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出版者:Wiley-Interscience

作者:Kazem Sohraby

出品人:

页数:328

译者:

出版时间:2007-04-06

价格:USD 89.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471743002

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现代通信与信号处理基础 作者： [在此处填写作者姓名，例如：张伟, 王芳] 出版社： [在此处填写出版社名称，例如：电子工业出版社] ISBN： [在此处填写 ISBN 号码] --- 1. 绪论：信息时代的基石 本书旨在为读者构建一个全面、深入的现代通信与信号处理基础知识体系。在当今这个由数据驱动的时代，信息的高效传输与准确解读是所有先进技术，无论是移动通信、物联网、还是人工智能的核心前提。本教材不仅关注理论的严谨性，更着重于工程实践中的应用。我们将从信息论的本质出发，逐步深入到信号的数学表示、变换域分析，以及现代数字通信系统的核心组件。 本书的结构设计遵循从基础到高级、从理论到应用的逻辑顺序，确保学习者能够稳步提升对复杂概念的理解能力。内容涵盖了经典的信息论度量、随机过程的描述、傅里叶分析的深化应用，直至现代调制解调技术和信道编码的基础原理。 2. 信息论：量化信息与通信极限 本章是全书的理论基石，探讨了信息的本质和量化方法。我们首先引入概率论的基础知识，为后续的信息度量打下基础。 2.1 信息与熵的定义： 详细阐述了自信息、互信息、条件熵的概念，以及如何用香农熵来度量随机变量的不确定性。重点分析了等概率信源的最大熵特性。 2.2 联合熵与条件熵： 探讨多随机变量系统中的信息关系，理解数据冗余和相关性的量化。 2.3 信道容量定理： 深入讲解香农-哈特利定理（Shannon-Hartley Theorem），阐述了信道容量的物理意义，以及在给定带宽和信噪比下的理论传输极限。我们将通过具体算例，展示如何计算高斯白噪声信道（AWGN）的容量。 2.4 有效信源编码： 介绍霍夫曼编码（Huffman Coding）和算术编码（Arithmetic Coding）等无损压缩技术，探讨如何利用信源的统计特性以最小的平均码长表示信息，从而接近信源的熵极限。 3. 信号的数学描述与时域分析 本章将信号的抽象概念具体化，通过数学工具来描述和分析信号的特性，这是后续所有处理技术的基础。 3.1 连续时间信号与离散时间信号： 明确区分连续信号与离散信号的特点，并引入信号的表示方法（如指数形式、三角函数形式）。 3.2 周期信号的傅里叶级数（FS）： 分析周期信号的频谱特性，理解信号如何分解为不同频率的正弦波分量。 3.3 傅里叶变换（FT）： 将傅里叶级数推广到非周期信号，详细推导傅里叶变换的性质（如线性、时移、频移、卷积的对偶性）。特别强调傅里叶变换在频域分析中的核心地位。 3.4 信号的采样与重构： 深入探讨奈奎斯特-香农采样定理，解释过采样、欠采样的影响。介绍了理想采样与实际采样（如脉冲序列采样）的数学模型，并讨论混叠现象的产生机理及抑制方法。 4. 随机过程理论在通信中的应用 在实际通信系统中，噪声和干扰通常是随机变化的。本章引入随机过程的概念，以数学手段描述这些随机信号。 4.1 随机过程的基本概念： 定义随机过程，区分宽平稳（WSS）和严平稳过程（SSS）。介绍均值函数、自相关函数和功率谱密度（PSD）。 4.2 高斯过程与白噪声： 重点分析高斯随机过程的特性，并详细研究理想低通白噪声（WGN）的自相关函数和功率谱密度，这是分析信噪比和误码率的基础。 4.3 线性系统的随机信号分析： 探讨随机信号通过线性时不变（LTI）系统后的输出过程，特别是系统对输入随机信号功率谱的影响，以及噪声带宽的概念。 5. 变换域分析：傅里叶与 Z 变换的深化 本章将分析工具从连续域扩展到离散域，重点掌握离散时间信号和系统的分析方法。 5.1 离散时间傅里叶变换（DTFT）： 描述离散时间信号的频域表示，并分析其与连续时间傅里叶变换的关系。 5.2 离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT）： 阐述 DFT 作为 DTFT 的周期化、离散化采样，它是现代数字信号处理的核心算法。详细介绍 FFT 的基本原理和算法复杂度优势。 5.3 Z 变换及其应用： 引入 Z 变换作为离散时间系统分析的强大工具。分析收敛域（ROC）的概念，以及 Z 变换在线性时不变（LTI）系统分析中的应用，如系统稳定性判断和频率响应的求解。 5.4 卷积与系统响应： 深入理解时域卷积与频域乘积的对偶关系，这是滤波器设计和系统分析的关键。 6. 现代数字调制技术 本章开始关注如何将信息转化为适合在物理信道上传输的信号，即数字调制技术。 6.1 基带信号传输： 介绍脉冲整形技术，如升余弦滤波器，用于控制基带信号的频谱展宽，最小化码间干扰（ISI）。 6.2 载波调制基础： 阐述幅度调制（ASK）、频率调制（FSK）和相位调制（PSK）的基本原理和星座图表示。 6.3 优化调制技术： 深入分析正交幅度调制（QAM）及其变种（如 16-QAM, 64-QAM），探讨其在频谱效率和抗噪声性能之间的权衡。 6.4 性能评估： 重点分析在 AWGN 信道下，各种数字调制方式的误码率（BER）性能，包括巴特莱斯公式（Bateman Formula）的应用。 7. 信道编码基础理论 为对抗信道引入的随机误差，本章介绍如何增加信号的鲁棒性，即信道编码技术。 7.1 编码增益与冗余度： 解释编码的引入如何提高系统性能，以及冗余度与纠错能力的关系。 7.2 线性分组码： 详细介绍线性分组码的结构，包括生成矩阵 ($G$) 和校验矩阵 ($H$)，理解如何使用伴随式（Syndrome）译码进行检错和纠错。 7.3 循环码简介： 介绍循环码的特性，及其在实现上的高效性，重点概述 BCH 码的基本结构和用途。 7.4 卷积码与 Viterbi 算法： 讲解卷积编码的编码器结构，并深入阐述 Viterbi 译码算法的原理，包括状态图、网格图的构建及最佳路径的选择。 8. 滤波器设计与实现 本章将理论分析转化为实际的信号处理工具——数字滤波器。 8.1 滤波器分类与指标： 区分 FIR（有限脉冲响应）和 IIR（无限脉冲响应）滤波器的特点、优缺点和应用场景。定义通带、阻带、过渡带和群延迟等关键指标。 8.2 FIR 滤波器设计： 重点介绍窗函数法（如矩形窗、汉宁窗、海明窗）的设计步骤，并简要介绍频率采样法。 8.3 IIR 滤波器设计： 基于连续时间滤波器（如巴特沃斯、切比雪夫）到离散时间滤波器的转换，详细讲解双线性变换法（Bilinear Transformation）的应用。 8.4 滤波器结构： 介绍直接型、级联型和并联型等基本结构，并讨论量化效应在 IIR 滤波器实现中的影响。 --- 本书力求内容详实、推导严谨，适合通信工程、电子信息、信号处理等相关专业的高年级本科生及研究生作为教材或参考书使用。通过对这些核心概念的系统学习，读者将能深刻理解现代通信系统的物理限制和工程实现之道。

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本书在应用场景的描绘上，让我看到了无线传感器网络广阔的未来。从智能家居到环境监测，从工业自动化到医疗健康，几乎涵盖了我们生活的方方面面。书中通过大量生动的案例，将抽象的技术概念具象化，让我能够清晰地理解无线传感器网络在不同领域所扮演的角色。例如，在智能家居方面，书中描绘了如何利用传感器网络实现对室内环境的智能调节，如自动开关灯光、调节空调温度、监控燃气泄漏等，这些都极大地提升了生活的便利性和安全性。在环境监测方面，书中展示了如何利用传感器网络实时监测空气质量、水质、土壤湿度等，为环境保护和农业生产提供科学依据。这些具体的应用实例，让我深刻地感受到了无线传感器网络强大的实用价值和巨大的发展潜力。

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在路由协议的设计与优化方面，这本书提供了非常深入的见解。我一直认为，在资源受限的无线传感器网络中，设计高效的路由协议是至关重要的，它直接关系到网络的能量消耗、数据传输延迟以及整体寿命。书中详细介绍了多种经典的路由协议，如LEACH、PEGASIS以及GEAR等，并对其工作原理、优缺点以及适用场景进行了详细的分析。我尤其欣赏书中对能量感知路由（Energy-aware Routing）的重点阐述，它不仅仅是简单地寻找最短路径，而是将节点的剩余能量作为重要的考量因素，从而避免将能量快速消耗在少数几个节点上。此外，书中还探讨了基于位置的路由、数据驱动的路由等多种新型路由策略，并分析了它们在应对不同网络拓扑和通信需求时的表现。

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这本书在多媒体数据处理方面的讨论，也让我看到了无线传感器网络在更复杂应用中的潜力。虽然很多时候我们习惯将传感器网络与低比特率的数据联系起来，但随着技术的发展，越来越多的传感器具备了采集图像、声音甚至视频的能力。书中探讨了如何在资源受限的环境下，对这些多媒体数据进行有效的处理和传输。这涉及到很多挑战，例如如何进行高效的数据压缩，如何在不损失关键信息的前提下，减少传输带宽的占用，以及如何实现对这些数据的分布式分析和融合。书中对于“兴趣点”数据采集（Interest-based Data Collection）的介绍，让我眼前一亮，它并非盲目地采集所有数据，而是根据用户的需求和预设的规则，只采集最相关、最有价值的信息。

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在能量管理和节点寿命方面，这本书提供的见解着实让我受益匪浅。一直以来，我都觉得无线传感器网络的“短板”之一就在于其节点的能源限制。毕竟，大多数传感器节点都依赖电池供电，而频繁的通信和数据处理会迅速消耗电量，导致节点过早失效，进而影响整个网络的性能。而这本书，则将这个问题摆在了非常重要的位置，并提供了多种创新的解决方案。我特别着迷于书中对于能量采集（Energy Harvesting）技术的介绍，例如利用太阳能、振动能甚至射频能量来为节点供电，这简直是为解决能源续航问题打开了一扇新的大门。书中不仅解释了各种能量采集技术的原理，还详细分析了它们在不同应用场景下的可行性和效率。此外，对于睡眠模式（Sleep Mode）和唤醒机制（Wake-up Mechanism）的深入探讨，也让我看到了如何通过精细化的能源调度来延长节点寿命，这种“精打细算”的能源策略，对于构建可持续运行的无线传感器网络至关重要。

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总而言之，这本《Wireless Sensor Networks》不仅仅是一本技术书籍，更是一扇让我窥探未来科技发展方向的窗口。作者以其深厚的专业知识和清晰的逻辑思维，将一个复杂且充满活力的领域展现在读者面前。书中对理论知识的深入讲解，以及对实际应用场景的细致描绘，都让我受益匪浅。它不仅提升了我对于无线传感器网络基本原理的理解，更激发了我对这个领域未来发展的无限遐想。无论是希望系统性学习无线传感器网络的研究者，还是对该技术感兴趣的工程师，抑或是任何对未来科技发展充满好奇心的读者，我相信都能在这本书中找到属于自己的价值。它让我看到了一个更加智能、更加互联的未来，而无线传感器网络无疑是构筑这个未来的重要基石。

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在可扩展性和鲁棒性方面，这本书的讲解让我对无线传感器网络的未来充满了信心。随着应用场景的不断扩展，无线传感器网络的规模也在不断增大，如何保证网络在面对大量节点接入时仍能保持稳定运行，是一个亟待解决的问题。书中对分层架构和分布式管理机制的详细介绍，让我看到了实现大规模网络的可行性。例如，通过将庞大的网络划分为若干个子区域，每个子区域由一个簇头节点管理，可以有效地降低中心节点的负担，提高网络的管理效率。同时，对于网络中节点动态加入和退出的处理，书中也提出了相应的解决方案，以保证网络的持续可用性。此外，关于网络自愈合（Self-healing）能力的探讨，也让我对无线传感器网络的鲁棒性有了更深的认识。当网络中出现故障节点时，如何能够快速地检测到并重新配置网络，以维持信息的畅通，这是构建可靠系统的关键。

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网络的安全性问题是任何通信网络都无法回避的挑战，在无线传感器网络中，这个问题显得尤为突出。由于传感器的部署环境可能非常不安全，且其资源受限，传统的安全机制往往难以直接应用。这本书对无线传感器网络的安全挑战进行了深入的剖析，并提出了一系列有针对性的解决方案。书中详细阐述了在通信过程中可能面临的窃听、注入、重放等攻击，并分析了这些攻击对网络正常运行的潜在威胁。我尤其对书中关于“轻量级加密算法”的讨论印象深刻。由于传感器节点的计算能力和存储空间都非常有限，传统的强加密算法在这里显得过于沉重。而书中介绍的各种优化过的加密技术，能够在保证基本安全性的前提下，最大限度地降低计算开销。此外，对于“身份认证”和“访问控制”的讲解，也让我意识到了如何确保只有合法的节点和用户才能访问网络资源。

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终于读完了这本《Wireless Sensor Networks》，说实话，初拿到这本书时，我带着一种既期待又有些许忐忑的心情。期待是因为我对无线传感器网络这个领域一直有着浓厚的兴趣，总觉得它在未来的科技发展中扮演着举足轻重的角色，充满了无限的可能性。而忐忑，则是因为这类技术密集型的书籍，往往像一座高耸的山峰，让人望而生畏，担心自己能否顺利攀登，领略到其中的精髓。然而，当我翻开第一页，便被它娓娓道来的叙述方式所吸引。作者并没有一开始就抛出晦涩难懂的理论公式，而是从无线传感器网络最基础的概念讲起，逐步深入。那些曾经让我感到遥不可及的术语，在作者的笔下变得生动形象。例如，对于“节点”的描述，书中就不仅仅是简单地介绍其功能，而是通过生动的比喻，将其比作“大自然的眼睛和耳朵”，能够感知温度、湿度、光照甚至振动等多种信息，并将这些信息汇聚起来，形成一个巨大的感知网络。这种“具象化”的讲解方式，极大地降低了我的阅读门槛，让我能够轻松地进入到这个全新的领域。

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这本书在阐述无线传感器网络的原理和架构时，堪称是点睛之笔。我尤其欣赏作者对于网络拓扑结构的讲解。不同于以往阅读过的其他技术书籍，这里并没有简单罗列几种常见的拓扑，而是深入分析了每种拓扑在实际应用中的优劣势。比如，当讨论到星型拓扑时，书中细致地描绘了中心节点在处理所有通信时的潜在瓶颈，以及其单点故障的风险，这让我深刻理解了为何在大型、复杂的无线传感器网络中，星型拓扑的应用受到限制。随后，对网状拓扑的介绍，则展现了其高可靠性和鲁棒性，并通过模拟场景，展示了即使部分节点失效，整个网络仍能保持正常运行。这种“以终为始”的讲解方式，让我不仅仅是记住了名词，更是理解了背后的逻辑和设计考量。此外，书中对于分簇（Clustering）和分层（Hierarchical）网络的探讨，也让我眼前一亮。作者通过对比不同的分簇算法，揭示了在能量消耗、数据汇聚效率和网络寿命等方面的权衡，这对于我这种希望将理论知识应用于实践的读者来说，无疑是宝贵的指导。

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数据融合与管理是无线传感器网络的核心功能之一，而这本书在这部分的内容让我印象深刻。我一直认为，单个传感器节点收集到的数据往往是零散且不完整的，只有通过有效地融合和处理，才能提取出有价值的信息。书中对数据融合的不同层次和技术进行了详细的介绍，从低层的数据聚合到高层的语义融合，都进行了深入的阐述。我尤其喜欢书中对“冗余数据消除”和“异常数据检测”的讲解，这些技术能够有效减少网络传输的数据量，降低通信开销，同时提高数据的准确性和可靠性。例如，通过预先设定的阈值或者基于历史数据的统计模型，能够识别并剔除那些明显偏离正常范围的测量值，避免这些“噪声”干扰后续的分析。书中还提及了分布式数据融合和集中式数据融合的优劣，以及如何根据具体的应用需求来选择合适的数据融合策略，这为我提供了宝贵的参考。

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