9787030406521 多天线系统中的迭代信号处理技术 科学出版社 魏急波等 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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魏急波等 著

图书标签:

• 多天线系统
• 迭代信号处理
• 无线通信
• MIMO
• 信号处理
• 通信工程
• 科学出版社
• 魏急波
• 9787030406521
• 通信技术

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030406521

商品编码：29541353457

包装：平装

出版时间：2014-06-01

基本信息

书名：多天线系统中的迭代信号处理技术

定价：75.00元

作者：魏急波等

出版社：科学出版社

出版日期：2014-06-01

ISBN：9787030406521

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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《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。

内容提要

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《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。

目录

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前言
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

作者介绍

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文摘

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序言

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高维信号处理与优化理论在通信系统中的前沿应用 本书深入探讨了现代通信系统中日益复杂的高维信号处理问题，并着重于如何利用先进的优化理论来解决这些挑战。随着无线通信技术的飞速发展，特别是在5G及未来通信标准中，多天线系统（如大规模MIMO、分布式MIMO等）已成为提升频谱效率、数据速率和系统容量的关键技术。这些系统之所以能够实现如此巨大的性能飞跃，很大程度上依赖于高效、精确的信号处理算法。然而，多天线系统的引入也带来了信号维度的急剧增加，使得传统的信号处理方法面临严峻的挑战，计算复杂度过高，实时性难以保证。 本书的研究核心之一是迭代信号处理技术。这类技术并非一次性求解，而是通过一系列迭代步骤，逐步逼近最优解。这种方法在处理高维、非线性、或具有耦合约束的问题时尤为有效。例如，在多天线信号检测问题中，当用户数量或天线数量远大于传统方法所能处理的范围时，迭代算法能够通过分解问题、引入稀疏性约束、或利用近似最优原理，在可接受的计算复杂度下获得接近最优的检测性能。本书详细阐述了多种经典的迭代信号处理框架，并针对其在多天线系统中的具体应用进行了深入分析。这包括但不限于： 信念传播（Belief Propagation, BP）算法及其变种： BP算法是一种基于图模型的通用推理算法，在统计信号处理和信息论领域有着广泛的应用。本书将BP算法的原理清晰地呈现在多天线信号检测、信道估计等场景中，并探讨如何针对通信系统的特定结构（如信道矩阵的稀疏性或循环对称性）进行优化，以降低计算量并提升收敛速度。 期望最大化（Expectation-Maximization, EM）算法： EM算法是一种经典的参数估计方法，特别适用于存在隐变量的模型。在多天线系统中，例如在信道状态信息（CSI）未知或不完全已知的情况下，EM算法可用于联合估计信道参数和用户数据，实现鲁棒的信号处理。本书将EM算法的迭代过程与多天线系统的信道估计、盲信号分离等问题相结合，提供详实的推导和分析。 块坐标下降（Block Coordinate Descent, BCD）方法： BCD方法通过交替优化子问题来解决整体优化问题，在许多凸优化和非凸优化问题中都表现出良好的性能。在多天线波束形成、资源分配等问题中，BCD方法可以有效地处理多维度、耦合的优化变量，实现高效的系统性能优化。本书将深入分析BCD算法在多天线系统中的收敛性、复杂度和实际应用案例。 迭代重加权最小二乘（Iterative Reweighted Least Squares, IRLS）方法： IRLS算法常用于处理L1范数最小化问题，尤其是在稀疏信号恢复和鲁棒估计中。在多天线通信系统中，当考虑信道模型中的稀疏性（例如，在低秩信道或稀疏信道条件下）或者需要对异常值进行鲁棒处理时，IRLS算法是一种有效的工具。本书将探讨IRLS算法在多天线信道估计、干扰抑制等场景下的应用，并分析其与L1/L2范数优化技术的联系。 除了上述经典的迭代算法，本书还重点关注了将凸优化理论与迭代信号处理技术相结合的策略。许多复杂的多天线信号处理问题，虽然初看是非凸的，但通过引入适当的松弛（relaxation）技术、或利用问题的特定结构（如凸性），可以将其转化为凸优化问题。本书将详细介绍以下凸优化技术及其在多天线系统中的应用： 半定规划（Semidefinite Programming, SDP）： SDP是一种强大的凸优化工具，能够精确求解许多组合优化和二次规划问题。在多天线系统设计中，SDP被广泛用于最优波束形成、功率分配、资源调度以及系统级性能的界限分析。本书将介绍SDP的标准形式，并展示如何将多天线系统中的一些关键问题转化为SDP形式，以及如何利用现有的SDP求解器获得最优或近似最优解。 二阶锥规划（Second-Order Cone Programming, SOCP）： SOCP是SDP的一个特例，其求解效率更高。在多天线系统的功率分配、用户调度、以及某些鲁棒优化问题中，SOCP是一个非常有效的工具。本书将阐述SOCP的建模方法，并给出其在多天线通信系统中的具体应用实例，如最大化最小信噪比（Max-Min SINR）的用户调度问题。 线性规划（Linear Programming, LP）和二次规划（Quadratic Programming, QP）： LP和QP是更基本的凸优化问题，在许多简化场景下已经足够强大。例如，在某些线性预编码或功率分配的近似算法中，LP和QP可以提供快速且性能良好的解决方案。本书将回顾LP和QP的基本理论，并探讨它们在多天线系统中作为更复杂优化问题的子问题或近似求解方法时的作用。 本书的另一个重要研究方向是分布式和去中心化信号处理。随着通信设备的数量不断增加，以及对网络弹性和可扩展性的需求日益增长，集中式的信号处理方式正逐渐面临瓶颈。本书将探讨如何在分布式环境中实现多天线信号处理，例如，在分布式MIMO系统中，各节点（基站或用户）如何协同工作，共同完成信号检测、干扰协调等任务，而无需将所有数据集中到中心节点。这涉及到分布式优化算法、信息共享机制以及跨节点的资源管理等复杂问题。 具体而言，本书在分布式信号处理方面将重点讨论： 分布式优化算法： 包括分布式梯度下降、ADMM（Alternating Direction Method of Multipliers）等，这些算法允许各节点在不共享全部原始数据的情况下，通过交换局部信息来协同优化全局目标函数。本书将分析这些算法在多天线系统中的收敛性、通信开销以及对网络拓扑的适应性。 去中心化信道估计和用户检测： 在缺乏全局CSI的情况下，如何利用本地观测和与其他节点的通信信息来完成可靠的信道估计和用户检测，是去中心化信号处理的难点。本书将介绍一些基于迭代信息交换的去中心化方法，以解决这些挑战。 协作信号处理中的隐私和安全问题： 在分布式场景下，如何保护各节点的数据隐私，以及如何抵御恶意攻击，是至关重要的问题。本书将简要探讨与协作信号处理相关的隐私保护技术（如差分隐私）和安全机制。 此外，本书还关注计算效率和近似算法的设计。在高维复杂系统中，精确最优解的计算往往是不可行的。因此，设计高效的近似算法，能够在可接受的计算复杂度内获得接近最优的性能，是实际应用的关键。本书将探讨如何利用问题的统计特性、结构化信息或随机化技术，来设计加速的迭代算法或简化模型，以满足实时性和低功耗的需求。 本书的研究方法论包括： 1. 理论推导与分析： 对所提出的信号处理算法和优化框架进行严格的数学推导，分析其收敛性、渐近性能、计算复杂度以及对系统参数的敏感性。 2. 仿真验证： 利用Matlab、Python等工具，构建多天线系统仿真平台，对算法性能进行广泛的仿真测试，与现有先进算法进行比较。 3. 案例研究： 结合具体的通信场景（如室内定位、物联网通信、下一代无线接入网络等），展示所提出的技术如何解决实际问题。 本书的目标读者包括： 从事无线通信、信号处理、信息论、控制理论等领域的研究人员和博士生。 在通信设备制造商、运营商、芯片设计公司等工作的工程师。 对高维信号处理和优化理论在通信系统中的应用感兴趣的科研工作者。 通过阅读本书，读者将能够深入理解多天线系统在高维信号处理领域面临的挑战，掌握利用迭代信号处理技术和先进优化理论来解决这些挑战的先进方法，并能够将其应用于未来的通信系统设计和性能优化中。本书旨在为读者提供一个坚实的理论基础和实用的工具集，以应对下一代通信技术不断提出的新问题。

评分☆☆☆☆☆

从一个资深业余爱好者的角度来看，这本书的深度令人敬佩，但更让我感到亲切的是，它似乎时刻记得自己是写给“人”看的。很多高级教材在展示完复杂的矩阵运算后，就会戛然而止，留给读者一个巨大的问号。但这本书似乎总能在关键转折点提供一些“过来人”的经验之谈，比如在讨论如何选择合适的停止准则时，作者就非常务实地指出，在实际系统中，计算资源往往比理论上的无限精度更受限制，这种对现实约束的考虑，让整本书的指导性大大增强。它不像是高高在上的学术论文汇编，更像是一位经验丰富的导师，在你探索未知领域时，在你耳边细心地提醒“要注意这个陷阱”或者“这里可以换个思路试试”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和印刷质量真是没得说，纸张手感厚实，字迹清晰锐利，拿在手里沉甸甸的，一看就是正规出版社的出品，这点上科学出版社确实让人放心。我尤其喜欢它封面设计的简洁大气，没有过多花哨的装饰，直接点明了主题，显得专业又严谨。虽然我还没完全啃完里面的技术细节，但光是翻阅目录和前言，就能感受到作者在梳理这个复杂领域时所下的苦功。那些晦涩的数学公式和复杂的系统图，排版得井井有条，这对于需要经常查阅和对照公式的读者来说，简直是福音。不像有些技术书籍，排版一团糟，看公式都要费半天劲去辨认哪个是下标哪个是上标，这本书在这方面做得非常到位，体现了极高的编辑水准。这本书的实体书本身就是一种阅读享受，让人更愿意沉下心来，去探究那些深奥的理论。

评分☆☆☆☆☆

这本书的覆盖面之广，着实让我感到有些意外和惊喜。我原本以为它会集中火力深挖某一个具体的迭代算法，比如GS或SOR在无线通信中的应用。然而，它却巧妙地将经典的优化理论与最新的多天线技术需求紧密地缝合起来。从早期的迫切性解码到近期的深度学习辅助迭代优化思路，作者似乎都给出了一个历史性的概览和前瞻性的展望。尤其是对于那些被认为是“老旧”的迭代方法，书中依然展示了在新的系统架构下，如何通过巧妙的参数调整或结合其他技术，焕发出新的生命力。这让我意识到，理解基础的迭代机制，远比盲目追逐最新的“时髦”算法来得更为重要和长远。这本书成功地在“历史回顾”和“未来展望”之间架起了一座坚实的桥梁。

评分☆☆☆☆☆

我尝试着去阅读其中关于MIMO信道估计的部分，虽然我目前的理论基础只能算作初级，但作者的叙述方式，即便是面对复杂的算法推导，也力求用一种循序渐进的方式展开。我注意到，书中对不同迭代算法的收敛性分析和性能比较，给出了非常详尽的论证过程，这远远超出了我预期的广度。我原本以为这会是一本偏向理论证明的“硬骨头”，但它在介绍完理论背景后，会紧接着用一些实际的仿真案例来佐证，这种理论与实践的结合，极大地帮助我构建起更直观的认识。比如说，书中对各种预编码技术的优劣势分析，没有停留在简单的文字描述，而是深入到了计算复杂度和实际实现难度层面进行考量，这对于工程应用人员来说，无疑是极具价值的参考点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排非常巧妙，它似乎有意避开了将所有内容堆砌在一起的传统做法，而是将“迭代”这个核心思想贯穿于不同的应用场景之中，形成了一种内在的逻辑联系。我发现，章节之间的过渡处理得非常自然，前一章介绍的基础迭代框架，在后一章马上就被应用到更复杂的波束赋形或干扰消除问题上，形成了一种知识的螺旋上升。这种体系化的构建方式，让读者不至于在知识的海洋里迷失方向。我特别欣赏作者对于“为什么选择迭代”这一根本问题的探讨，它没有仅仅满足于展示“怎么做迭代”，而是深入挖掘了在当前技术限制下，迭代方法相较于其他优化手段的内在优势和局限性，这种批判性的视角是很多教材所欠缺的。