水聲通信信道盲均衡理論與算法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張艷萍 著

圖書標籤:

• 水聲通信
• 信道均衡
• 盲均衡
• 信號處理
• 通信工程
• 水下聲學
• 自適應算法
• 理論研究
• 算法設計
• 海洋工程

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齣版社： 氣象齣版社

ISBN：9787502947699

商品編碼：29372442117

包裝：平裝

齣版時間：2009-06-01

基本信息

書名：水聲通信信道盲均衡理論與算法

定價：25.00元

作者：張艷萍

齣版社：氣象齣版社

齣版日期：2009-06-01

ISBN：9787502947699

字數：

頁碼：156

版次：1

裝幀：平裝

開本：32開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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《水聲通信信道盲均衡理論與算法》在分析水聲通信信道特性的基礎上，係統地論述瞭盲自適應均衡的基礎理論和方法，著重論述盲自適應技術在水聲信道均衡中的研究及應用。內容包括基於分數間隔均衡器的常數模算法、正交幅度調製係統的盲均衡算法、符號常數模盲均衡算法、基於判決反饋均衡器的盲均衡算法、波相位恢復盲均衡算法、基於神經網絡的盲均衡、基於支持嚮量機的盲均衡、基於小波變換的盲均衡及MIM0係統的盲均衡技術等，對每種算法都進行瞭詳細的理論闡述和性能仿真分析。 信道盲均衡是當前水聲通信中的研究熱點之一，《水聲通信信道盲均衡理論與算法》旨在為水聲信號盲自適應處理提供全麵而係統的指導，可供從事水聲通信工程及自適應信號處理的研究人員和研究生閱讀和參考。

目錄

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章 緒論
n1.1 研究背景與意義
n1.2 研究現狀
n1.3 問題的提齣
n第二章 盲均衡理論基礎及算法迴顧
n2.1 均衡器的分類和結構
n2.2 自適應均衡技術
n2.3 盲均衡技術
n2.4 盲均衡算法迴顧
n2.5 小結
n第三章 分數間隔常數模算法研究
n3.1 分數間隔均衡器
n3.2 波特間隔常數模算法
n3.3 分數間隔常數模算法
n3.4 基於歸一化誤差函數的可變步長分數間隔算法
n3.5 仿真實驗
n3.6 小結
n第四章 正交幅度調製係統盲均衡算法研究
n4.1 正交幅度調製接收機係統模型
n4.2 復基帶信道Bussgang算法
n4.3 基於圓環判決域切換的雙模式算法
n4.4 基於同相正交分量的盲均衡算法IQA
n4.5 IQA算法性能改進
n4.6 基於方形環判決域切換的混閤算法
n4.7 一種適用於高階QAM信號的盲均衡算法
n4.8 常十字模算法
n4.9 小結
n第五章 符號常數模盲均衡算法研究
n5.1 小均方符號算法
n5.2 符號常數模盲均衡算法
n5.3 weerackody’s算法
n5.4 改進的符號遞歸常數模算法
n5.5 SR—CMA收斂速度的提高
n5.6 一種基於圓環判決域切換的混閤算法
n5.7 時變步長符號遞歸常數模算法
n5.8 小結
n第六章 基於判決反饋均衡器的盲均衡算法
n6.1 判決反饋均衡自適應技術
n6.2 判決反饋均衡器結構
n6.3 常數模判決反饋盲均衡算法
n6.4 前嚮分數間隔判決反饋均衡器
n6.5 基於不同誤差函數的判決反饋算法
n6.6 稀疏水聲信道判決反饋算法
n6.7 小結
n第七章 載波相位恢復盲均衡算法研究
n7.1 均衡加鎖相環結構
n7.2 CMA+DD載波恢復算法
n7.3 修正的CMA算法
n7.4 修正的符號常數模算法
n7.5 改進的載波恢復盲均衡算法
n7.6 基於歸一化誤差函數的快速載波恢復盲均衡算法
n7.7 基於聯閤極性迭代的載波相位恢復盲均衡算法
n7.8 小結
n第八章 通信信道盲均衡的其他方法
n8.1 基於神經網絡的盲均衡算法
n8.2 超指數算法
n8.3 基於支持嚮量機的盲均衡算法
n8.4 MIMo係統的盲均衡算法
n8.5 基於正交小波變換的盲均衡算法
n8.6 小結
n全書總結
n參考文獻
n符號與縮寫詞含義

作者介紹

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文摘

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序言

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《現代無綫通信係統中的信道估計技術研究》 內容簡介： 本書深入探討瞭現代無綫通信係統中至關重要的信道估計技術，旨在為讀者構建一個全麵而係統的理論框架，並輔以詳實的算法解析和實際應用案例。本書的編寫遵循由淺入深、理論與實踐相結閤的原則，力求使不同背景的讀者都能有所收獲。 第一章 引言 本章首先闡述瞭無綫通信係統發展的曆史脈絡，強調瞭信道特性對係統性能的決定性影響。接著，深入分析瞭各種無綫傳播環境（如室內、室外、移動、水下等）所帶來的獨特信道挑戰，並引齣瞭信道估計在剋服這些挑戰中的核心作用。本書將聚焦於信道估計技術，探討其在提升係統魯棒性、數據速率和頻譜效率等方麵的關鍵價值。此外，本章還將簡要介紹本書的整體結構和各章節的主要內容，為讀者開啓係統的學習之旅。 第二章 無綫信道模型 為瞭準確理解信道估計的理論基礎，本章詳細介紹瞭多種經典的無綫信道模型。首先，我們將從最基本的瑞利衰落模型和萊斯衰落模型入手，剖析其統計特性和應用場景。隨後，我們將深入研究更復雜的模型，例如 Nakagami-m 衰落模型，以及其在描述更廣泛的衰落現象方麵的優勢。對於多徑傳播所導緻的頻率選擇性衰落，我們將詳細介紹其統計特性，包括延遲擴展、相乾帶寬等關鍵參數，並闡述如何通過這些參數來刻畫信道的時域和頻域特性。此外，本書還將討論信道的時變特性，引入多普勒效應，並分析其對信道估計的影響。本章旨在為後續章節的信道估計算法研究提供必要的理論支撐和模型基礎。 第三章 基於導頻的信道估計 本章將聚焦於目前最為廣泛應用的基於導頻（Pilot）的信道估計方法。我們將詳細介紹導頻輔助（Pilot-Assisted，PA）信道估計的原理，包括訓練序列的設計、導頻插入策略以及估計過程。對於最小均方誤差（Minimum Mean Square Error，MMSE）估計，我們將深入探討其理論基礎、推導過程以及在低信噪比（SNR）下的優越性，並分析其計算復雜度問題。相比較而言，最小二乘（Least Square，LS）估計因其簡單性而備受青睞，本章將詳盡闡述LS估計的算法流程，並分析其在不同信噪比下的性能錶現。我們還將討論基於LS估計的改進算法，如MMSE-LS混閤估計，以期在性能和復雜度之間取得更好的平衡。此外，本章還將探討導頻的優化設計，包括導頻序列的選擇、導頻位置的布局以及導頻開銷對係統吞吐量的影響，為實際係統設計提供指導。 第四章 無導頻信道估計 隨著無綫通信係統對頻譜效率需求的日益提高，無導頻（Pilotless）信道估計技術正變得越來越重要。本章將深入研究這一前沿領域。我們將首先介紹符號級（Symbol-level）估計的思路，以及如何利用符號的統計特性和星座圖信息進行信道估計。隨後，我們將詳細闡述基於盲識彆（Blind Identification）的信道估計方法，包括其基本原理、約束條件以及常見的算法，如最大似然（Maximum Likelihood，ML）和最大後驗概率（Maximum A Posteriori，MAP）估計。我們將重點分析如何利用信號的循環平穩特性，例如循環譜分析，來提取信道信息。此外，本書還將討論部分訓練（Partial Training）和半盲（Semi-blind）估計技術，這兩種技術介於完全導頻輔助和完全無導頻之間，能夠在一定程度上緩解導頻開銷的同時，提高估計精度。本章的重點在於解析不同無導頻估計方法的優劣勢，以及它們在特定通信場景下的適用性。 第五章 信道估計的性能評估與優化 本章將深入探討信道估計技術的性能評估指標和優化策略。我們將詳細介紹常用的性能評估指標，如均方誤差（Mean Squared Error，MSE）、信道估計誤差（Channel Estimation Error，CEE）以及誤碼率（Bit Error Rate，BER）等，並分析它們與信道模型和估計算法之間的內在聯係。為瞭提升信道估計的魯棒性，本章將重點研究基於判決反饋（Decision-Feedback）的信道估計方法，解析其如何利用已判決的符號來改進信道估計的精度。此外，我們還將探討基於迭代（Iterative）的信道估計技術，例如Turbo均衡，其利用軟信息迭代更新信道估計值和數據判決，從而顯著提升係統性能。在算法優化方麵，我們將分析如何根據不同的信道條件和係統需求，自適應地選擇最優的信道估計算法。最後，本章還將討論信道估計與均衡器（Equalizer）的聯閤優化，揭示其協同工作對整體係統性能的提升作用。 第六章 信道估計在不同通信係統中的應用 為瞭更直觀地展示信道估計技術的重要性，本章將深入探討其在不同無綫通信係統中的具體應用。我們將重點分析其在正交頻分復用（OFDM）係統中的應用，包括單載波OFDM和多載波OFDM中的導頻設計、信道估計以及頻率域和時域的信道補償。對於多輸入多輸齣（MIMO）係統，我們將深入研究其信道矩陣的估計，包括如何利用導頻矩陣以及盲或半盲方法來估計信道。本書還將探討信道估計在認知無綫電（Cognitive Radio）和軟件定義無綫電（Software Defined Radio，SDR）等新興技術中的作用，包括如何利用信道估計來實現頻譜感知和動態頻譜接入。此外，我們還將簡要介紹信道估計在無綫傳感器網絡（WSN）和物聯網（IoT）等領域的潛在應用。 第七章 高級信道估計技術與未來發展趨勢 本章將進一步拓展讀者的視野，介紹一些更高級的信道估計技術，並展望該領域的未來發展趨勢。我們將探討深度學習（Deep Learning）在信道估計中的應用，包括如何利用神經網絡來學習信道映射關係，從而實現更精確和高效的信道估計。此外，本書還將介紹低秩信道估計（Low-Rank Channel Estimation）技術，其利用信道矩陣的低秩特性來提高估計精度，尤其是在低信噪比和信道復雜度較高的情況下。我們還將討論稀疏信道估計（Sparse Channel Estimation）技術，該技術利用信道在某些域（如時域或頻域）的稀疏性來降低估計復雜度。最後，本章將對未來信道估計技術的發展方嚮進行預測，例如與人工智能、邊緣計算等技術的融閤，以及在5G/6G通信、車聯網、工業互聯網等領域的創新應用。 結論 本書係統地梳理瞭現代無綫通信係統中信道估計理論與算法的最新進展，從經典模型到前沿技術，從理論推導到實際應用，力求為讀者提供一個全麵而深入的理解。通過對本書的學習，讀者將能夠深刻認識到信道估計在提升無綫通信係統性能中的核心地位，並掌握多種信道估計技術的設計、分析和優化方法。本書旨在培養讀者解決實際通信工程問題的能力，並為未來的研究和開發提供有益的參考。

評分☆☆☆☆☆

閱讀體驗上，這本書的文字密度極高，幾乎沒有一句廢話，每一個句子的背後似乎都承載著大量的數學推導和實驗驗證。我試著去理解其中關於非平穩信道建模的部分，發現作者在處理時間尺度上的變化時，所采用的數學工具非常精妙。特彆是對於卡爾曼濾波和自適應濾波在水聲信道估計中的具體應用，闡述得極為細緻。很多現有的教材往往隻是點到為止，或者直接引用成熟算法，但這本書的價值在於，它深入剖析瞭這些算法在水聲領域的特有局限性，並提齣瞭針對性的改進方案。這種對“為什麼”和“如何做”的深度挖掘，是區分優秀學術著作和普通參考書的關鍵。它迫使讀者必須放慢速度，反復咀嚼，纔能真正領會其精髓所在。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構安排非常注重層次感和遞進性。它不是簡單地將理論知識羅列齣來，而是構建瞭一個從宏觀到微觀、從原理到實踐的完整知識體係。一開始的章節奠定瞭水聲信道的物理基礎，接著便逐步引入瞭盲均衡的核心思想，最後落腳於各種優化算法的性能分析。我印象最深的是關於收斂速度與誤差性能之間的權衡分析，作者用大量的圖錶展示瞭不同算法在不同信噪比環境下的錶現差異，這種直觀的對比遠勝於純粹的文字描述。對於從事通信係統設計的工程師而言，這本書提供瞭寶貴的參考價值，因為它不僅僅告訴你“能用”，更告訴你“在什麼條件下最優”，這對於資源受限的水下係統來說至關重要。

評分☆☆☆☆☆

作為一名跨學科的研究者，我發現這本書最大的魅力在於其理論的普適性和應用的精確性之間的完美平衡。雖然主題聚焦於水聲，但其中關於高階統計量處理、多用戶乾擾抑製的理論框架，完全可以遷移到其他復雜的時變信道，比如無綫電或光縴通信中去。作者的思維非常開闊，不拘泥於單一的物理場景。在討論到信道相乾時間對均衡算法性能的影響時，作者引用瞭大量來自海洋聲學實驗的數據作為佐證，這使得整個理論推導不再是空中樓閣，而是牢牢紮根於實際觀測之上。這種嚴謹的實證精神，使得這本書不僅具有理論指導意義，還具有很高的參考手冊價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計真是充滿瞭年代感，封麵選擇瞭那種略顯粗糙的米黃色紙張，字體排版也很有早期科技專著的韻味，那種樸實無華卻透著一股子硬核氣息。初次翻開，就能感受到作者在選題上的獨到眼光。在那個信息技術高速迭代的年代，選擇聚焦於“盲均衡”這樣一個看似冷門但實則至關重要的理論基礎，本身就體現瞭一種深厚的學術定力。我尤其欣賞它在緒論部分對曆史背景的梳理，沒有過多渲染技術的高深莫測，而是將水聲信道這種復雜環境的挑戰娓娓道來，讓人對後續內容産生瞭強烈的求知欲。這絕不是那種隻堆砌公式和算法的教科書，它更像是一篇沉澱瞭多年研究心得的學術筆記，每一個章節的過渡都自然流暢，仿佛作者正耐心地在嚮你解釋一個復雜的概念，語氣懇切，邏輯嚴密，讓人在閱讀過程中有一種被引導和陪伴的感覺。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和印刷質量，雖然走的是低調務實路綫，但整體閱讀體驗是流暢的。頁邊距適中，有助於讀者在空白處做筆記和標記重點。我尤其欣賞作者在引用參考文獻時的規範性，清晰地標明瞭每一項理論的溯源，體現瞭嚴謹的學術態度。盡管書中包含大量復雜的數學錶達式，但得益於清晰的符號定義和上下文的良好銜接，使得即便是初次接觸該領域的讀者，也能逐步跟上思路。這本書更像是一座知識的燈塔，它沒有承諾提供現成的“銀彈”，而是為我們指明瞭探索水聲信道盲均衡這一復雜課題的正確方嚮和所需工具，是該領域內不可或缺的經典之作。