Wireless Communications over MIMO Channels pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Kuhn, Volker

出品人:

页数:388

译者:

出版时间:2006-8

价格:425.00 元

装帧:HRD

isbn号码:9780470027165

丛书系列:

图书标签:

• 2008
• MIMO
• 无线通信
• 信道建模
• 信号处理
• 调制解调
• 空间复用
• 多天线技术
• 无线网络
• 通信理论
• 无线传输

好的，这是一份关于《Wireless Communications over MIMO Channels》一书的详细图书简介，严格遵循您的要求，不包含该书的实际内容，字数控制在1500字左右。 --- 图书名称： 《Wireless Communications over MIMO Channels》 图书简介 本书聚焦于当前无线通信领域最具革命性技术之一：多输入多输出（MIMO）系统。随着全球数据流量的爆炸性增长以及对更高频谱效率和可靠性连接的迫切需求，MIMO 技术已成为 4G LTE、5G 新空口（NR）乃至未来无线系统的基石。本书旨在为读者构建一个全面、深入且结构严谨的知识体系，涵盖MIMO信道理论、关键处理技术及其在现代通信系统中的应用。 本书的受众群体广泛，涵盖通信工程专业的本科高年级学生、研究生、从事无线通信研发的工程师、以及希望深入了解MIMO系统底层原理的科研人员。我们摒弃了仅停留在概念层面的描述，而是扎根于严谨的数学推导和物理意义的阐释，确保读者不仅知其然，更能知其所以然。 第一部分：MIMO信道的理论基础与统计特性 本书的开篇，我们将为读者奠定坚实的多天线系统理论基础。MIMO系统的核心挑战在于如何利用空间自由度来提升性能。因此，第一部分详细剖析了MIMO信道的统计特性。 我们首先回顾了传统单输入单输出（SISO）信道模型（如瑞利衰落、莱斯衰落）的局限性，随后引入了描述多天线环境的通道矩阵（Channel Matrix）。通道矩阵的构建不仅依赖于天线间的相关性，还高度依赖于传播环境的空间特性。 重点内容包括对空间相关性（Spatial Correlation）的深入分析。当发射端或接收端天线间距较近时，信道是高度相关的，这极大地制约了MIMO系统能够提供的空间复用增益（Spatial Multiplexing Gain）和阵列增益（Array Gain）。本书将详细介绍各种相关模型，例如基于均匀线性阵列（ULA）或均匀圆形阵列（UCA）的相干或非相干相关模型，并推导其协方差矩阵的特征值分解。 此外，本书还将探讨MIMO信道的容量极限。米尔斯信道容量公式（The Water-Filling Algorithm for MIMO）是MIMO系统性能分析的黄金标准。我们将详细推导在不同信噪比（SNR）和信道条件下，如何通过功率分配策略，使得系统达到最大信息传输速率，并分析容量随发射/接收天线数量、以及信道状态信息（CSI）完整性的变化趋势。 第二部分：MIMO系统结构与关键技术 在掌握了信道特性后，第二部分转向MIMO系统的核心技术实现。如何有效地在多天线上同时发送和接收数据，是MIMO系统能否发挥其潜能的关键。 我们首先介绍了空间复用（Spatial Multiplexing, SM）技术。SM的目标是在不牺牲带宽的情况下，通过并行传输多路独立数据流来提高数据速率。本书将对比分析不同的预编码和解码方案，包括迫零（Zero-Forcing, ZF）预编码器和迫零接收器，以及它们在实现复杂度与性能间的权衡。 接下来，本书重点阐述了发射分集（Transmit Diversity）技术。分集技术的目的是通过在不同天线上发送相同或冗余信息，以抵抗信道的瞬时衰落，从而提升系统的可靠性和覆盖范围。我们将详尽解析空时分组码（Space-Time Block Coding, STBC），特别是Alamouti 码（适用于双天线系统）和更通用的OSTBC。推导过程将清晰展示STBC如何通过时间分集和空间分集相结合的方式，实现与单天线系统相比显著的误码率（BER）改善。 除了基础的ZF和STBC，本书还将深入研究全秩预编码（Full-Rank Precoding）技术，例如基于奇异值分解（SVD）的预编码。SVD将MIMO信道解耦为多个平坦衰落的等效单输入单输出（SISO）子信道，这极大地简化了后续的均衡和译码设计。 第三部分：信道状态信息（CSI）的需求与获取 MIMO系统的性能，尤其是空间复用增益的实现，严重依赖于精确的信道状态信息（CSI）。第三部分将系统性地探讨CSI的获取、反馈以及在有限反馈环境下的挑战。 在完全CSI已知的场景下，系统可以利用SVD等技术实现最优的预编码和译码。然而，在实际的下行链路（如蜂窝网络）中，接收端必须估计信道，并将估计结果反馈给基站，这带来了巨大的反馈开销和延迟。 本书将详细讨论信道估计（Channel Estimation）的原理。我们将分析基于最小均方误差（MMSE）准则的信道估计器，并推导其性能极限。同时，我们会探讨训练序列的设计，包括如何选择最优的导频序列（Pilot Sequences）来最小化估计误差。 更具挑战性的是有限反馈（Limited Feedback）场景。在实际系统中，反馈比特数是有限的，必须设计高效的编码和量化方案来压缩CSI信息。本书将介绍码本辅助（Codebook-Based）反馈方案，如信道量化（Channel Quantization）和基于格的反馈（Lattice-Based Feedback），分析这些方案在系统速率和反馈开销之间的平衡。 第四部分：MIMO与先进技术的集成 最后一部分将视角拓展到MIMO技术与其他前沿通信范式的结合，展示其在下一代通信系统中的应用潜力。 我们将探讨预编码在多用户MIMO（MU-MIMO）系统中的作用。在MU-MIMO中，多个用户同时共享相同的时频资源，预编码器（如迫零预编码或迫零干扰消除/MMSE接收器）旨在消除用户间干扰（Inter-User Interference, IUI），从而使系统容量接近于单用户MIMO系统的总和。 此外，本书还将介绍MIMO在大规模MIMO（Massive MIMO）系统中的体现。大规模MIMO通过部署数百个甚至上千个天线单元，显著提升了系统容量和能效。我们将分析信道互易性（Channel Reciprocity）在大规模MIMO中的应用，特别是在上行链路中如何利用下行链路的CSI进行无反馈的波束赋形（Beamforming）。 最后，本书将触及MIMO与毫米波（mmWave）通信的结合。在极高频段，波束赋形成为主流，本书将阐述如何利用MIMO结构来克服毫米波波束的窄波束特性，实现高增益的传输。 结语 通过以上四个部分的系统性阐述，《Wireless Communications over MIMO Channels》旨在为读者提供一个从信道统计到先进算法实现的完整学习路径。本书的价值在于其严谨的数学推导、对核心物理概念的深刻揭示，以及对工程实际问题的关注，确保读者能够掌握MIMO技术的全貌，并能独立设计和优化下一代无线通信系统。

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