拉普拉斯变换的性质： 介绍拉普拉斯变换的线性性、时移性、频移性、尺度变换性、微分性质、积分性质、卷积性质等，并与傅里叶变换性质进行对比。 逆拉普拉斯变换： 介绍如何通过部分分式展开 (Partial Fraction Expansion) 和查表等方法求解逆拉普拉斯变换，从而从拉普拉斯域回到时域。 拉普拉斯变换在系统分析中的应用： 系统函数 (System Function) / 传递函数 (Transfer Function)： 定义系统的传递函数 $H(s)$，并展示如何利用拉普拉斯变换求解 LTI 系统的零输入响应 (Zero-Input Response) 和零状态响应 (Zero-State Response)。 系统稳定性分析： 利用传递函数的极点 (Poles) 和零点 (Zeros) 来判断系统的稳定性，特别是连接极点位置与系统稳定性的关系。 第五章 Z变换 Z变换是拉普拉斯变换在离散时间系统分析中的对应，它提供了分析和设计离散时间 LTI 系统的强大工具。 Z变换的定义与收敛域： 推导离散时间序列的 Z变换定义，并引入收敛域 (ROC) 的概念，分析 ROC 对序列性质的影响。 Z变换的性质： 介绍 Z变换的线性性、时移性、频域尺度变换性、乘法性质、卷积性质等，并强调其在离散系统分析中的作用。 逆Z变换： 介绍求解逆Z变换的方法，如长除法、部分分式展开和留数定理。 Z变换在离散系统分析中的应用： 离散时间系统的传递函数： 定义离散时间系统的传递函数 $H(z)$，并展示如何利用 Z变换求解差分方程描述的离散 LTI 系统的响应。 系统稳定性分析： 利用传递函数的极点位置与单位圆的关系来判断离散时间系统的稳定性。 系统函数与系统零、极点： 深入分析系统零、极点对系统频率响应和瞬态响应的影响。 第六章 概率与随机信号 本章将引入概率论和随机过程的初步概念，为分析现实世界中普遍存在的随机信号奠定基础。 随机变量 (Random Variables)： 定义随机变量，包括离散随机变量和连续随机变量，并介绍其概率质量函数 (PMF)、概率密度函数 (PDF) 和累积分布函数 (CDF)。 随机变量的统计特性： 讲解均值 (Mean)、方差 (Variance)、标准差 (Standard Deviation) 等统计量，以及它们在描述随机变量分布时的意义。 多个随机变量： 介绍联合概率分布、条件概率、独立性等概念，以及协方差 (Covariance) 和相关性 (Correlation) 度量两个随机变量之间的关系。 随机过程 (Random Processes)： 将随机变量的概念推广到随时间变化的随机信号，介绍狭义平稳 (WSS) 和广义平稳 (WSS) 随机过程的概念。 随机过程的自相关函数 (Autocorrelation Function) 和互相关函数 (Cross-correlation Function)： 阐述这两个函数如何描述随机过程的统计特性以及两个随机过程之间的关系。 功率谱密度 (Power Spectral Density, PSD)： 介绍功率谱密度作为随机信号在频域上的描述，以及其与自相关函数的傅里叶变换关系（维纳-辛钦定理）。 随机信号在系统中的响应： 分析 LTI 系统对随机信号的处理，特别是输出信号的统计特性与输入信号和系统特性的关系。 第七章 系统应用 本章将前面章节所学的信号与系统理论知识，应用到具体的工程领域，展示理论的实践价值。 通信系统中的信号与系统： 调制与解调： 介绍幅度调制 (AM)、频率调制 (FM)、相位调制 (PM) 等基本调制技术，以及它们在信号传输中的作用。 滤波器设计： 探讨低通、高通、带通、带阻滤波器在通信系统中抑制噪声、选择有用信号的作用。 采样定理 (Nyquist-Shannon Sampling Theorem)： 详细阐述如何根据信号的最高频率选择合适的采样率，以避免混叠现象。 控制系统中的信号与系统： 反馈控制系统： 介绍反馈控制的基本原理，如闭环系统、开环系统、稳定性裕度等。 系统响应分析： 利用拉普拉斯变换分析控制系统的瞬态响应（如阶跃响应）和稳态响应。 PID 控制器： 介绍比例-积分-微分 (PID) 控制器的原理和设计方法。 数字信号处理 (DSP) 中的信号与系统： 数字滤波器设计： 介绍 FIR (Finite Impulse Response) 和 IIR (Infinite Impulse Response) 数字滤波器的设计原理与方法。 快速傅里叶变换 (FFT)： 简要介绍 FFT 算法及其在加速离散傅里叶变换计算中的重要性。 图像处理中的信号与系统： 图像 as 2D Signals： 将图像视为二维信号，介绍图像的傅里叶变换，以及在频域进行图像增强、去噪和压缩的方法。 边缘检测与图像滤波： 介绍常用的图像边缘检测算子和图像平滑滤波技术。 本书特色 数学严谨性与直观性并重： 在提供严谨数学推导的同时，辅以大量的图示和实例，帮助读者建立清晰的物理概念。 循序渐进的难度设计： 从基础概念入手，逐步深入到复杂的分析工具和应用，适合不同基础的读者。 丰富的例题与习题： 每章都配有精心设计的例题和习题，涵盖了从概念理解到问题求解的各个层面，帮助读者巩固所学知识。 强调工程应用： 在理论讲解的基础上，着重展示信号与系统理论在通信、控制、信号处理等领域的实际应用，激发读者的学习兴趣。 学习本书，您将能够： 准确描述和分类各类信号。 理解和分析不同类型系统的特性。 熟练运用傅里叶变换、拉普拉斯变换和 Z 变换进行信号和系统分析。 掌握判断系统稳定性的方法。 理解随机信号的基本概念及其在系统中的作用。 将信号与系统理论应用于解决实际工程问题。 本书适合高等院校电子信息工程、通信工程、自动化、计算机科学等专业的本科生和研究生，也适合从事相关领域研究和开发的工程师作为参考。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对通信系统仿真和性能评估充满热情的学生，我一直在寻找能够深化我对各种调制技术理解的资源。这本书的书名中“系统”二字让我联想到，它可能会涉及更广泛的应用和集成方面的知识。我希望书中能够讲解如何构建一个完整的多载波调制系统，从信号的产生、编码、调制，到传输、解调、解码的全过程。这可能包括对具体物理层协议栈的介绍，以及不同功能模块（如信道估计、均衡、解调）的设计和实现。我尤其感兴趣的是，书中能否提供一些关于如何利用仿真工具（如MATLAB/Simulink、Python with SciPy/NumPy）来实现和测试这些新型多载波调制系统的详细指导。例如，如何搭建一个OFDM系统的仿真模型，如何模拟各种信道条件，以及如何进行性能指标的统计分析。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计很吸引我，那深邃的蓝色背景和抽象的波形图案，似乎暗示着一种复杂而精妙的技术。我一直对通信技术领域很感兴趣，尤其是那些能够提升数据传输效率和稳定性的技术。虽然我目前并非通信专业的学生，但出于对新科技的好奇，我选择了这本书。我希望它能从基础概念讲起，逐步深入到核心原理，让我这个“门外汉”也能理解。例如，我非常想知道，在信号传输过程中，如何才能有效地利用有限的频谱资源，减少干扰，并保证信号的可靠性。书中提到的“多载波调制”听起来就很有潜力，能够将一个高速数据流分解成多个低速数据流，然后在不同的子载波上传输，这似乎能极大地缓解多径衰落和码间干扰的影响。我期待书中能够清晰地阐述这种方法的物理机制，以及它在实际应用中可能遇到的挑战和解决方案。我希望作者能够用通俗易懂的语言，配以丰富的图示，来解释那些抽象的数学公式和理论模型，让我能够真正掌握这些知识，而不是仅仅停留在表面。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容似乎涵盖了调制解调技术的多个层面，从理论到实践都有涉猎。我一直致力于在我的科研项目中应用先进的通信技术，目前我正面临着一个需要在大容量、高可靠性无线传输的挑战。因此，我对书中可能提供的解决方案和设计思路抱有很高的期望。我希望书中能够深入探讨不同类型多载波调制方案（如OFDM、DMFDM、DMT等）的适用性，以及它们在特定应用场景下的性能比较。我尤其想了解，在复杂电磁环境下，如何通过优化子载波分配、功率分配以及信道编码策略，来最大化系统的吞吐量和最小化误码率。书中能否提供一些实际系统的设计案例，或者在仿真中验证这些技术的有效性？我希望作者能够分享一些在实际部署中遇到的问题以及相应的解决办法，这将对我的项目非常有指导意义。

评分☆☆☆☆☆

我之前有过一些接触数字信号处理的经验，对傅里叶变换、卷积等概念略知一二。因此，当我看到这本书的书名时，我便产生了一种强烈的学习冲动。我尤其关注书中关于“新型”部分所代表的创新性。在快速发展的通信技术领域，总有新的突破和更优化的方案出现。我希望这本书能够介绍一些当前最前沿的多载波调制技术，比如OFDMA（正交频分多址）在4G/5G通信中的应用，或者一些在特定场景下（如水下通信、无线传感器网络）出现的变体。我希望书中能详细分析这些新型调制方案相对于传统OFDM的优势，例如在功率谱密度、峰均功率比（PAPR）方面的改进，以及在抗干扰、提高频谱利用率等方面的提升。同时，我也对书中可能涉及到的具体实现算法和硬件设计考量很感兴趣。例如，在实际系统中，如何高效地进行IFFT/FFT运算，如何进行精确的载波频率同步和相位跟踪，以及如何设计滤波器来满足频谱模板的要求等等。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对底层通信原理有着浓厚兴趣的工程师，我总是希望能够深入理解每一项技术背后的数学和物理基础。这本书的书名“新型多载波调制系统及原理”让我觉得它不仅仅是介绍应用，而是会深入挖掘其内在的逻辑。我期望书中能够详细阐述多载波调制的数学模型，比如如何将宽带信号映射到多个窄带子载波上，以及在接收端如何将信号恢复。我希望看到对诸如FFT/IFFT、循环前缀（CP）的作用、载波间干扰（ICI）的产生机理和抑制方法等关键概念的详尽解释。更进一步，我希望书中能探讨一些更高级的主题，例如对不同类型的多载波调制进行性能分析（如星座图、功率谱密度、误码率随信噪比的变化），以及不同调制格式（如QPSK、16QAM、64QAM）在多载波系统中的应用和影响。