具体描述
《现代通信系统中的信息论基础与应用》 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，探讨信息论在现代通信系统设计与性能分析中的核心地位及其关键应用。全书内容紧密围绕信息论的理论基石展开，并通过大量实际工程案例，展示如何将这些抽象的数学工具转化为解决复杂通信挑战的有效手段。本书的深度和广度兼顾，既有对香农理论的严谨阐述，也有对最新编码与调制技术的深入剖析。 第一部分：信息论的数学基石 本部分首先从概率论和随机过程的视角，为信息论的引入奠定坚实的数学基础。我们详细阐述了信息量、熵（Entropy）的概念及其性质，这是衡量信息不确定性的核心度量。熵不仅被视为不确定性，更被视为数据压缩的理论极限。紧接着，本书深入探讨了互信息（Mutual Information）和条件熵，分析了它们在描述随机变量之间依赖关系中的关键作用。 重点章节之一是关于信源编码定理（Source Coding Theorem）的论述，清晰地推导了香农第一定理，即无损压缩的极限。我们不仅解释了霍夫曼编码（Huffman Coding）和算术编码（Arithmetic Coding）的工作原理，还比较了它们在实际应用中的效率和复杂度，为后续的信道编码打下基础。 第二部分：信道容量与噪声分析 信息的传输必然伴随着噪声和干扰。第二部分聚焦于信道建模和信道容量的计算。我们引入了各种经典的信道模型，如离散无记忆信道（DMC）、高斯信道（AWGN Channel）等。 核心内容是香农第二定理，即信道编码定理。本书详细推导了连续信道（如带宽受限的加性高斯白噪声信道）的容量公式，重点分析了带宽（$W$）和信噪比（$SNR$）对系统性能的耦合影响。我们通过对不同调制方式（如QPSK, 16QAM）在给定信噪比下的误码率（BER）分析，直观地展示了容量极限的实际意义。此外，对于有限长度编码和实际系统中的限时效应，本书也进行了必要的讨论。 第三部分：前向纠错编码技术（FEC） 本部分是全书工程应用的核心，详细介绍了一系列先进的前向纠错编码技术，这些技术是实现可靠通信的基石。 1. 代数译码基础： 首先回顾了线性分组码（Linear Block Codes）的结构，包括校验矩阵、伴随式（Syndrome）的计算及其在译码中的应用。重点分析了汉明码（Hamming Codes）、BCH 码（Bose-Chaudhuri-Hocquenghem Codes）的构造与译码过程，特别是有限域运算在其中的关键作用。 2. 循环码与卷积码： 随后，本书深入讲解了循环码（Cyclic Codes）的代数特性，包括生成多项式和伴随多项式。对于卷积码（Convolutional Codes），我们详细阐述了其在时域上的编码结构，并重点介绍了维特比译码算法（Viterbi Algorithm），分析了其在最大似然译码中的高效性。 3. 现代高性能编码： 针对日益增长的数据速率要求，本书专门辟章讨论了当代最具竞争力的编码技术。这包括Turbo 码的迭代译码结构（交织器、分支判决和最大软输出译码器MAP/SOVA），以及低密度奇偶校验码（LDPC Codes）的稀疏校验矩阵特性和基于概率的译码算法（如最小和译码或近似概率译码）。对于这两种码，本书都将其性能曲线与香农极限进行了对比，展现了它们逼近理论极限的能力。 第四部分：通信系统中的应用与未来趋势 最后一部分将理论与实践相结合，探讨信息论在现代通信系统（如5G、卫星通信、数据存储）中的具体应用场景。 1. 信道与源的联合编码： 讨论了混合自动重传请求（HARQ）协议的原理，它如何结合FEC和ARQ策略，在时变信道中实现高吞吐量。 2. 扩展应用： 简要介绍了信息论在网络编码（Network Coding）、安全通信（如安全多址接入）以及复杂多址接入系统中的初步应用，展示了信息论工具箱的广阔前景。 本书的编写风格力求严谨、清晰，辅以大量的数学推导和系统框图，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“为什么”和“如何做”。通过系统学习，读者将具备分析和设计高性能数字通信系统的理论能力。
作者简介
目录信息
第一部分 多媒体的关键技术：数据
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读后感
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