具体描述
《MATLAB仿真在通信与电子工程中的应用(第2版)》简要、系统地介绍了应用MATLAB进行仿真的原理和方法。通过大量的仿真实例使读者在掌握建模、仿真方法的同时，加深对通信系统、电子工程、信号处理原理的理解，较快地建立自己的仿真环境和试验平台。
全书共10章。第1、2章介绍了仿真的意义、MATLAB仿真的原理以及三种主要的仿真试验方法；第3章至第6章介绍了MATLAB仿真的测量仪器，仿真在电子工程、通信工程、信号处理中的应用，较全面地覆盖了“通信原理”、“数字信号处理”等课程的基本内容；第7章至第10章以专题讨论的方式介绍了应用仿真方法研究现代通信技术中的差错控制、扩频通信、智能天线以及声音信号处理的实例。书中的实例均经过验证，大部分是用Simulink建模和仿真的。
《MATLAB仿真在通信与电子工程中的应用(第2版)》既可作为高等学校电子信息类本科高年级学生和研究生的教材或参考书，也可作为从事科学研究的工程技术人员学习通信与电子系统建模和仿真的参考资料。
软件无线电与认知网络：理论、技术与前沿实践 图书简介 本领域专著聚焦于现代通信与电子工程领域中，软件定义与智能化系统设计的前沿热点：软件无线电（SDR）技术及其在下一代通信网络——认知网络（Cognitive Networks, CN）中的深度融合与应用。全书结构严谨，从基础理论出发，逐步深入到关键技术实现、系统架构设计以及面向未来网络的创新应用，旨在为从事无线通信、信号处理、嵌入式系统及网络工程的研究人员、工程师和高级学生提供一份详尽的、富有实践指导性的参考资料。 第一部分：软件无线电基础理论与平台构建 本部分系统梳理了软件无线电的核心思想、发展历程及其在现代电子系统中所扮演的关键角色。我们首先阐述了从传统硬件实现到软件可编程架构的演进逻辑，重点剖析了“软件定义”范式对无线电系统的革命性影响。 采样理论与数字基带处理： 深入探讨了模数/数模转换器（ADC/DAC）的性能指标、过采样与欠采样技术，以及抗混叠滤波器的设计原则。在此基础上，详细讲解了正交基带信号的生成、下变频、滤波与脉冲成形等基础数字信号处理（DSP）环节。 FPGA/GPU异构计算平台： 软件无线电的性能瓶颈往往在于实时处理能力。本章详细对比了通用处理器（CPU）、现场可编程门阵列（FPGA）和图形处理器（GPU）在并行处理和低延迟实时操作中的适用性。特别关注了基于硬件描述语言（HDL）的自定义加速器设计，以及如何利用OpenCL或CUDA框架实现DSP算法的GPU加速。 SDR开发框架与工具链： 介绍了主流的SDR开发生态，包括GNU Radio、MATLAB/Simulink的SDR工具箱（非本书重点关注的MATLAB仿真特定应用，而是侧重于实时流处理框架）、以及主流商用SDR硬件（如USRP系列）的驱动与接口协议。重点分析了数据流图（Dataflow Graph）的设计模式及其在复杂波形实现中的优势。 第二部分：认知网络的核心机制与架构 认知网络代表了无线通信的智能化未来，其核心在于系统具备感知、学习和决策的能力。本部分将认知网络的理论框架与SDR的实现能力紧密结合。 频谱感知技术： 这是认知网络的基础。详细介绍了能量检测、匹配滤波检测和循环平稳特征检测等盲感知方法的数学原理、性能比较和复杂度分析。针对宽带和超宽带场景，阐述了快速傅里叶变换（FFT）基带处理在频谱监测中的优化策略。 信道建模与环境认知： 传统的信道模型往往是静态的。本章引入了动态、时变、空变信道建模的概念，包括瑞利衰落、莱斯衰落的参数估计与跟踪，以及电磁环境的态势感知（Situational Awareness, SA）。探讨了如何利用机器学习方法对接收到的信号特征进行分类和识别，以推断当前的网络状态（如干扰源、用户密度、传播损耗）。 动态频谱接入（DSA）策略： 详细分析了认知接入的不同范式，包括频谱机会频谱接入（Opportunistic Spectrum Access, OSA）、频谱共享（Spectrum Sharing）和频谱交织（Spectrum Interleaving）。重点讨论了基于博弈论和强化学习（Reinforcement Learning, RL）的决策算法，用于优化次级用户（SU）的频谱利用率和对主用户（PU）的干扰约束。 第三部分：关键技术实现与前沿应用 本部分将理论知识转化为具体的工程实践，探讨SDR平台如何支撑下一代通信系统的关键功能。 软件定义波形设计与实现： 以OFDM/OFDMA系统为例，详细展示如何利用SDR平台实现完整的物理层处理链。内容涵盖循环前缀的插入与移除、快速傅里叶变换（IFFT/FFT）的定点与浮点实现、信道估计与均衡（如迫零均衡、最小均方误差均衡）在FPGA上的并行化设计。讨论了面向5G/6G的非正交多址接入（NOMA）波形的软件化挑战。 认知安全与抗干扰技术： 随着网络开放性增加，认知系统面临新的安全威胁。本章探讨了SDR在跳频、扩频、智能波束赋形等技术中作为防御手段的应用。深入分析了信号指纹识别技术，用于定位和识别恶意干扰源，并介绍了基于机器学习的异常检测算法在实时干扰抑制中的部署。 MIMO与波束赋形系统： 软件定义架构极大地简化了多输入多输出（MIMO）系统的复杂性。本节重点介绍如何利用SDR平台模拟和验证大型MIMO系统的信道矩阵估计、预编码设计（如迫零预编码、西尔维斯特优化）和译码算法（如最大似然、MMSE检测）。讨论了基于波束训练和反馈的认知波束管理策略。 未来趋势：边缘智能与量子安全通信： 展望了认知网络与边缘计算（Edge Computing）的融合，讨论了如何将决策模型部署到网络边缘，实现超低延迟的认知反馈。同时，探讨了SDR平台在模拟和测试量子密钥分发（QKD）系统，以及面向后量子密码学通信接口的集成潜力。 本书特色 本书严格遵循工程实践导向，理论阐述深入浅出，同时侧重于如何将复杂的算法映射到可实时运行的硬件/软件协同平台上。内容组织上，避免了对特定商业软件工具链的过度依赖，而是专注于底层原理和可移植的系统设计方法。通过对SDR和CN的交叉研究，本书为读者构建了一个理解和设计未来智能、灵活、高效无线系统的坚实知识基础。
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