Multiple Antenna Transceivers for Mobile Communications pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Artech House

作者:Barbarossa, Sergio

出品人:

页数:400

译者:

出版时间:2004-12

价格:$ 134.47

装帧:HRD

isbn号码:9781580536349

丛书系列:

图书标签:

• MIMO
• 无线通信
• 天线技术
• 移动通信
• 信号处理
• 无线电工程
• 通信系统
• 多天线
• 信道建模
• OFDM

移动通信中的先进调制与编码技术 书籍简介 本书深入探讨了现代移动通信系统中至关重要的核心技术——先进调制与编码策略。随着用户对数据速率、系统容量和频谱效率的需求不断攀升，传统的通信方案已难以满足当前及未来移动网络的严苛要求。本书旨在提供一个全面而深入的视角，聚焦于如何通过创新的信号处理和信息论原理，实现频谱资源的最优化利用和系统性能的最大化。 第一部分：高阶调制与频谱效率的提升 本部分首先回顾了正交幅度调制（QAM）的基本原理，并将其扩展到高阶调制格式，如64-QAM、256-QAM乃至更高阶的调制方案。我们将详细分析在高信噪比（SNR）条件下，提高调制阶数如何直接带来频谱效率的线性增长。然而，这种效率提升并非没有代价，系统对信道条件的敏感性也随之增强。 1.1 概率整形（Probabilistic Shaping）的理论与实践 传统的恒包络或等概率星座点分布在面对实际变化的信道环境时，其性能并非最优。本书引入了基于信息论的概率整形（Probabilistic Shaping, PS）技术。我们将深入剖析香农率（Shannon's rule）在有限块长度下的应用，讲解如何根据瞬时信道状态信息（CSI）动态调整星座点的发送概率，以最大化实际传输的信息量。讨论将涵盖如何利用离散输入分布的凸优化方法来求解最优概率分配矩阵，以及在实际数字信号处理流程中实现低复杂度重构的算法。 1.2 广义幅度与相位调制（GAMP） 除了标准的网格调制外，我们还将探讨广义幅度与相位调制（GAMP）。这类调制旨在超越传统网格对齐的限制，允许符号在符号空间中占据更灵活的位置。重点分析了如何利用非均匀量化和残差编码来实现对信号包络的更精细控制，特别是在对功耗敏感的场景中，GAMP如何通过优化星座布局来降低峰均功率比（PAPR），从而保护功率放大器（PA）的效率。 1.3 载波幅度与相位联合优化 在多载波系统中，载波之间的相互干扰（ICI）和互相关性是影响性能的关键因素。本书提出了一种联合优化载波幅度和相位的技术，以最小化特定用户接收端的误差向量幅度（EVM）。该方法结合了先进的预失真技术，确保在复杂的频率选择性衰落信道中，每个子载波都能以最优的功率和相位关系进行传输。 第二部分：面向复杂信道的信道编码理论 信道编码是抵抗噪声和干扰、保证数据可靠传输的基石。本部分将重点关注突破香农极限边缘的高性能编码技术。 2.1 低密度奇偶校验码（LDPC）的深入研究 LDPC码因其接近香农限的性能和良好的并行译码能力，已成为5G及后续通信标准的核心。本书不对LDPC的入门知识做过多赘述，而是聚焦于高性能的构造方法。我们将详细分析非正则LDPC码的设计原理，包括如何优化校验矩阵的度分布以平衡快速收敛的译码速度与强大的纠错能力。同时，深入探讨了译码算法的改进，特别是近似消息传递（AMP）算法在GPU或FPGA加速平台上的高效实现策略，以及如何通过引入层次化结构（如分层LDPC）来应对极高码率下的性能下降问题。 2.2 极化码（Polar Codes）在短块长场景的应用 极化码作为最新被成功应用于标准化中的信道编码方案，其渐近性能优异，尤其在短块长下表现超越LDPC。本书详细阐述了极化码的信道极化过程，并重点比较了初始化策略（如基于CRC初始化或概率初始化）对实际译码性能的影响。我们还将介绍基于树结构的并行译码（如Talwar译码或SC-Tree译码）的优化，以满足低延迟通信的需求。此外，本书也将探讨如何将极化码与序列检测技术相结合，以在有限交互迭代下获得更好的性能折衷。 2.3 混合自动重传请求（HARQ）与前向纠错（FEC）的协同设计 在实际的移动通信中，FEC和HARQ机制必须协同工作才能达到最佳的吞吐量和可靠性。本章聚焦于联合速率匹配/速率适配策略。我们分析了如何根据上层反馈（ACK/NACK）和信道估计结果，动态调整LDPC或Polar码的有效码率和冗余量。讨论将包括渐进式组合HARQ（Incremental Redundancy, IR）和最大似然组合HARQ（Chase Combining）在不同信道模型下的性能差异，并提出一种基于信道容量预测的智能速率切换模型。 第三部分：信道估计、反馈与自适应传输 实现高性能传输的前提是对信道环境的精确感知和快速响应。本部分关注于实现高阶调制和高性能编码所需的反馈机制。 3.1 基于深度学习的信道状态信息（CSI）估计与预测 传统线性或最小均方误差（MMSE）信道估计器在低信噪比或稀疏信道下性能受限。本书引入了深度神经网络（DNN）在CSI估计中的应用。我们设计了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）模型，用于从接收信号中直接解码出信道系数，或预测未来短时间内的信道变化趋势。重点讨论了训练数据的生成、网络结构的优化，以及如何在硬件约束下实现模型的实时推理。 3.2 导频序列与反馈压缩 为了支持大规模MIMO或高频段通信，反馈开销必须被严格控制。本书研究了稀疏导频设计，特别是基于傅里叶基或离散余弦变换（DCT）的导频结构，用于有效识别信道的空间或频率特性。在反馈环节，我们探讨了量化和压缩技术，例如使用基于深度学习的编码器-解码器结构来对高维CSI向量进行低比特表示，以最小化反馈延迟和开销，同时保持对信道变化的敏感度。 3.3 链路自适应与功率控制的闭环优化 最终的性能实现依赖于自适应地选择调制和编码方案（MCS）。本书提出了一种基于马尔可夫决策过程（MDP）的闭环链路自适应框架。在该框架中，系统不仅考虑当前信道状况，还评估切换到不同MCS的成本（即切换延迟和潜在的误码率增加）。功率控制被集成到MDP中，实现发射功率与调制阶数之间的联合优化，确保系统在保证目标服务质量（QoS）的前提下，实现能效最大化。 本书为从事移动通信系统设计、物理层算法开发以及无线通信理论研究的工程师和学者提供了一本深入的参考手册，内容侧重于突破现有技术瓶颈、提升频谱和能量效率的前沿技术。

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