{RT}水聲信道常數模盲均衡:理論、算法與仿真:theory, algorithm and pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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肖瑛 著

圖書標籤:

• 水聲通信
• 盲均衡
• 信道估計
• 信號處理
• 自適應濾波
• 模盲均衡
• 理論研究
• 算法設計
• 仿真分析
• 水聲信道

店鋪： 華裕京通圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115389589

商品編碼：29503934061

包裝：平裝

齣版時間：2015-07-01

圖書基本信息
圖書名稱	水聲信道常數模盲均衡:理論、算法與仿真:theory, algorithm and simulation	作者	肖瑛
定價	78.0元	齣版社	人民郵電齣版社
ISBN	9787115389589	齣版日期	2015-07-01
字數	314000	頁碼
版次	1	裝幀	平裝

內容簡介

本書以水聲通信係統中的盲信道均衡技術為研究對象，係統分析瞭常數模盲均衡的理論體係。結閤水聲信道特點，提齣瞭大量改進算法並進行瞭仿真實驗分析。結閤虛擬接收機技術和融閤技術，提齣瞭基於虛擬接收機的水聲信道盲均衡方案。

作者簡介

肖瑛，大連民族大學副教授，從2004年攻讀博士學位開始至今一直從事水聲信道盲均衡技術研究，至今在外期刊發錶學術論文30餘篇，主持完成國傢自然科學基金項目1項，完成省部級項目5項。曾參與編寫《時頻分析技術及其工程應用》一書。

目錄

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編輯推薦

1.本書內容豐富，從理論分析到算法仿真實驗，融入瞭大量交叉學科內容。 　　2.作者及其所在科研團隊多年在該領域積纍的技術和成果的呈現； 　　3.理論和實踐的結閤。

文摘

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序言

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《聚焦通信網絡性能優化：信號處理與信息融閤前沿》 內容概述： 本書旨在深入探討現代通信網絡性能優化的關鍵技術，重點聚焦於信號處理的最新進展以及信息融閤的多樣化應用。在當前大數據、人工智能以及物聯網等技術飛速發展的浪潮下，通信網絡麵臨著前所未有的挑戰，對信號傳輸的穩定性、可靠性、傳輸速率以及抗乾擾能力提齣瞭更高的要求。本書將從理論、算法和仿真三個維度，係統性地闡述如何通過先進的信號處理技術來剋服這些挑戰，並利用信息融閤的策略來提升整個通信係統的效能。 第一部分：現代通信信號處理理論基礎與挑戰 本部分將為讀者構建堅實的信號處理理論基礎，並深入分析現代通信係統中所麵臨的典型信號處理難題。 通信係統概述與信號模型： 從數字通信係統的基本架構齣發，介紹調製解調、信道編碼、多址接入等核心技術。重點講解不同通信環境下的信號模型，如加性高斯白噪聲（AWGN）信道、衰落信道（如瑞利衰落、Rice衰落）、以及更復雜的非綫性信道和時變信道。特彆關注移動通信、衛星通信、水聲通信等特種信道環境下信號傳播的特性及其對信號處理帶來的挑戰。 信道估計與均衡技術： 詳細闡述信道估計的原理與方法，包括訓練序列輔助估計、盲估計、半盲估計等。深入剖析信道不確定性、時變性以及頻率選擇性衰落等因素對信道估計精度的影響。在此基礎上，重點介紹各種均衡技術，如綫性均衡（LMS, RLS）、非綫性均衡（MLSE, DFE）、自適應均衡等。針對多輸入多輸齣（MIMO）係統，將詳細講解其信道估計與均衡的特殊性，如空間解耦、預編碼等。 噪聲與乾擾的抑製： 探討各種噪聲和乾擾的來源及其統計特性。介紹經典的綫性濾波器（如維納濾波器）和非綫性濾波器（如卡爾曼濾波器）在噪聲抑製中的應用。同時，深入分析乾擾的類型，如同頻乾擾、互調乾擾、脈衝乾擾等，並介紹相應的抑製技術，如自適應陷波濾波器、功率譜估計與抑製、以及在特定應用場景（如雷達、聲納）中的脈衝壓縮與乾擾對消技術。 現代調製與編碼技術： 迴顧傳統的調製方式（ASK, FSK, PSK, QAM）及其優缺點。重點介紹現代通信係統廣泛應用的先進調製技術，如OFDM（正交頻分復用）及其變種，以及其在抑製符號間乾擾（ISI）和應對頻率選擇性衰落方麵的優勢。深入講解糾錯編碼的基本原理，包括綫性碼（如捲積碼、BCH碼、RS碼）和現代強大的編碼技術（如Turbo碼、LDPC碼）在提高信道容量和可靠性方麵的作用。 時頻分析與信號檢測： 介紹傅裏葉變換、短時傅裏葉變換（STFT）、小波變換等時頻分析工具，及其在信號識彆、參數估計和係統性能分析中的應用。詳細闡述信號檢測理論，包括 Neyman-Pearson 準則、Bayes 準則等，以及在低信噪比條件下的信號檢測挑戰。 第二部分：信息融閤理論與通信網絡應用 本部分將深入探討信息融閤的理論框架，並重點分析其在提升通信網絡整體性能方麵的多樣化應用。 信息融閤基礎理論： 數據層融閤： 介紹直接利用原始傳感器數據的融閤技術，如基於統計模型的融閤（如Kalman濾波）、基於特徵的融閤（如主成分分析PCA、獨立成分分析ICA）、以及基於機器學習的融閤（如支持嚮量機SVM、神經網絡）。 特徵層融閤： 闡述從原始數據中提取有意義的特徵，然後進行融閤的技術。重點討論如何選擇閤適的特徵錶示，以及不同特徵融閤策略的優劣。 決策層融閤： 講解在對各傳感器數據進行初步處理後，對多個獨立決策進行融閤以獲得最終決策的技術。介紹如投票法、加權平均法、貝葉斯推理等決策融閤方法。 信息融閤在通信網絡中的應用： 多天綫（MIMO）係統中的融閤： 探討MIMO係統中，來自不同天綫接收到的信號信息如何進行融閤以提高信道容量和抗衰落能力。例如，空時編碼（STC）的融閤原理，以及信道狀態信息（CSI）的融閤估計。 協同通信與認知無綫電中的融閤： 分析在協同通信中，多個通信節點如何共享信息以增強整體通信鏈路的性能。在認知無綫電中，如何融閤來自頻譜感知、信道評估等多個來源的信息，以實現智能的頻譜接入和動態的網絡管理。 異構網絡中的融閤： 探討不同類型通信網絡（如Wi-Fi, LTE, 5G）之間如何進行信息融閤，以提供無縫的用戶體驗和最優的資源分配。例如，移動終端如何根據網絡質量信息進行網絡切換，以及網絡邊緣計算的融閤應用。 網絡狀態監控與故障診斷中的融閤： 利用來自網絡設備、傳感器以及用戶反饋的多源信息，進行融閤分析，實時監控網絡運行狀態，預測潛在故障，並進行精準的故障定位與診斷，從而提高網絡的魯棒性和可用性。 定位與導航中的融閤： 在通信網絡中，融閤來自GPS、Wi-Fi、基站信號等多種定位信息，以實現更精確、更可靠的定位服務。在水聲通信等特殊場景下，如何融閤聲納、慣性導航等信息進行水下目標定位。 安全通信中的融閤： 探討如何融閤信道特徵、用戶行為特徵、以及加密信息等，以實現更強大的通信安全保障，例如異常檢測、入侵防禦等。 第三部分：先進信號處理與信息融閤算法 本部分將重點介紹在實際應用中具有重要意義的先進信號處理和信息融閤算法。 自適應信號處理算法： 最小均方（LMS）及其變種： 深入講解LMS算法的原理、收斂性分析，以及歸一化LMS（NLMS）、塊LMS（BLMS）等變種在提高收斂速度和穩定性方麵的改進。 最小二乘（LS）及其變種： 介紹LS算法在信道估計和均衡中的應用，並分析其復雜度與性能的權衡。 遞歸最小二乘（RLS）算法： 詳細講解RLS算法，分析其快速收斂的優勢，並探討其在實時性要求較高的場景下的適用性。 卡爾曼濾波及其擴展： 闡述卡爾曼濾波在狀態估計和預測中的核心作用，並介紹擴展卡爾曼濾波（EKF）和無跡卡爾曼濾波（UKF）在處理非綫性係統時的應用。 機器學習在信號處理中的應用： 深度學習模型： 介紹捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）等在信號去噪、信道估計、信號檢測、調製識彆等方麵的應用。 強化學習： 探討強化學習在動態資源分配、智能路由選擇、以及自適應通信協議設計中的潛力。 圖神經網絡（GNNs）： 分析GNNs在處理通信網絡拓撲結構信息，進行網絡性能預測和優化方麵的優勢。 信息融閤中的優化算法： 粒子濾波（Particle Filter）： 介紹粒子濾波在非綫性、非高斯係統中的狀態估計和融閤應用。 貝葉斯網絡與信念傳播： 闡述基於概率圖模型的融閤方法，以及其在處理不確定性信息時的有效性。 多目標跟蹤算法： 介紹如JPDA（Joint Probabilistic Data Association）、JPKF（Joint Probabilistic Kalman Filter）等在多目標信息融閤與跟蹤中的應用。 特定場景下的算法優化： 針對水聲通信、高速移動通信、低功耗物聯網通信等不同應用場景，介紹定製化的信號處理和信息融閤算法優化策略，例如考慮環境特性、功耗限製、實時性要求等。 第四部分：仿真平颱與性能評估 本部分將指導讀者如何利用仿真工具對所提齣的理論和算法進行驗證，並如何客觀地評估通信係統的性能。 仿真環境搭建： 常用仿真軟件介紹： 介紹MATLAB/Simulink、Python（NumPy, SciPy, TensorFlow, PyTorch）、C++等常用仿真工具及其在通信係統仿真中的優勢。 信道模型仿真： 講解如何根據不同的通信場景（如城市環境、水下環境）構建準確的信道模型，包括衰落、多徑、噪聲、乾擾等。 係統模型構建： 指導讀者如何將理論模型轉化為可執行的仿真代碼，包括信號生成、調製解調、信道傳輸、解碼等環節。 性能評估指標： 誤碼率（BER）/誤符號率（SER）： 介紹這些基本指標的計算方法及其意義。 信噪比（SNR）/信乾噪比（SINR）： 闡述這些指標在衡量信號質量中的作用。 吞吐量（Throughput）： 定義和計算通信係統的有效數據傳輸速率。 時延（Latency）/抖動（Jitter）： 分析這些指標對實時通信應用的重要性。 資源利用率： 如頻譜效率、能量效率等。 信息融閤的性能指標： 如準確率、召迴率、F1分數、定位誤差等。 仿真實驗設計與分析： 參數掃描與敏感性分析： 如何通過改變關鍵參數（如信噪比、用戶數量、算法參數）來觀察係統性能的變化。 算法性能對比： 如何設計仿真實驗來公平地比較不同算法的性能。 魯棒性測試： 在不同信道條件下、存在各種乾擾的情況下，測試算法的魯棒性。 實際數據仿真： 討論如何利用實際采集到的數據進行仿真驗證。 結論與展望： 本書的最後將對所介紹的理論、算法和仿真方法進行總結，並展望未來通信信號處理和信息融閤領域的發展趨勢。包括但不限於：5G/6G及未來通信係統的性能優化、人工智能與通信的深度融閤、低功耗廣域網（LPWAN）的信號處理挑戰、以及水聲通信等特種領域的技術前沿。 通過閱讀本書，讀者將能夠係統地掌握現代通信網絡性能優化的核心理論和關鍵技術，瞭解最新的信號處理算法和信息融閤策略，並能夠熟練運用仿真工具進行係統設計與性能評估，從而在通信工程、信號處理、人工智能等領域的研究與實踐中取得更大的進展。

評分☆☆☆☆☆

初翻閱時，我最關注的是它的緒論部分，作者如何切入“水聲信道常數模盲均衡”這個細分領域。我驚喜地發現，作者沒有直接跳入高深的數學公式，而是用瞭一種非常宏觀的視角，先是迴顧瞭水聲通信在曆史上麵臨的主要挑戰，然後纔逐步聚焦到“常數模”這個核心約束上，並解釋瞭為什麼在實際應用中，這種約束的引入既是必須又是難點。這種循序漸進的敘述方式，極大地降低瞭非專業背景讀者的入門門檻。它不像某些前沿著作那樣高高在上，而是更像一位耐心的導師，引導你一步步揭開迷霧。我特彆贊賞作者在引言中對當前研究空白的精準定位，這讓人立刻明白瞭這本書的價值所在——它填補的不僅僅是理論的空缺，更是工程實踐中的一個關鍵痛點。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計很有年代感，那種深藍色配上白色和黃色的字體，一下子就把人拉迴瞭上個世紀末的學術氛圍。內頁的紙張質量摸起來很紮實，散發著一種舊書特有的微弱的紙張氣味，雖然內容是關於現代通信技術的，但實體書給人的感覺卻非常沉穩。裝幀得很是講究，書脊的膠裝部分非常緊實，即使是頻繁翻閱也感覺不到鬆散。特彆是封麵上的那幾個關鍵詞——“理論”、“算法”、“仿真”，它們就像是為這本書打上的烙印，預示著這是一部既有深度又有實踐性的專著。我特彆喜歡這種傳統學術書籍的質感，它讓我在閱讀那些復雜的數學公式和工程圖錶時，能夠更專注於內容本身，而不是被花哨的設計分散注意力。這種對細節的打磨，體現瞭齣版方對內容嚴肅性的尊重，也讓這本書不僅是知識的載體，更像是一件值得收藏的工具書。

評分☆☆☆☆☆

這本書的專業術語使用得極其精準，但奇怪的是，它卻並沒有讓人産生強烈的閱讀疲勞感。這可能歸功於作者在引入新概念時，總會巧妙地穿插一些類比或簡短的背景解釋，讓專業術語的應用顯得水到渠成。例如，在講解某一特定矩陣分解算法時，作者沒有完全依賴於復雜的矩陣代數錶達，而是用瞭一個非常形象的比喻來描述其核心思想——“在噪聲的海洋中，試圖找齣最清晰的航綫”。這種恰到好處的“人情味”錶達，使得原本冰冷的信號處理理論變得生動起來。它體現齣作者不僅是該領域的專傢，更是深諳如何將復雜知識有效傳遞的教育傢。讀完一個章節後，我總有一種感覺，知識點是係統性吸收的，而不是零散地被灌輸的，這對於形成紮實的知識體係至關重要。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版簡直是教科書級彆的典範，特彆是那些復雜的數學推導過程，作者處理得極其清晰流暢。舉個例子，在討論到那個涉及到多個積分和連乘項的信道模型時，所有的上下標、希臘字母都排列得井井有條，完全沒有那種令人頭疼的擁擠感。頁邊距的留白恰到好處，我習慣在書頁空白處做批注和標記重點，這本書的空間完全夠用，讓我可以隨心所欲地勾畫和記錄自己的思考路徑。圖錶的繪製也是一流水準，那些展示信噪比隨時間變化的麯綫圖，綫條銳利，顔色區分明顯，即使用放大鏡看細節也毫無模糊不清之感。這種對視覺清晰度的極緻追求，對於理解那些抽象的信號處理概念至關重要。它讓我感覺到，作者不僅在技術上精益求精，在知識的“傳達藝術”上也有著極高的素養。

評分☆☆☆☆☆

這本書的章節結構安排得邏輯性極強，完全體現瞭“理論—算法—仿真”的閉環設計思想。比如，在詳細闡述瞭基於某特定判據推導齣的均衡算法後，緊接著的下一章立刻就提供瞭詳細的仿真驗證案例。我尤其對那個關於參數敏感性的對比實驗印象深刻，作者通過改變信道脈衝響應的抖動幅度，清晰地展示瞭所提算法相對於傳統方法的穩健性提升幅度。這種理論與實踐的緊密咬閤，讓每一個數學結論都有瞭直觀的物理意義。閱讀過程中，我常常會對照著書中的仿真結果圖，迴溯到前麵的理論推導，這種對照學習的方式，極大地鞏固瞭我對算法魯棒性的理解。對於工程背景的讀者來說，這種結構無疑是最高效的學習路徑。