9787121072789 UMTS无线网络规划与优化(第2版) 电子工业出版社 (芬)莱 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

芬莱奥Laiho，J.，芬瓦克尔Wacker，A. 著

图书标签:

• UMTS
• 无线网络
• 网络规划
• 网络优化
• 移动通信
• 电子工业出版社
• 通信工程
• 无线通信
• 莱
• 第2版

店铺： 聚雅图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121072789

商品编码：29357034925

包装：平装

出版时间：2008-09-01

基本信息

书名：UMTS无线网络规划与优化(第2版)

定价：69.00元

作者：(芬)莱奥(Laiho,J.),(芬)瓦克尔(Wacker,A.)

出版社：电子工业出版社

出版日期：2008-09-01

ISBN：9787121072789

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.722kg

编辑推荐

---

内容提要

---

本书首先介绍了网络规划和优化的需求，并对UMTS的结构进行了综述。讨论了用于无线网络定制和规划的WCDMA规定的链路性能指示器。然后对无线网络的规划、无线资源的管理、WCDMA和GSM的联合规划、小区的配置和部署策略进行了讨论，并对覆盖和容量的增强技术进行了分析。接着，对高层无线网络的优化过程进行了讨论，并描述了UMTS关于模型、需求、业务特性的服务质量和QoS管理规则，以及无线接入的自动调节和高级监控，以及其他3G无线接入技术。
　　本书可作为从事第三代移动通信系统和设备的研发人员、网络运营商、网络规划者和操作者的技术指导用书，也可作为无线通信专业的大学生和研究生的参考读物。

目录

---

章 绪论
　1.1 蜂窝网历史概要
　1.2 无线网络规划演进
　1.3 无线网规划及UMTS优化概要
　1.4 未来发展趋势
　　1.4.1 面向服务驱动的网络管理
　　1.4.2 无线局域网WLAN
　　1.4.3 下一代移动通信系统
　参考文献
第2章 应用于UMTS中的WCDMA
　2.1 扩频CDMA系统的数学背景
　　2.1.1 多址接入
　　2.1.2 扩频调制
　　2.1.3 对窄带干扰的容限
　2.2 直接序列扩频系统
　　2.2.1 调制示例
　　2.2.2 对宽带干扰的容限
　　2.2.3 多径环境中的操作
　2.3 CDMA在无线蜂窝网中的应用
　　2.3.1 频率再用
　　2.3.2 软切换
　　2.3.3 功率控制
　2.4 WCDMA的逻辑、传输和物理信道
　　2.4.1 UMTS高层结构模型
　　2.4.2 无线接口协议结构和逻辑信道
　　2.4.3 传输信道
　　2.4.4 物理信道以及传输信道的映射FDD
　　2.4.5 高速下行分组接入HSDPA
　　2.4.6 UTRAN中的定时和同步FDD承载
　　2.4.7 扩频、扰码和信道化概念
　2.5 WCDMA无线链路性能指标
　　2.5.1 定义
　　2.5.2 根据多径信道的条件和业务进行分类
　　2.5.3 链路层仿真原理
　　2.5.4 实际网络中支持链路层性能测量的物理层测量
　参考文献
第3章 WCDMA无线网络规划
　3.1 度量
　　3.1.1 在无线链路预算中特殊的WCDMA问题
　　3.1.2 接收机灵敏度估计
　　3.1.3 阴影效应的容限和软切换增益估算
　　3.1.4 小区范围和小区覆盖面积的估计
　　3.1.5 在初始规划阶段的容量和覆盖分析
　　3.1.6 提供HSDPA的WCDMA网络的测量
　　3.1.7 无线网络控制器的度量
　3.2 详细的规划
　　3.2.1 对无线网络规划工具的一般要求
　　3.2.2 初始化：定义无线网络层
　　3.2.3 详细的上行链路和下行链路的迭代
　　3.2.4 相邻信道干扰的计算
　　3.2.5 后期处理：网络覆盖的估计和公共信道的分析
　3.3 用静态模拟器对测量进行校验
　　3.3.1 宏小区网络设计
　　3.3.2 模拟器参数介绍
　3.4 用动态模拟器对静态模拟器的校验
　　3.4.1 动态模拟器介绍
　　3.4.2 结果比较
　3.5 无线网络规划的优化
　　3.5.1 理想的情况
　　3.5.2 Shinjuku实例
　3.6 多运营商环境下WCDMA的干扰
　　3.6.1 相邻信道的干扰源ACI
　　3.6.2 小连接损耗
　　3.6.3 盲区
　　3.6.4 相邻信道干扰的模拟情况
　　3.6.5 避免相邻信道干扰的无线链路规划指南
　3.7 小区配置策略
　　3.7.1 网络构建
　　3.7.2 WCDMA网络的分层小区结构
　参考文献
第4章 无线资源的利用
第5章 WCDMA-GSM联合规划问题
第6章 提高容量及覆盖范围的方法
第7章 无线网络的优化
第8章 UMTS服务质量
第9章 高级分析方法与无线接入网自动调节
0章 其他3G无线接入技术

作者介绍

---

文摘

---

序言

---

《智能交通系统：理论、技术与应用》 概述 在快速城市化和全球化进程的今天，交通系统的效率、安全与可持续性已成为衡量一个国家现代化水平和社会发展程度的关键指标。智能交通系统（Intelligent Transportation Systems, ITS）作为融合了信息通信技术、控制理论、数据科学以及交通工程等多学科知识的尖端领域，正以前所未有的力量重塑着我们的出行方式和城市运行格局。本书旨在全面、深入地探讨智能交通系统的核心理论、关键技术及其在现实世界中的广泛应用，为读者构建一个关于ITS的清晰、系统且富有前瞻性的认知框架。 本书内容构成 本书的内容设计循序渐进，从基础概念的引入，到核心技术的剖析，再到具体应用的展示，力求为不同背景的读者提供一个易于理解且信息量丰富的阅读体验。 第一部分：智能交通系统基础理论与发展概览 第一章：智能交通系统的定义、目标与发展历程 详细阐述ITS的科学定义，明确其核心内涵——利用先进的信息和通信技术来提高交通运输系统的安全性、效率、可持续性和舒适性。 深入分析ITS发展的根本驱动力，包括人口增长、城市拥堵、环境污染、能源危机以及对出行安全和便利性的日益增长的需求。 梳理ITS从概念提出至今的演进脉络，介绍不同阶段的技术突破、政策推动以及典型里程碑事件。 探讨ITS对社会经济发展的深远影响，包括提升区域竞争力、促进产业升级、优化资源配置等。 展望ITS未来的发展趋势，例如与人工智能、大数据、物联网、5G通信等前沿技术的深度融合。 第二章：ITS的关键组成部分与系统架构 系统性地介绍ITS的五大基本要素： 信息采集系统 (Data Acquisition Systems): 详细讲解各类传感器（如地磁传感器、线圈传感器、摄像头、雷达、激光雷达、GPS/北斗定位设备等）的工作原理、部署方式及其采集的数据类型。 信息传输系统 (Data Transmission Systems): 深入剖析不同通信技术（如光纤、无线通信如Wi-Fi、DSRC、LTE-V、5G NR、卫星通信等）在ITS中的应用，以及网络拓扑结构和协议设计。 信息处理与分析系统 (Data Processing and Analysis Systems): 介绍如何利用云计算、边缘计算、大数据技术、机器学习、深度学习算法对海量交通数据进行实时或离线处理、挖掘和分析，提取有价值的信息。 信息发布与服务系统 (Information Dissemination and Service Systems): 探讨信息如何以多种形式（如交通诱导屏、手机App、车载导航、广播、短信等）传递给用户，以及为用户提供个性化、定制化的出行服务。 控制与决策系统 (Control and Decision Systems): 讲解如何基于处理后的信息，实现对交通信号灯、匝道控制器、车流引导等交通基础设施的智能调控，以及为驾驶员提供辅助决策支持。 展示典型的ITS系统架构，包括分层模型、分布式模型、服务导向架构（SOA）等，解释各层或各模块之间的交互关系。 第二部分：智能交通系统核心技术详解 第三章：交通数据采集与融合技术 传感器技术: 详细介绍各类传感器的最新进展，包括高精度传感器、多模态传感器融合，以及在复杂环境（如恶劣天气、夜间）下的性能表现。 定位与导航技术: 探讨GPS、北斗、Galileo等全球导航卫星系统（GNSS）的精度提升技术，以及惯性导航、视觉里程计等辅助定位技术，并介绍其在车辆定位和路径规划中的应用。 车联网 (V2X) 通信技术: 深入讲解车对车 (V2V)、车对基础设施 (V2I)、车对行人 (V2P)、车对网络 (V2N) 的通信原理、技术标准（如DSRC, C-V2X），以及在提升交通安全和效率中的潜力。 数据融合算法: 介绍卡尔曼滤波、粒子滤波、多传感器数据融合（MSDF）等技术，实现多源异构交通数据的有效整合，提高数据准确性和可靠性。 第四章：交通信息处理与智能分析技术 大数据技术在ITS中的应用: 讲解Hadoop、Spark等分布式计算框架如何处理TB甚至PB级别的交通数据，以及数据仓库、数据湖的构建与管理。 人工智能与机器学习: 深入探讨监督学习（如回归、分类）、无监督学习（如聚类）、强化学习在交通预测（如车流量、拥堵预测）、事件检测、驾驶行为分析中的应用。 深度学习模型: 重点介绍卷积神经网络（CNN）用于交通图像识别（如车辆检测、车牌识别）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）用于时序交通数据预测（如拥堵发展趋势）、以及图神经网络（GNN）用于交通网络状态分析。 交通仿真技术: 介绍宏观、中观、微观交通仿真软件（如SUMO, VISSIM, AIMSUN）在ITS系统设计、效果评估、策略验证中的作用。 第五章：交通信号控制与优化技术 传统交通信号控制策略: 回顾感应控制、固定配时、区域协调控制等经典方法，分析其优缺点。 自适应交通信号控制 (ATSC): 深入讲解基于实时交通数据的自适应控制原理，介绍如SCATS, SCOOT等系统的核心算法，以及基于强化学习、多智能体协作的下一代自适应控制技术。 信号灯协同与绿波带优化: 探讨如何通过通信网络实现交叉口间的信号灯协同，构建高效的绿波带，减少车辆停车次数和延误。 面向车联网的信号控制: 分析V2X通信如何为信号控制提供更丰富的车端信息，实现车路协同下的信号相位优化。 第六章：交通流管理与拥堵缓解技术 交通流量预测模型: 详细介绍各种预测模型，包括基于统计的方法（ARIMA）、基于机器学习的方法（SVM, Neural Networks）以及基于深度学习的方法（LSTM, GRU），预测不同时间尺度下的交通流量。 事件检测与响应: 探讨如何利用传感器数据、视频分析、社交媒体信息等快速检测交通事故、道路施工、恶劣天气等交通事件，并触发相应的应急响应机制。 匝道控制与车道管理: 介绍匝道合流控制、可变车道控制等技术，通过调节进入高速公路或特定区域的车流量，缓解瓶颈区域的拥堵。 动态路径诱导与信息发布: 讲解如何基于实时交通信息，为驾驶员提供最优路径建议，以及如何通过各种媒介有效地发布交通信息。 第七章：自动驾驶与辅助驾驶技术 自动驾驶分级与关键技术: 介绍SAE自动驾驶分级标准，并深入解析感知（传感器融合、目标识别）、决策（路径规划、行为预测）和控制（转向、加减速）等核心技术。 高级驾驶辅助系统 (ADAS): 讲解自适应巡航控制 (ACC)、车道保持辅助 (LKA)、自动紧急制动 (AEB)、盲点监测 (BSM) 等常见ADAS功能的工作原理和技术要求。 V2X在自动驾驶中的作用: 探讨V2X通信如何增强自动驾驶汽车的感知能力，实现更安全的协同驾驶，以及为高等级自动驾驶提供关键支持。 安全与可靠性保障: 分析自动驾驶系统在安全性、可靠性、网络安全方面的挑战，以及相应的测试验证、故障诊断与容错控制技术。 第三部分：智能交通系统的应用实践与未来展望 第八章：智能交通管理系统 (ITMS) 的构建与应用 交通运行监测与指挥中心: 介绍现代交通指挥中心（TOC）的功能，包括数据汇聚、态势分析、决策支持、指挥调度等。 城市交通管理平台: 探讨如何集成各类ITS子系统（信号控制、流量管理、应急指挥、公众出行服务等），构建统一的城市交通管理平台。 区域协调与交通协同: 分析如何在不同城市、不同区域之间实现交通信息的共享和交通管理的协同。 第九章：智能公共交通系统 (IPTS) 的优化 公交车辆调度与路径优化: 讲解如何利用实时数据优化公交发车班次、线路，提高准点率和运营效率。 乘客信息服务: 介绍实时公交到站信息、换乘规划、拥挤度预警等，提升乘客出行体验。 共享出行服务: 探讨网约车、共享单车、共享汽车等新型出行模式与公共交通的融合。 需求响应式公交 (DRT): 介绍DRT的运营模式及其在低密度区域或非高峰时段的应用。 第十章：智能货运与物流系统 货物跟踪与可视化: 讲解RFID、GPS、物联网技术在货物全程跟踪中的应用。 运输路线优化与车队管理: 介绍如何利用大数据和优化算法实现货运路线的智能化规划，提高运输效率，降低成本。 自动驾驶在物流领域的应用: 探讨自动驾驶卡车、无人机配送等在未来物流体系中的潜力。 第十一章：智能交通系统面临的挑战与伦理问题 数据隐私与安全: 探讨在收集和使用大量个人出行数据时，如何保障用户隐私和数据安全，防止滥用。 技术公平性与数字鸿沟: 分析ITS技术的普及可能带来的数字鸿沟问题，确保不同群体都能享受到ITS带来的便利。 标准与互操作性: 强调建立统一的技术标准和协议的重要性，以促进不同厂商、不同系统之间的互操作性。 法律法规与政策制定: 讨论ITS发展所带来的法律空白，以及如何制定适应性的法律法规和政策，引导ITS健康发展。 网络安全威胁: 分析ITS系统面临的网络攻击风险（如DDoS攻击、数据篡改），以及相应的防护措施。 第十二章：智能交通系统的未来展望 人本化的ITS设计: 强调以人为中心，关注用户需求和出行体验。 与智慧城市深度融合: 探讨ITS如何成为智慧城市的重要组成部分，与城市管理、能源、环境等系统联动。 可持续交通发展: 分析ITS在促进绿色出行、减少碳排放、应对气候变化中的作用。 新技术驱动的ITS演进: 展望量子计算、区块链、数字孪生等前沿技术在未来ITS中的潜在应用。 全球ITS发展合作: 呼吁国际间的技术交流与合作，共同应对全球性的交通挑战。 本书特色 内容全面深入: 涵盖了ITS的理论基础、核心技术、应用场景以及前瞻性探讨，力求提供一个360度的全景式认知。 技术前沿性: 紧跟人工智能、大数据、5G、V2X等最新技术发展，重点介绍其在ITS领域的创新应用。 理论与实践结合: 在阐述理论知识的同时，穿插大量实际案例和应用场景，使读者能够更好地理解和掌握。 逻辑清晰，结构严谨: 按照由浅入深、循序渐进的原则组织内容，便于读者系统学习。 面向广泛读者: 适合交通工程、计算机科学、电子工程、自动化、城市规划等专业的学生、研究人员，以及从事交通规划、管理、技术研发和应用的工程师、政策制定者等。 通过阅读本书，读者将能够深刻理解智能交通系统的价值与潜力，掌握相关的关键技术，并对ITS的未来发展趋势形成清晰的认识，为推动未来智能交通的建设贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书，《嵌入式系统设计之道：基于RTOS和低功耗硬件的实践指南》，简直是我的“救命稻草”，特别是对于我这种常年在Linux和应用层打转的开发者来说。我们部门最近接了一个手持设备的开发任务，要求极高的实时性和功耗控制，一下子就把我们拉回到了硬邦邦的裸机和实时操作系统（RTOS）的世界。市面上很多嵌入式书籍要么过于理论化，要么就是针对特定芯片的SDK手册，缺乏宏观的架构视角。而这本书的厉害之处在于它完美地平衡了理论的深度和实践的广度。它不仅细致讲解了任务调度算法（比如上下文切换的开销和优先级反转的解决之道），还用大量的篇幅讨论了如何针对I/O密集型和CPU密集型任务来设计合理的内存池和消息队列机制。最让我感到惊喜的是，它专门开辟了一章讲解如何使用JTAG/SWD进行高效的低功耗调试，那些关于时钟门控和外设休眠的配置技巧，直接帮我们团队节省了至少两周的调试时间。这本书不是让你学会写驱动的API，而是让你学会如何从系统级思考如何让你的代码在资源受限的环境下跑得更稳、更省电，这才是真正嵌入式系统设计者的核心素养。

评分☆☆☆☆☆

我近来翻阅的这本《网络协议栈的艺术：从数据包到应用层的高效实现》，可以说是彻底颠覆了我对TCP/IP协议栈的刻板印象。我一直以为我对TCP/IP已经相当熟悉了，无非就是那几张协议族图谱而已，但这本书的视角非常新颖——它不是从RFC文档的角度去罗列规范，而是从一个高性能服务器的视角，去审视协议栈的“效率瓶颈”。比如，它花了很大篇幅讨论零拷贝（Zero-Copy）技术在内核与用户空间之间的数据传输效率优化，以及如何利用eBPF技术在不修改内核源码的情况下，动态地对网络事件进行跟踪和处理。这种“黑客式”的优化思路，让我看到了协议栈实现背后的精妙权衡。作者对拥塞控制算法的阐述也极具洞察力，不仅仅是讲解BBR和CUBIC的区别，更重要的是分析了它们在不同网络拓扑和丢包特性下的性能表现。读完后，我对那些看似简单的`send()`和`recv()`调用背后的复杂交互有了更深层次的理解，它教会我如何不再被动地使用协议栈，而是主动地去驾驭它，以应对未来更高并发、更低延迟的网络挑战。

评分☆☆☆☆☆

要说最近读过最能激发我思考的读物，非《复杂系统中的涌现现象与自组织理论》莫属。这本书完全跳脱了传统的还原论思维框架，它关注的是“整体大于部分之和”是如何发生的。作者从生物进化中的群体行为（如蚁群觅食、鸟群迁徙）出发，巧妙地引入了相变理论和信息熵的概念，来解释宏观模式是如何从微观的简单规则中“涌现”出来的。让我印象深刻的是它对“临界点”的讨论，书中通过精美的数学模型和仿真案例，展示了系统如何在稳定状态和混沌状态之间找到一个极其脆弱的平衡点，这恰恰是许多技术创新和市场爆发的发生地。这本书的语言风格非常哲学化，但逻辑推导又极其严谨，迫使读者不断地反思我们所处的商业环境、技术生态乃至社会结构，是否也遵循着类似的自组织规律。它提供的不是具体的工具箱，而是一种全新的世界观，让我们学会如何去识别和预测那些看似随机，实则遵循内在逻辑的复杂趋势，对于战略规划和前沿技术布局的思考，具有极强的启发性。

评分☆☆☆☆☆

这本《图解信号处理基础：从傅里叶到小波的直观理解》简直是为我这种对数学公式望而生畏的工程师量身定做的救星。我之前一直觉得信号处理是高深的学问，书本上的那些积分、微分方程看着就头疼，别说理解了，连看进去的勇气都没有。然而，这本书的叙事方式极其亲民，它没有一上来就抛出一堆晦涩的定义，而是从生活中的例子入手，比如音乐的频谱、图像的锐化，让人立刻就能感受到这些抽象概念的实际意义。尤其让我印象深刻的是它对傅里叶变换的讲解，作者用了大量的比喻和图示，把原本复杂的三维空间旋转过程，分解成了几步非常容易消化的动作。看到那些波形如何像积木一样被拆解和重组时，我突然有了一种“原来如此”的顿悟感。很多在线课程讲得总是跳跃性很强，但这本书的逻辑链条非常完整，层层递进，即便是初次接触小波分析的读者，也能跟着作者的思路稳步前进，真正做到“知其然，更知其所以然”。这本书的价值远不止于知识传授，更在于它建立了一种理解复杂数学模型的直觉，让学习过程从痛苦的煎熬变成了享受探索的乐趣。对于任何想在通信、图像处理或者自动控制领域打下坚实基础的实践者来说，这本“说明书”是必备良品。

评分☆☆☆☆☆

我最近读完的这本《深度学习的数学基石：从线性代数到概率模型的完整推导》，让我对神经网络的黑箱有了前所未有的清晰认识。以往看那些关于RNN、Transformer的论文，总感觉自己像是隔着一层毛玻璃在看，知道输入输出，却不明白中间到底发生了什么“化学反应”。这本书的作者显然深谙理论与实践之间的鸿沟，他没有停留在炫技性的展示新算法，而是非常扎实地回溯到了最基础的数学工具上——矩阵分解、梯度下降的微积分推导、以及贝叶斯理论在线性回归中的应用。我特别欣赏它在讲解反向传播（Backpropagation）时的耐心，它并没有简单地套用链式法则，而是用一种更具几何意义的方式，展示了误差信号是如何一步步“回溯”并更新网络权重的。这种对底层机制的深入挖掘，使得我在阅读后续更高级的网络结构时，不再感到迷茫，因为我知道它们无非是这些基本数学操作的巧妙组合和堆叠。对于希望从“调参工程师”蜕变为“模型架构师”的人来说，这本书提供了不可或缺的内功心法。它要求读者有一定的代数基础，但其详尽的推导过程，足以弥补读者在某些特定环节上的知识断层，真正做到了“授人以渔”，构建起一个坚固的理论框架。