光传输网络与技术 电子与通信 书籍 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 北京理工大学出版社

ISBN：9787568246705

商品编码：29727749175

商品基本信息，请以下列介绍为准
商品名称：	光传输网络与技术 电子与通信 书籍
作者：	李淑艳主编
定价：	52.0
出版社：	北京理工大学出版社
出版日期：	2017-08-01
ISBN：	9787568246705
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开本：	16开

内容简介

本书内容围绕传输技术发展的历程，研究了光网络技术的发展、应用及传输现场的基础维护。本书主要讲述SDH、MSTP、DWDM、OTN、PTN五种光传输技术的应用。针对五种技术，主要从概述、产生背景、关键技术三方面进行描述，合理地设置教学情境和学习型工作任务。

聚焦智能网联汽车：核心技术、关键应用与未来展望 本书深入剖析了当前蓬勃发展的智能网联汽车领域，全面梳理了支撑这一变革的核心技术，详细阐述了其在各领域的关键应用，并对行业的未来发展趋势进行了前瞻性展望。本书旨在为行业内的工程师、研究人员、产品经理以及对智能网联汽车感兴趣的读者提供一份详实、全面的知识框架和深度洞察。 第一部分：智能网联汽车的核心技术基石 智能网联汽车的实现，离不开一系列前沿技术的协同支撑。本部分将围绕这些关键技术展开详述。 车载通信技术： 5G与V2X（Vehicle-to-Everything）： 深入解析5G在车联网中的关键作用，包括其高带宽、低时延、广连接的特性如何赋能车辆与基础设施（V2I）、车辆与车辆（V2V）、车辆与行人（V2P）以及车辆与网络（V2N）之间的实时、可靠通信。我们将探讨C-V2X（Cellular-V2X）和DSRC（Dedicated Short-Range Communications）等主流V2X通信技术的原理、优势、劣势及发展路线图。重点关注如何利用V2X技术实现碰撞预警、交叉路口辅助、紧急车辆通行优先、远程驾驶等功能。 Wi-Fi与蓝牙： 分析Wi-Fi（如Wi-Fi 6/6E）和蓝牙技术在车载信息娱乐系统、设备互联、近距离通信等方面的应用，以及其在智能座舱生态构建中的角色。 车内网络技术： 探讨CAN FD、Ethernet（如1000BASE-T1）等高速、高可靠性车内通信协议，以及它们如何满足日益增长的 ECU（Electronic Control Unit）通信需求，支持高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶传感器数据的传输。 感知与环境理解技术： 传感器融合： 详细介绍激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达（Radar）、摄像头（Camera）、超声波传感器等各类车载传感器的技术原理、性能特点及适用场景。重点阐述如何通过多传感器数据融合算法（如卡尔曼滤波、粒子滤波、深度学习融合）来克服单一传感器的局限性，构建更全面、精准的环境模型，实现对障碍物、行人、交通标志、车道线等的鲁棒性识别与跟踪。 高精度定位技术： 深入分析GPS/GNSS、IMU（Inertial Measurement Unit）、轮速计、高精地图（HD Map）以及传感器里程计等技术如何协同工作，实现厘米级的高精度车辆定位。探讨RTK（Real-Time Kinematic）、PPP（Precise Point Positioning）等差分技术在提升定位精度中的作用，以及高精地图的构建、更新与在定位中的关键作用。 目标检测与识别： 聚焦深度学习在目标检测、分类、分割等任务中的应用，如CNN（Convolutional Neural Network）、Transformer等模型如何用于识别车辆、行人、非机动车、动物、交通信号灯、道路障碍物等。讨论算法的实时性、准确性以及在不同光照、天气条件下的鲁棒性。 决策与规划技术： 行为预测： 探讨如何利用机器学习和深度学习模型，基于历史轨迹、交通规则、环境信息等，预测其他交通参与者的行为意图，为本车决策提供依据。 路径规划与运动规划： 详细介绍全局路径规划（如A算法、D Lite算法）和局部运动规划（如模型预测控制 MPC、轨迹优化）的原理和实现。重点分析如何根据当前路况、交通规则、车辆动力学约束以及舒适性、安全性要求，生成最优的行驶轨迹。 决策算法： 阐述基于规则、基于学习（如强化学习）的决策方法，以及在复杂交通场景下，如何做出安全、高效的驾驶决策，例如变道、超车、避障、停车等。 控制与执行技术： 横向与纵向控制： 深入分析PID（Proportional-Integral-Derivative）控制、MPC等经典与先进控制算法在车辆转向（横向控制）和加减速（纵向控制）中的应用。重点关注如何在动态变化的环境下，实现高精度的轨迹跟踪与速度控制。 执行器协同： 探讨线控转向、线控制动、线控油门等电子执行机构如何协同工作，实现精准、快速的车辆动作。分析其在冗余设计、故障安全方面的考量。 人工智能与机器学习： 深度学习在感知、决策中的应用： 详细介绍卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer等模型在图像识别、目标检测、场景理解、行为预测等方面的具体应用案例。 强化学习在自动驾驶中的探索： 讨论强化学习（RL）在路径规划、决策控制等方面的潜力，以及其面临的挑战，如训练效率、安全性验证等。 数据驱动的优化： 强调海量真实世界驾驶数据、仿真数据的重要性，以及如何利用数据来训练、优化和验证智能驾驶算法。 第二部分：智能网联汽车的关键应用场景 本部分将聚焦智能网联汽车在实际应用中的多样化场景，展现其价值与潜力。 高级驾驶辅助系统（ADAS）： ACC（Adaptive Cruise Control）自适应巡航控制： 详细解析ACC的工作原理，包括目标车道车辆的检测、相对速度的计算与控制。 AEB（Autonomous Emergency Braking）自动紧急制动： 阐述AEB如何通过预测碰撞风险并主动采取制动措施来降低事故发生率。 LKA（Lane Keeping Assist）车道保持辅助与LDW（Lane Departure Warning）车道偏离预警： 分析摄像头识别车道线、车辆保持在车道内的控制逻辑。 APA（Automated Parking Assist）自动泊车辅助： 介绍自动泊车系统如何感知停车位、规划泊车路径并执行泊车动作。 TJA（Traffic Jam Assist）交通拥堵辅助： 探讨在低速拥堵场景下，ACC与LKA的融合应用。 Highway Assist / Navigator Autopilot： 介绍在高速公路场景下，更高级别的辅助驾驶功能，如自动变道、匝道进出等。 自动驾驶（Autonomous Driving）： 不同自动驾驶等级（L0-L5）的定义与特点： 详细解析SAE International定义的六个自动驾驶等级，并分析各等级的技术要求和应用场景。 L2/L3级别的落地应用： 重点介绍当前市场上已实现或即将实现的L2/L3级别自动驾驶功能，如高速公路自动驾驶、自动泊车等。 L4/L5级别的探索与挑战： 讨论完全自动驾驶（L4/L5）在特定场景（如Robotaxi、无人配送）下的前沿研究与商业化探索，以及面临的技术、法规、安全等方面的挑战。 车路协同（Vehicle-Road Collaborative Systems）： 路侧感知单元（RSU）的应用： 介绍RSU如何采集路侧环境信息（如交通流量、行人信息、天气状况），并与车辆通信，提供预警或辅助信息。 交通信号灯协同： 探讨车辆与交通信号灯之间的通信，实现信号灯优先通行、绿波带通行等功能，优化交通效率。 交通信息服务： 分析V2I通信如何为车辆提供实时的交通拥堵信息、事故信息、限速信息等，提升驾驶安全性和效率。 智能座舱与人机交互（Intelligent Cockpit & Human-Machine Interaction）： 车载信息娱乐系统（IVI）： 探讨IVI系统的发展演进，包括导航、多媒体、互联应用等，以及与智能手机的深度融合（如Apple CarPlay, Android Auto）。 语音识别与自然语言处理： 分析车载语音助手如何实现语音指令的识别与理解，进行车辆功能控制、信息查询等。 手势识别与眼球追踪： 探讨新兴的交互方式在提供更便捷、直观的座舱控制体验方面的应用。 增强现实（AR）与抬头显示（HUD）： 分析AR-HUD如何将导航、ADAS预警信息叠加在真实路况上，提升驾驶安全性与便捷性。 个性化服务： 探讨智能座舱如何通过用户画像，提供个性化的座椅调节、空调设置、音乐推荐等服务。 车队管理与共享出行： 物流车队优化： 分析智能网联技术在提升商用车队调度效率、降低燃油消耗、保障运输安全等方面的作用。 共享出行服务： 探讨自动驾驶技术在未来共享出行（如Robotaxi）领域中的应用前景，以及如何重塑城市出行模式。 第三部分：智能网联汽车的未来展望与挑战 本部分将对智能网联汽车行业的未来发展趋势进行深度剖析，并指出当前面临的挑战。 技术发展趋势： 向更高等级自动驾驶迈进： 预测L4/L5级别自动驾驶在特定场景下的商业化落地。 车载算力与AI芯片的持续升级： 展望高性能计算平台和专用AI芯片在支撑复杂算法运行中的关键作用。 车规级传感器技术的突破： 关注下一代激光雷达、高分辨率雷达、固态摄像头等的发展。 云边协同的深化： 分析边缘计算与云计算在数据处理、模型更新、OTA升级等方面的协同优势。 软件定义汽车（SDV）的演进： 探讨软件在汽车功能实现、用户体验、商业模式创新中的核心地位。 商业模式创新： 订阅服务与增值服务： 预测基于软件功能和数据的订阅式服务将成为新的收入来源。 数据商业化： 探讨如何合规、安全地利用车辆生成的海量数据，创造新的商业价值。 跨界合作与生态构建： 分析汽车制造商、科技公司、运营商、出行服务商等之间的合作模式。 面临的挑战： 安全性与可靠性： 强调自动驾驶系统在极端天气、复杂路况下的安全验证和鲁棒性保障。 法规与伦理： 探讨自动驾驶责任划分、数据隐私、伦理困境等关键的法规与社会议题。 成本与可负担性： 分析高昂的传感器和计算平台成本如何影响智能网联汽车的普及。 网络安全： 关注智能网联汽车面临的网络攻击风险，以及如何构建完善的网络安全防护体系。 基础设施建设： 讨论车路协同等技术发展对交通基础设施的改造和升级要求。 公众接受度与信任： 分析如何通过安全示范、科普教育等方式提升公众对智能网联汽车的接受度和信任度。 本书通过系统性的梳理和深入的分析，旨在为读者勾勒出智能网联汽车这一未来出行方式的全景图，并为行业参与者提供有价值的参考和启示。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格非常严谨，充满了学术的厚重感，但又不失一种独特的叙事节奏感。作者的语言选择非常精准，每一个术语的使用都无可挑剔，体现了极高的专业素养。我发现自己在阅读过程中，需要时不时停下来，回味一下某些句子中蕴含的丰富信息量。它不像一些网络普及读物那样用轻松的口吻去‘科普’，而是直接面对那些渴望深入了解底层机制的专业人士。它更像是一部精心雕琢的工艺品，每一个字、每一个公式都经过了细致的打磨和校准。对于需要撰写技术报告或进行专业汇报的人来说，这本书提供的精准表述方式本身就是一份极好的范本。它教会我的不只是知识本身，还有如何用最专业、最无可辩驳的方式去陈述技术事实。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧真是一绝，拿在手里沉甸甸的，封面设计得简洁大气，让人一看就知道是本专业的书。打开内页，字体清晰易读，图表更是精美细致，很多复杂的原理通过直观的示意图展现出来，大大降低了理解的难度。我尤其欣赏作者在章节安排上的匠心独运，知识点的递进逻辑非常顺畅，从基础理论到前沿应用，层层深入，让人感觉每翻一页都是在扎实地积累知识，而不是零散的碎片信息。对于初学者来说，这本书就像一座精心搭建的知识阶梯，每一步都有清晰的引导，让人既有成就感，又不会因为难度骤增而感到挫败。整体阅读体验下来，感觉作者不仅是技术专家，更是一位深谙教学之道的教育家。那些看似枯燥的物理层概念，在他的笔下变得生动起来，这对于需要长期面对晦涩术语的工程师来说，无疑是巨大的福音。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我是一个非常注重实操性的读者，很多理论书读起来总觉得少了点“烟火气”。但这本倒是给了我一个惊喜。虽然它是一本偏向理论基础的专著，但其中穿插的工程案例和系统设计思路非常接地气。比如在讨论光缆敷设与维护那一章节，它详细列举了不同地理环境下可能遇到的环境应力问题以及相应的对策，这些细节在其他教材中是极其罕见的。我对比了之前手边几本参考资料，发现这本书对于网络容量规划和未来超大容量传输瓶颈的预判，具有更强的预见性和指导性。它没有给我一堆现成的代码或配置脚本，但它给了我一套更加健壮的设计思维框架，这比单纯的“照着做”要宝贵得多。读完后，感觉自己看问题的角度都变得更全面、更系统了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值在于其跨越时间和技术的连接能力。很多光通信领域的书籍，往往因为技术迭代过快而迅速过时，但这本书似乎避开了这个陷阱。它巧妙地将最核心、最本质的光学和信息论基础讲解得极为透彻，这些是百年不变的真理。在此基础上，作者才逐步引入现代技术。因此，即便是三五年后，当某些具体器件或协议发生变化时，这本书所奠定的基本功依然牢不可破。这种“不变应万变”的编纂思路，让这本书具有了长久的参考价值。它真正培养的是一种解决未知问题的能力，而不是仅仅记住已知技术的操作手册。我把它放在案头，随时可以翻阅其中关于信噪比计算和链路预算的部分，总能从中获得新的启发，感觉像是在和一位智慧的长者对话。

评分☆☆☆☆☆

这本书的理论深度和广度都超乎我的预期，内容涵盖了从基础的光通信原理到现代高速网络架构的方方面面。我特别关注其中关于新型调制格式和相干检测技术的章节，作者没有停留在概念的简单介绍，而是深入剖析了其背后的数学模型和实际工程中的优化策略。对于我们这些在实际研发一线工作的工程师而言，这些细节至关重要。它不仅解释了“是什么”，更重要的是解释了“为什么是这样”，以及“如何才能做得更好”。我甚至发现了一些我之前查阅多篇顶会论文才勉强理解的优化技巧，在这本书里被系统而清晰地阐述了出来，这极大地提高了我的工作效率。而且，作者在讨论新技术时，总能巧妙地结合历史发展脉络，让人明白当前技术的优势并非凭空产生，而是基于前人无数次的尝试与突破，这种历史观让人对技术发展有更宏大的视角。