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出版者:人民邮电出版社

作者:王金龙

出品人:

页数:265

译者:

出版时间:2003-3

价格:30.0

装帧:平装

isbn号码:9787115102188

丛书系列:

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好的，这是一份关于一本名为《数字信号处理在无线通信系统中的应用》的图书简介，该书不涉及《无线通信系统的DSP实现》中可能包含的具体硬件或底层编程细节，而是专注于理论、算法和系统级分析。 --- 图书简介：《数字信号处理在无线通信系统中的应用》 概述：理论基石与现代挑战 在信息时代，无线通信技术已成为连接世界的命脉。从蜂窝网络到卫星通信，从Wi-Fi到未来的6G系统，其核心性能的提升无不依赖于精妙的数字信号处理（DSP）技术。本书《数字信号处理在无线通信系统中的应用》旨在为读者提供一个全面、深入且注重原理的视角，探讨如何运用先进的DSP工具和方法论来设计、分析和优化现代无线通信系统的各个关键环节。 本书的定位是理论与应用之间的桥梁。它不侧重于特定处理器平台的编程细节（如汇编优化或硬件架构），而是聚焦于“为什么”和“如何设计”这些算法，使其在复杂的真实无线信道环境中依然能保持高性能和高可靠性。本书适合于通信工程、电子信息工程、信号处理专业的高年级本科生、研究生，以及需要深入理解通信系统底层机制的研发工程师。 --- 第一部分：无线信道与基础信号模型 本部分为后续高级算法奠定必要的理论基础，侧重于对无线环境建模的DSP视角。 第一章：数字基带表示与采样理论回顾 本章首先回顾了连续时间信号经由ADC/DAC转换为离散时间信号的全过程，重点分析了采样定理在非理想带宽和混叠抑制中的实际限制。随后，深入讨论了脉冲整形滤波器的设计，包括升余弦（RRC）滤波器、平方升余弦滤波器（XRC）等，并详细推导了它们的频率响应特性、码间干扰（ISI）性能指标以及对定时误差的容忍度。强调了在离散域内实现完美重建和最小化ISI的条件。 第二章：多径信道建模与统计特性分析 现代无线信道是非平稳且时变的。本章构建了Jakes模型、Clarke模型等经典的衰落信道模型，并从统计力学的角度分析了多普勒频移对信号的影响。核心内容包括：功率延迟剖面（PDP）的测量与拟合，相干时间和相干带宽的定义及其对调制方案选择的指导意义。特别地，本章详细阐述了平坦衰落和频率选择性衰落的DSP表征方式。 第三章：正交与时频分析基础 正交性是现代多载波和多址接入技术的基础。本章系统回顾了傅里叶分析的局限性，并引入了短时傅里叶变换（STFT）和小波变换在无线信号分析中的应用。重点讲解了Gabor极限和Heisenberg不确定性原理在信道均衡和瞬时频率监测中的实际意义。 --- 第二部分：核心接收机算法的理论与设计 本部分是全书的核心，集中探讨如何利用DSP技术克服信道带来的不利影响，实现可靠的数据恢复。 第四章：同步技术：定时、载波与帧同步 同步是接收机实现的第一步，直接决定了后续处理的性能。本章摒弃了简单的基于相关性的描述，而是深入探讨了基于模型和基于盲估计的同步算法： 1. 定时恢复（Timing Recovery）： 详细分析了Gardner定时提取算法和M&M算法的原理，重点研究其在低信噪比条件下的性能边界和二次采样的DSP实现考量。 2. 载波恢复（Carrier Recovery）： 深入分析了Costas环、Gardner载波相位估计器的工作机制，并引入了基于最大似然准则（ML）的非线性相位估计器的推导过程。 第五章：信道均衡技术（Channel Equalization） 针对频率选择性衰落信道，本章全面覆盖了均衡器的设计： 1. 线性均衡器： 重点推导了迫零（ZF）均衡器和最小均方误差（MMSE）均衡器的性能权衡。分析了ZF均衡器对噪声的敏感性，并引入了维纳滤波器的经典理论。 2. 判决反馈均衡器（DFE）： 详细解析了DFE的结构，包括前馈和反馈滤波器，并探讨了其在抑制后符号干扰（ISI）方面的优势，以及在存在严重噪声时反馈路径误差传播的风险。 3. 信道反卷积与盲均衡： 介绍基于高阶统计量（HOS）的盲均衡方法，如盲反卷积算法，旨在无需信道估计即可恢复数据。 第六章：现代接收机中的多输入多输出（MIMO）处理 MIMO系统的性能增益源于空间复用和分集。本章将MIMO视为一个多维度的信号处理问题： 1. 信道状态信息（CSI）的获取： 探讨了训练序列设计和最小均方误差（MMSE）信道估计的迭代优化。 2. 空腔处理（Spatial Processing）： 详细推导了迫零（ZF）预编码/解码、单用户 MIMO（SU-MIMO）的MMSE接收器的矩阵运算流程。重点分析了这些处理在不同信道衰落情况下对容量（Capacity）的贡献。 --- 第三部分：先进的编码与调制技术 本部分聚焦于如何在有限的频谱资源上，以最优化的方式编码和调制信息，确保信息传输的效率和可靠性。 第七章：先进的信道编码理论与译码算法 信道编码是克服噪声和干扰的根本手段。本章强调了现代编码方案的代数结构和迭代译码的DSP实现逻辑： 1. Turbo码与LDPC码的代数结构： 侧重于理解对数似然比（LLR）的计算，而非具体的硬件乘法器设计。 2. 迭代译码的收敛性分析： 深入讨论了贝尔南平（Bahl, Cocke, Jelinek, Rabinoff）算法在软判决译码中的地位，并分析了消息传递算法（MPA）在因子图上的信息流动和收敛速度。 第八章：正交频分复用（OFDM）系统的DSP视阈 OFDM是宽带通信的核心。本章从信号的周期延拓与频谱高效性的角度，全面剖析OFDM的DSP机制： 1. IFFT/FFT的应用与循环前缀（CP）： 强调CP在消除ISI中的作用，并分析了DFT/IDFT变换的效率与复杂度。 2. OFDM同步与信道估计的联合优化： 详细研究了导频污染问题，并提出了基于最小二乘（LS）和MMSE的频率域信道估计方法的对比。 3. 峰均功率比（PAPR）抑制技术： 重点分析了时域削峰（Clipping）、选择性映射（SLM）和部分失真传输（PDT）等算法的原理及其对系统误码率（BER）的二次影响。 --- 第四部分：性能评估与系统级分析 本部分回归到系统级的性能评估，强调理论分析如何指导系统参数的选取。 第九章：系统性能的统计学评估 本章将理论与仿真相结合，专注于性能指标的准确计算： 1. 误码率（BER）与误符号率（SER）的解析计算： 针对不同调制方式（BPSK, QPSK, M-QAM）在不同信道模型（AWGN, Rayleigh, Rician）下的精确/近似公式推导。 2. 香农极限与信道容量： 深入分析香农-哈特利定理的实际应用边界，以及功率谱密度（PSD）在分析干扰和噪声时的作用。 第十章：现代通信系统中的DSP挑战与未来方向 本章展望了超越传统DSP框架的前沿领域，如大规模MIMO、毫米波通信的波束赋形（Beamforming）的矩阵优化，以及机器学习在信道均衡和干扰消除中的潜力，侧重于这些新领域对现有DSP范式提出的理论要求。 --- 结语 本书强调从信号处理的基本原理出发，推导出构成现代无线系统的每一个关键算法。读者将掌握分析和设计复杂通信模块所必需的数学工具和系统级思维，而非仅仅停留在对特定芯片功能集的记忆上。通过本书的学习，读者将能够独立评估新出现的无线技术方案的理论可行性和性能潜力。

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这本书的结构安排是我非常欣赏的一点。它没有像一些教材那样，将理论和实践割裂开来，而是将DSP的实现深深地融入到无线通信系统的各个环节中。我想象着，书中会从基础的数字信号采样和量化开始，逐步深入到更复杂的信号处理技术，如傅里叶变换、Z变换在通信信号分析中的应用，以及如何在DSP平台上高效地实现它们。特别地，对于诸如多径衰落、噪声干扰等无线通信中的常见挑战，书中是如何利用DSP技术来克服的？例如，在接收端，DSP是如何通过解调、译码等步骤来恢复原始信息的？我非常期待书中能够详细阐述这些过程，并且最好能结合一些具体的通信标准，比如GSM、LTE或者Wi-Fi，来展示DSP在这些标准中的具体应用。

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这本书的封面设计就充满了科技感，深蓝色的背景搭配银色的流线型图案，隐约勾勒出无线电波的传播轨迹，光是看到这个设计，就让人对书的内容充满了期待。我一直对无线通信这个领域非常感兴趣，但很多书籍要么过于理论化，要么缺乏实践指导，很难找到一个平衡点。这次偶然看到了《无线通信系统的DSP实现》这本书，从书名上就感受到了它切中了我的痛点——DSP（数字信号处理）在无线通信中的应用，这正是我想要深入了解的部分。我非常好奇书中是如何将抽象的信号处理算法与具体的无线通信系统相结合的。例如，在信号的调制解调过程中，DSP是如何扮演关键角色的？书中会详细讲解不同调制方式（如OFDM、QAM等）在DSP层面上的实现原理和算法细节吗？我想，这不仅仅是理论推导，更重要的是，作者会不会提供实际的代码实现，或者至少是伪代码，让我们能够更直观地理解这些算法是如何在数字世界中运作的。

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这本书的封面设计就充满了一种严谨而又前沿的气息，深深吸引着我的目光。作为一名对无线通信系统和DSP技术都充满热情的研究者，我一直在寻找一本能够系统性地阐述两者结合的书籍。《无线通信系统的DSP实现》这个名字正是我所期待的。我猜测书中会从DSP的基本原理出发，然后深入探讨其在无线通信信号产生、传输和接收全过程中的应用。例如，在信号源端，DSP如何生成各种数字调制信号？在传输过程中，DSP又如何处理信道衰落和噪声？在接收端，DSP是如何进行解调、译码，最终恢复原始信息的？我特别希望书中能够详细介绍一些DSP中用于加速运算的技术，比如定点运算、查找表以及指令集优化，这些对于实现高效的无线通信系统至关重要。

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阅读这本书之前，我曾尝试过阅读一些关于数字信号处理的基础教材，但总觉得那些教材更侧重于算法本身的数学原理，而缺少了与实际工程应用的连接。当我翻开《无线通信系统的DSP实现》时，我立刻被它所展现出的工程化思维所吸引。书中不仅仅是罗列枯燥的公式，而是围绕着“如何实现”这个核心问题展开。我猜想，书中会详细介绍无线通信系统中常见的信号处理模块，比如滤波器设计、采样率转换、自适应均衡等等，并深入剖析这些模块在DSP芯片上的实现细节。例如，在信道估计和均衡部分，DSP是如何快速准确地完成这些任务的？书中会不会提供一些经典的DSP算法，比如RLS、LMS算法在无线通信信道估计中的应用案例？我特别期待书中能有关于如何优化DSP算法，使其在资源有限的嵌入式系统中高效运行的讲解，这对于实际项目开发至关重要。

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作为一名无线通信领域的从业者，我一直在寻找能够帮助我提升实际技能的书籍。《无线通信系统的DSP实现》这本书无疑是我的一个重要发现。我希望这本书不仅仅是理论的堆砌，而是能够真正地指导我如何在实际的DSP硬件平台上实现无线通信系统。例如，在天线阵列和MIMO（多输入多输出）系统中，DSP是如何用来处理多个数据流、进行波束形成以及实现空间复用等功能的？书中会不会详细讲解这些复杂算法在DSP上的实现步骤和注意事项？我特别期待书中能有关于如何利用DSP进行软件无线电（SDR）的开发和实现的内容，因为这代表了未来无线通信技术的发展方向。

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我是一名在校的通信工程专业学生，一直希望能够将课堂上学到的理论知识与实际工程应用紧密结合。在我的学习过程中，DSP技术在无线通信中的作用一直是我关注的焦点。《无线通信系统的DSP实现》这本书的书名就直接点出了我最想深入了解的内容。我猜测书中会详细讲解数字信号处理器（DSP）在无线通信系统中的架构和工作原理，比如如何进行指令流水线、如何处理中断，以及如何有效地进行内存访问。更重要的是，我希望能通过这本书学习到如何将具体的无线通信算法，如信道编码、交织、解交织、功率控制等，通过DSP来实现。例如，在LTE系统中，DSP在Turbo码的译码过程中是如何工作的？书中会不会提供相关的DSP代码示例，或者至少是详细的算法流程图，让我能够清晰地理解整个过程？

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我是一名在校的通信工程专业的学生，在学习过程中，我对无线通信系统中的信号处理部分一直非常感兴趣，尤其是DSP在其中的具体应用。翻阅《无线通信系统的DSP实现》这本书，我被它严谨的结构和深入的内容所吸引。我预设书中会详细讲解DSP在信号调制解调过程中的关键作用，例如如何利用DSP实现OFDM系统的IFFT/FFT模块，以及如何进行星座图的映射和解映射。同时，对于无线通信中常见的信道编码技术，比如卷积码和Turbo码，书中是如何通过DSP来实现其编码和解码过程的？我非常期待书中能够提供一些实际的DSP代码片段，或者至少是详细的算法流程，让我能够更好地理解这些复杂算法在数字信号处理器上的实现细节。

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我一直对无线通信背后的数学原理和工程实现充满好奇，而DSP技术是连接这两者的关键。《无线通信系统的DSP实现》这本书，从书名就能感受到它将深入地剖析DSP在无线通信系统中的实际应用。我预想书中会详细讲解数字信号处理在通信系统各个模块的实现，比如在基带信号处理中，DSP是如何实现脉冲成形滤波器、匹配滤波器，以及如何进行符号定时恢复和载波频率恢复。更让我期待的是，书中可能会涵盖一些高级话题，例如如何利用DSP来实现自适应均衡器，以应对复杂的无线信道环境，或者如何利用DSP进行 MIMO（多输入多输出）技术的信号处理，实现更高的数据传输速率。我希望能从这本书中获得扎实的理论基础和实用的工程经验。

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我一直对无线通信的底层技术有着浓厚的兴趣，但往往被那些晦涩难懂的理论所困扰。《无线通信系统的DSP实现》这本书的出现，无疑为我提供了一个绝佳的学习路径。我预设书中会涵盖一些DSP中非常关键的理论基础，比如离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）在OFDM系统中的重要性，以及如何在DSP硬件上实现高效的FFT算法。此外，在信号的源头，也就是基带信号的生成和处理，DSP又扮演着怎样的角色？书中会不会详细讲解各种数字调制解调技术的DSP实现，比如ASK、FSK、PSK、QAM等，以及如何利用DSP进行高斯白噪声的建模和仿真，从而为后续的性能分析打下基础？我对书中关于如何利用DSP处理复杂信号的细节充满了好奇。

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我一直对无线通信的底层技术充满好奇，但很多时候，理论的门槛让我望而却步。这次看到《无线通信系统的DSP实现》这本书，我觉得它可能就是我寻找的那把钥匙。我猜想，书中会从最基础的数字信号处理理论出发，比如采样定理、量化误差，然后循序渐进地讲解这些理论如何应用于无线通信的实际场景。例如，在信号的频谱分析方面，DSP是如何利用FFT来观察信号的频率成分，以及如何通过数字滤波器来去除噪声和干扰？我非常好奇书中是否会包含一些关于自适应均衡器的DSP实现，因为这对于应对多径效应至关重要。

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