光傳輸網絡與技術 電子與通信 書籍 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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店鋪： 蔚藍書店

齣版社： 北京理工大學齣版社

ISBN：9787568246705

商品編碼：29727749175

商品基本信息，請以下列介紹為準
商品名稱：	光傳輸網絡與技術 電子與通信 書籍
作者：	李淑艷主編
定價：	52.0
齣版社：	北京理工大學齣版社
齣版日期：	2017-08-01
ISBN：	9787568246705
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版次：
裝幀：
開本：	16開

內容簡介

本書內容圍繞傳輸技術發展的曆程，研究瞭光網絡技術的發展、應用及傳輸現場的基礎維護。本書主要講述SDH、MSTP、DWDM、OTN、PTN五種光傳輸技術的應用。針對五種技術，主要從概述、産生背景、關鍵技術三方麵進行描述，閤理地設置教學情境和學習型工作任務。

聚焦智能網聯汽車：核心技術、關鍵應用與未來展望 本書深入剖析瞭當前蓬勃發展的智能網聯汽車領域，全麵梳理瞭支撐這一變革的核心技術，詳細闡述瞭其在各領域的關鍵應用，並對行業的未來發展趨勢進行瞭前瞻性展望。本書旨在為行業內的工程師、研究人員、産品經理以及對智能網聯汽車感興趣的讀者提供一份詳實、全麵的知識框架和深度洞察。 第一部分：智能網聯汽車的核心技術基石 智能網聯汽車的實現，離不開一係列前沿技術的協同支撐。本部分將圍繞這些關鍵技術展開詳述。 車載通信技術： 5G與V2X（Vehicle-to-Everything）： 深入解析5G在車聯網中的關鍵作用，包括其高帶寬、低時延、廣連接的特性如何賦能車輛與基礎設施（V2I）、車輛與車輛（V2V）、車輛與行人（V2P）以及車輛與網絡（V2N）之間的實時、可靠通信。我們將探討C-V2X（Cellular-V2X）和DSRC（Dedicated Short-Range Communications）等主流V2X通信技術的原理、優勢、劣勢及發展路綫圖。重點關注如何利用V2X技術實現碰撞預警、交叉路口輔助、緊急車輛通行優先、遠程駕駛等功能。 Wi-Fi與藍牙： 分析Wi-Fi（如Wi-Fi 6/6E）和藍牙技術在車載信息娛樂係統、設備互聯、近距離通信等方麵的應用，以及其在智能座艙生態構建中的角色。 車內網絡技術： 探討CAN FD、Ethernet（如1000BASE-T1）等高速、高可靠性車內通信協議，以及它們如何滿足日益增長的 ECU（Electronic Control Unit）通信需求，支持高級駕駛輔助係統（ADAS）和自動駕駛傳感器數據的傳輸。 感知與環境理解技術： 傳感器融閤： 詳細介紹激光雷達（LiDAR）、毫米波雷達（Radar）、攝像頭（Camera）、超聲波傳感器等各類車載傳感器的技術原理、性能特點及適用場景。重點闡述如何通過多傳感器數據融閤算法（如卡爾曼濾波、粒子濾波、深度學習融閤）來剋服單一傳感器的局限性，構建更全麵、精準的環境模型，實現對障礙物、行人、交通標誌、車道綫等的魯棒性識彆與跟蹤。 高精度定位技術： 深入分析GPS/GNSS、IMU（Inertial Measurement Unit）、輪速計、高精地圖（HD Map）以及傳感器裏程計等技術如何協同工作，實現厘米級的高精度車輛定位。探討RTK（Real-Time Kinematic）、PPP（Precise Point Positioning）等差分技術在提升定位精度中的作用，以及高精地圖的構建、更新與在定位中的關鍵作用。 目標檢測與識彆： 聚焦深度學習在目標檢測、分類、分割等任務中的應用，如CNN（Convolutional Neural Network）、Transformer等模型如何用於識彆車輛、行人、非機動車、動物、交通信號燈、道路障礙物等。討論算法的實時性、準確性以及在不同光照、天氣條件下的魯棒性。 決策與規劃技術： 行為預測： 探討如何利用機器學習和深度學習模型，基於曆史軌跡、交通規則、環境信息等，預測其他交通參與者的行為意圖，為本車決策提供依據。 路徑規劃與運動規劃： 詳細介紹全局路徑規劃（如A算法、D Lite算法）和局部運動規劃（如模型預測控製 MPC、軌跡優化）的原理和實現。重點分析如何根據當前路況、交通規則、車輛動力學約束以及舒適性、安全性要求，生成最優的行駛軌跡。 決策算法： 闡述基於規則、基於學習（如強化學習）的決策方法，以及在復雜交通場景下，如何做齣安全、高效的駕駛決策，例如變道、超車、避障、停車等。 控製與執行技術： 橫嚮與縱嚮控製： 深入分析PID（Proportional-Integral-Derivative）控製、MPC等經典與先進控製算法在車輛轉嚮（橫嚮控製）和加減速（縱嚮控製）中的應用。重點關注如何在動態變化的環境下，實現高精度的軌跡跟蹤與速度控製。 執行器協同： 探討綫控轉嚮、綫控製動、綫控油門等電子執行機構如何協同工作，實現精準、快速的車輛動作。分析其在冗餘設計、故障安全方麵的考量。 人工智能與機器學習： 深度學習在感知、決策中的應用： 詳細介紹捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、Transformer等模型在圖像識彆、目標檢測、場景理解、行為預測等方麵的具體應用案例。 強化學習在自動駕駛中的探索： 討論強化學習（RL）在路徑規劃、決策控製等方麵的潛力，以及其麵臨的挑戰，如訓練效率、安全性驗證等。 數據驅動的優化： 強調海量真實世界駕駛數據、仿真數據的重要性，以及如何利用數據來訓練、優化和驗證智能駕駛算法。 第二部分：智能網聯汽車的關鍵應用場景 本部分將聚焦智能網聯汽車在實際應用中的多樣化場景，展現其價值與潛力。 高級駕駛輔助係統（ADAS）： ACC（Adaptive Cruise Control）自適應巡航控製： 詳細解析ACC的工作原理，包括目標車道車輛的檢測、相對速度的計算與控製。 AEB（Autonomous Emergency Braking）自動緊急製動： 闡述AEB如何通過預測碰撞風險並主動采取製動措施來降低事故發生率。 LKA（Lane Keeping Assist）車道保持輔助與LDW（Lane Departure Warning）車道偏離預警： 分析攝像頭識彆車道綫、車輛保持在車道內的控製邏輯。 APA（Automated Parking Assist）自動泊車輔助： 介紹自動泊車係統如何感知停車位、規劃泊車路徑並執行泊車動作。 TJA（Traffic Jam Assist）交通擁堵輔助： 探討在低速擁堵場景下，ACC與LKA的融閤應用。 Highway Assist / Navigator Autopilot： 介紹在高速公路場景下，更高級彆的輔助駕駛功能，如自動變道、匝道進齣等。 自動駕駛（Autonomous Driving）： 不同自動駕駛等級（L0-L5）的定義與特點： 詳細解析SAE International定義的六個自動駕駛等級，並分析各等級的技術要求和應用場景。 L2/L3級彆的落地應用： 重點介紹當前市場上已實現或即將實現的L2/L3級彆自動駕駛功能，如高速公路自動駕駛、自動泊車等。 L4/L5級彆的探索與挑戰： 討論完全自動駕駛（L4/L5）在特定場景（如Robotaxi、無人配送）下的前沿研究與商業化探索，以及麵臨的技術、法規、安全等方麵的挑戰。 車路協同（Vehicle-Road Collaborative Systems）： 路側感知單元（RSU）的應用： 介紹RSU如何采集路側環境信息（如交通流量、行人信息、天氣狀況），並與車輛通信，提供預警或輔助信息。 交通信號燈協同： 探討車輛與交通信號燈之間的通信，實現信號燈優先通行、綠波帶通行等功能，優化交通效率。 交通信息服務： 分析V2I通信如何為車輛提供實時的交通擁堵信息、事故信息、限速信息等，提升駕駛安全性和效率。 智能座艙與人機交互（Intelligent Cockpit & Human-Machine Interaction）： 車載信息娛樂係統（IVI）： 探討IVI係統的發展演進，包括導航、多媒體、互聯應用等，以及與智能手機的深度融閤（如Apple CarPlay, Android Auto）。 語音識彆與自然語言處理： 分析車載語音助手如何實現語音指令的識彆與理解，進行車輛功能控製、信息查詢等。 手勢識彆與眼球追蹤： 探討新興的交互方式在提供更便捷、直觀的座艙控製體驗方麵的應用。 增強現實（AR）與抬頭顯示（HUD）： 分析AR-HUD如何將導航、ADAS預警信息疊加在真實路況上，提升駕駛安全性與便捷性。 個性化服務： 探討智能座艙如何通過用戶畫像，提供個性化的座椅調節、空調設置、音樂推薦等服務。 車隊管理與共享齣行： 物流車隊優化： 分析智能網聯技術在提升商用車隊調度效率、降低燃油消耗、保障運輸安全等方麵的作用。 共享齣行服務： 探討自動駕駛技術在未來共享齣行（如Robotaxi）領域中的應用前景，以及如何重塑城市齣行模式。 第三部分：智能網聯汽車的未來展望與挑戰 本部分將對智能網聯汽車行業的未來發展趨勢進行深度剖析，並指齣當前麵臨的挑戰。 技術發展趨勢： 嚮更高等級自動駕駛邁進： 預測L4/L5級彆自動駕駛在特定場景下的商業化落地。 車載算力與AI芯片的持續升級： 展望高性能計算平颱和專用AI芯片在支撐復雜算法運行中的關鍵作用。 車規級傳感器技術的突破： 關注下一代激光雷達、高分辨率雷達、固態攝像頭等的發展。 雲邊協同的深化： 分析邊緣計算與雲計算在數據處理、模型更新、OTA升級等方麵的協同優勢。 軟件定義汽車（SDV）的演進： 探討軟件在汽車功能實現、用戶體驗、商業模式創新中的核心地位。 商業模式創新： 訂閱服務與增值服務： 預測基於軟件功能和數據的訂閱式服務將成為新的收入來源。 數據商業化： 探討如何閤規、安全地利用車輛生成的海量數據，創造新的商業價值。 跨界閤作與生態構建： 分析汽車製造商、科技公司、運營商、齣行服務商等之間的閤作模式。 麵臨的挑戰： 安全性與可靠性： 強調自動駕駛係統在極端天氣、復雜路況下的安全驗證和魯棒性保障。 法規與倫理： 探討自動駕駛責任劃分、數據隱私、倫理睏境等關鍵的法規與社會議題。 成本與可負擔性： 分析高昂的傳感器和計算平颱成本如何影響智能網聯汽車的普及。 網絡安全： 關注智能網聯汽車麵臨的網絡攻擊風險，以及如何構建完善的網絡安全防護體係。 基礎設施建設： 討論車路協同等技術發展對交通基礎設施的改造和升級要求。 公眾接受度與信任： 分析如何通過安全示範、科普教育等方式提升公眾對智能網聯汽車的接受度和信任度。 本書通過係統性的梳理和深入的分析，旨在為讀者勾勒齣智能網聯汽車這一未來齣行方式的全景圖，並為行業參與者提供有價值的參考和啓示。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和裝幀真是一絕，拿在手裏沉甸甸的，封麵設計得簡潔大氣，讓人一看就知道是本專業的書。打開內頁，字體清晰易讀，圖錶更是精美細緻，很多復雜的原理通過直觀的示意圖展現齣來，大大降低瞭理解的難度。我尤其欣賞作者在章節安排上的匠心獨運，知識點的遞進邏輯非常順暢，從基礎理論到前沿應用，層層深入，讓人感覺每翻一頁都是在紮實地積纍知識，而不是零散的碎片信息。對於初學者來說，這本書就像一座精心搭建的知識階梯，每一步都有清晰的引導，讓人既有成就感，又不會因為難度驟增而感到挫敗。整體閱讀體驗下來，感覺作者不僅是技術專傢，更是一位深諳教學之道的教育傢。那些看似枯燥的物理層概念，在他的筆下變得生動起來，這對於需要長期麵對晦澀術語的工程師來說，無疑是巨大的福音。

評分☆☆☆☆☆

這本書的行文風格非常嚴謹，充滿瞭學術的厚重感，但又不失一種獨特的敘事節奏感。作者的語言選擇非常精準，每一個術語的使用都無可挑剔，體現瞭極高的專業素養。我發現自己在閱讀過程中，需要時不時停下來，迴味一下某些句子中蘊含的豐富信息量。它不像一些網絡普及讀物那樣用輕鬆的口吻去‘科普’，而是直接麵對那些渴望深入瞭解底層機製的專業人士。它更像是一部精心雕琢的工藝品，每一個字、每一個公式都經過瞭細緻的打磨和校準。對於需要撰寫技術報告或進行專業匯報的人來說，這本書提供的精準錶述方式本身就是一份極好的範本。它教會我的不隻是知識本身，還有如何用最專業、最無可辯駁的方式去陳述技術事實。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值在於其跨越時間和技術的連接能力。很多光通信領域的書籍，往往因為技術迭代過快而迅速過時，但這本書似乎避開瞭這個陷阱。它巧妙地將最核心、最本質的光學和信息論基礎講解得極為透徹，這些是百年不變的真理。在此基礎上，作者纔逐步引入現代技術。因此，即便是三五年後，當某些具體器件或協議發生變化時，這本書所奠定的基本功依然牢不可破。這種“不變應萬變”的編纂思路，讓這本書具有瞭長久的參考價值。它真正培養的是一種解決未知問題的能力，而不是僅僅記住已知技術的操作手冊。我把它放在案頭，隨時可以翻閱其中關於信噪比計算和鏈路預算的部分，總能從中獲得新的啓發，感覺像是在和一位智慧的長者對話。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我是一個非常注重實操性的讀者，很多理論書讀起來總覺得少瞭點“煙火氣”。但這本倒是給瞭我一個驚喜。雖然它是一本偏嚮理論基礎的專著，但其中穿插的工程案例和係統設計思路非常接地氣。比如在討論光纜敷設與維護那一章節，它詳細列舉瞭不同地理環境下可能遇到的環境應力問題以及相應的對策，這些細節在其他教材中是極其罕見的。我對比瞭之前手邊幾本參考資料，發現這本書對於網絡容量規劃和未來超大容量傳輸瓶頸的預判，具有更強的預見性和指導性。它沒有給我一堆現成的代碼或配置腳本，但它給瞭我一套更加健壯的設計思維框架，這比單純的“照著做”要寶貴得多。讀完後，感覺自己看問題的角度都變得更全麵、更係統瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書的理論深度和廣度都超乎我的預期，內容涵蓋瞭從基礎的光通信原理到現代高速網絡架構的方方麵麵。我特彆關注其中關於新型調製格式和相乾檢測技術的章節，作者沒有停留在概念的簡單介紹，而是深入剖析瞭其背後的數學模型和實際工程中的優化策略。對於我們這些在實際研發一綫工作的工程師而言，這些細節至關重要。它不僅解釋瞭“是什麼”，更重要的是解釋瞭“為什麼是這樣”，以及“如何纔能做得更好”。我甚至發現瞭一些我之前查閱多篇頂會論文纔勉強理解的優化技巧，在這本書裏被係統而清晰地闡述瞭齣來，這極大地提高瞭我的工作效率。而且，作者在討論新技術時，總能巧妙地結閤曆史發展脈絡，讓人明白當前技術的優勢並非憑空産生，而是基於前人無數次的嘗試與突破，這種曆史觀讓人對技術發展有更宏大的視角。