内容简介
移动通信是当前发展很快、应用很广和很前沿的通信领域之一。
《移动通信关键技术研究》主要阐述了现代移动通信中的关键技术和当前广泛应用的典型移动通信系统,较充分地反映了当代移动通信发展的近期新技术,主要内容包括:信源编码与信道编码技术、调制解调技术、多址接入与抗衰落技术、第二代和第三代移动通信技术、第四代移动通信技术、第五代移动通信技术、新一代移动通信的关键技术等。
《移动通信关键技术研究》论述严谨,结构合理,条理清晰,内容丰富新颖,是一本值得学习研究的著作。
内页插图
目录
第1章 引言
1.1 移动通信的组成与特点
1.2 移动通信的工作方式
1.3 无线传输的实现方式
1.4 移动通信的频率分配
第2章 信源编码与信道编码技术
2.1 信源编码技术
2.2 信道编码技术
2.3 网络编码
第3章 调制解调技术
3.1 概述
3.2 最小移频键控
3.3 高斯最小移频键控
3.4 QPSK调制
3.5 高阶调制
3.6 正交频分复用
3.7 网格编码调制
第4章 多址接入与抗衰落技术
4.1 多址接入技术
4.2 分集技术
4.3 均衡技术
4.4 扩频通信
4.5 多天线技术
第5章 第二代、第三代移动通信技术
5.1 GSM系统及关键技术研究
5.2 WCDMA系统及关键技术研究
5.3 CDMA2000系统及关键技术研究
5.4 TD-SCDMA系统及关键技术研究
5.5 WiMAX系统及关键技术研究
第6章 第四代移动通信技术
6.1 概述
6.2 LTE系统
6.3 LET中的关键技术
6.4 LTE-Advanced系统
第7章 第五代移动通信技术
7.1 5G需求与愿景
7.2 5G网络架构
7.3 5G无线传输技术
第8章 新一代移动通信的关键技术
8.1 绿色通信技术
8.2 云计算技术
8.3 大数据技术
参考文献
前言/序言
移动通信网络在过去几十年中,取得了飞速的发展,从最初的模拟制式到数字制式,从2G的GSM网络到3G的WCDMA、CD-MA2000、TD-SCDMA,再到现在的4GLTE网络,改变了人们的生活方式,并促进了社会进步。4G网络的普及应用,进一步刺激了用户对移动数据的消费,同时也刺激了人们对未来数字化生活的渴望与追求。
有人说,4G是移动通信的终极时代,不会再有新的移动通信系统出现,因为没有新的技术能够支撑新一代移动通信系统的产生。在现实生活中,人们却发现,越来越多的新业务、新应用场景对移动通信网络的能力提出了新的要求。随着消费电子类产品的技术突破,AR和VR、更高清的4K/8K屏显示、裸眼3D等都已真真切切地进人人们的生活,这些都对移动通信系统的速率和容量提出了更高的要求;同时,工业互联网和自动驾驶等也对通信的时延提出了更高的要求。
此外,随着人与人之间通信市场的饱和,移动通信产业开始把注意力转向如何为其他行业提供更加有效的通信工具和能力,开始构想“万物互联”的美好愿景。面向物与物的无线通信,与传统的人与人的通信方式有着较大的区别,在设备成本、体积、功耗、连接数量、覆盖能力上面,都提出了更高的要求,特别是面向远程医疗、工业控制和智能电网等应用,更是对传输的时延和可靠性提出了更苛刻的要求。4G在全球范围内的大规模部署也给未来网络的发展带来了新的启示,业务需要尽可能地靠近用户、新业务的部署需要实现快速和低成本、针对不同应用场景的网络部署需要灵活和可配等。所有这些,在已有的4G及其演进系统上都难以完全满足,新的需求呼唤和驱动着新一代移动通信系统的诞生。
5G相对于4G既是演进的又是革命性的,它是LTE持续演进的结果,旨在满足人们对日益增长的信息需求的同时,不断提升通信网络能量效率,减少通信产业的能耗,以降低信息通信产业总体碳排放量。
全书共8章,主要内容包括:引言,信源编码与信道编码技术,调制解调技术,多址接人与抗衰落技术,第二代、第三代移动通信技术,第四代移动通信技术,第五代移动通信技术,新一代移动通信的关键技术。
由于时间仓促,作者水平有限,本书难免存在错误、疏漏之处,恳请广大读者批评指正,不吝赐教。
《数字信号处理导论:从理论到实践》 内容简介 本书是一本面向初学者和希望深入理解数字信号处理(DSP)原理的读者的综合性教程。它旨在提供一个清晰、系统且易于理解的DSP知识体系,涵盖从基础概念到高级应用的关键技术。本书的独特之处在于,它不仅深入阐述了DSP背后的数学理论,更强调了这些理论如何在实际应用中落地,并通过大量的例证和实践指导,帮助读者建立直观的认识并掌握实际操作能力。 第一章:数字信号与系统的基础 本章将为读者构建起数字信号处理的基石。我们将首先介绍什么是信号,并区分模拟信号与数字信号的本质区别,理解采样、量化和编码等数字化过程的核心概念,以及它们对信号信息保真度的影响。接着,我们将深入探讨线性时不变(LTI)系统的基本性质,如叠加性、时不变性、因果性和稳定性,并介绍描述LTI系统的基本工具——冲激响应。卷积定理作为LTI系统的核心运算,将被详细讲解,并演示如何通过它来预测系统的输出。此外,我们还将引入离散时间傅里叶变换(DTFT)和离散傅里叶变换(DFT),阐述它们在分析信号频率成分方面的强大能力,以及傅里叶级数在周期信号分析中的应用。理解这些基础概念,是掌握后续所有DSP技术的前提。 第二章:傅里叶变换及其在信号分析中的应用 傅里叶变换是数字信号处理的灵魂。本章将聚焦于傅里叶变换的各种形式及其在信号分析中的关键作用。我们将从连续时间傅里叶变换(CTFT)入手,理解信号如何分解为不同频率的正弦和余弦分量的叠加。随后,我们将重点讲解离散时间傅里叶变换(DTFT),探讨如何分析离散时间信号的连续频率谱。为了在计算机上进行实际计算,我们还将深入研究离散傅里叶变换(DFT)及其高效实现算法——快速傅里叶变换(FFT)。FFT的原理、复杂度以及在各种应用中的重要性将被详细阐述。本章还将讨论傅里叶变换在信号的频谱分析、滤波设计、系统识别等方面的广泛应用,并通过实例展示如何利用傅里叶变换来揭示信号的隐藏信息。 第三章:Z变换与系统稳定性分析 Z变换是分析离散时间信号和系统的强大工具,尤其适用于处理因果性和稳定性问题。本章将系统介绍Z变换的定义、性质及其逆变换。我们将详细讲解Z变换在表示和分析离散时间系统(尤其是IIR系统)中的作用,例如通过传递函数来描述系统的动态特性。稳定性的概念是DSP设计中的重中之重,本章将详细探讨系统稳定性的判据,如零极点分析和奈奎斯特稳定判据,并演示如何利用Z变换来判断一个离散时间系统的稳定性。通过大量的实例,读者将学会如何使用Z变换来求解线性常系数差分方程,以及理解其在滤波器设计和系统控制等领域的应用。 第四章:数字滤波器设计基础 数字滤波器是数字信号处理中不可或缺的组成部分,用于选择或抑制特定频率的信号成分。本章将系统介绍数字滤波器的基本原理、分类及其设计方法。我们将首先区分无限冲激响应(IIR)滤波器和有限冲激响应(FIR)滤波器,并分析它们的优缺点。接着,我们将详细介绍几种经典的滤波器设计方法,包括巴特沃斯、切比雪夫和椭圆滤波器等IIR滤波器设计技术,以及窗函数法、频率采样法等FIR滤波器设计技术。本章将重点关注滤波器的设计指标,如通带、阻带、过渡带的频率范围以及衰减量,并提供实际的设计流程和计算示例。读者将能够根据具体的应用需求,选择并设计出满足要求的数字滤波器。 第五章:有限冲激响应(FIR)滤波器设计 FIR滤波器因其线性相位特性,在许多对相位失真敏感的应用中具有独特的优势。本章将专门深入探讨FIR滤波器的设计。我们将在前一章的基础上,更详细地阐述窗函数法,包括矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗等不同窗函数的特性及其对滤波器性能的影响。此外,还将介绍更高级的FIR滤波器设计方法,如黄金比例法(Parks-McClellan算法),它能够设计出最优的Equiripple FIR滤波器。本章将提供详细的算法步骤和MATLAB等工具的实现指导,帮助读者掌握FIR滤波器的精确设计和优化。 第六章:无限冲激响应(IIR)滤波器设计 IIR滤波器以其更少的阶数即可达到理想的幅频响应而著称,但其设计和稳定性分析相对复杂。本章将专注于IIR滤波器的设计。我们将详细介绍如何将模拟滤波器设计技术(如巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器)通过双线性变换等方法转化为数字滤波器。同时,还将讨论直接IIR滤波器设计方法,如脉冲不变法和阶跃不变法,并分析它们的适用范围和局限性。本章将通过实例,展示如何设计出低通、高通、带通和带阻等各种类型的IIR滤波器,并讨论IIR滤波器在计算效率和硬件实现方面的优势。 第七章:采样率变换与多速率信号处理 采样率变换(也称为抽取和插值)是数字信号处理中的一项重要技术,常用于调整信号的采样率以适应不同的处理需求。本章将深入介绍采样率的改变过程,包括抽取(下采样)和插值(上采样)。我们将详细讲解它们如何影响信号的频谱,以及为了避免混叠或重建信号而必须采取的滤波措施。多速率信号处理不仅涉及采样率的简单改变,还包括更复杂的信号重构和分解。本章将介绍一些基本的多速率信号处理结构,如Polyphase滤波器组,并探讨它们在音频、图像和通信系统中的应用,例如在无线通信的基带信号处理和音频信号的压缩编码中。 第八章:自适应信号处理 自适应信号处理技术能够根据输入信号的变化自动调整滤波器的系数,从而适应不断变化的信号环境。本章将介绍自适应信号处理的基本原理和常见的自适应算法。我们将重点讲解最小均方(LMS)算法及其变种,如归一化LMS(NLMS)算法,分析它们的收敛性能和计算复杂度。此外,还将介绍递推最小二乘(RLS)算法,并比较LMS和RLS算法在不同场景下的优劣。本章将通过丰富的应用实例,如噪声消除、回声消除、信道均衡和自适应均衡等,展示自适应信号处理在实际系统中的强大功能。 第九章:谱估计技术 谱估计是分析信号频率成分的关键技术,它旨在从有限的观测数据中估计信号的功率谱密度。本章将介绍多种经典的谱估计方法。我们将从经典的周期图法和改进的周期图法(如Welch方法)入手,分析它们的原理、优缺点以及在噪声干扰下的鲁棒性。随后,我们将深入探讨参数化谱估计方法,如AR模型、MA模型和ARMA模型,并介绍Yule-Walker方程等求解方法。本章还将介绍一些现代谱估计技术,如多重信号分类(MUSIC)和旋转不变子空间(ESPRIT)等,它们在阵列信号处理和雷达应用中具有重要意义。 第十章:相关函数与应用 相关函数是衡量两个信号之间相似性的重要指标,在信号检测、系统识别和模式匹配等领域发挥着关键作用。本章将详细介绍自相关函数和互相关函数。我们将阐述它们的基本性质,以及如何利用它们来分析信号的周期性、提取隐藏的周期性信息以及检测周期信号。本章还将深入探讨相关函数在信号检测中的应用,如匹配滤波器理论,以及如何利用互相关函数来估计信号的延迟。此外,还将介绍相关函数在通信系统中的应用,如符号定时恢复和同步。 第十一章:数字信号处理在通信系统中的应用 本章将聚焦于数字信号处理在现代通信系统中的具体应用。我们将从调制与解调技术入手,介绍ASK、FSK、PSK、QAM等调制方式的原理,以及如何利用DSP技术来实现高效的调制和解调。接着,我们将深入探讨信道编码与解码技术,如卷积码和Turbo码,以及它们如何提高通信系统的可靠性。此外,还将介绍均衡技术,如线性均衡和自适应均衡,它们用于补偿信道失真。最后,我们将讨论OFDM(正交频分复用)技术,它是现代高速无线通信(如4G/5G)的核心技术之一,并简要介绍其在DSP中的实现。 第十二章:数字信号处理在音频和图像处理中的应用 数字信号处理在音频和图像领域具有极其广泛的应用。在本章中,我们将探讨DSP如何影响我们日常接触到的声音和图像。在音频处理方面,我们将介绍音频信号的采样、量化、压缩(如MP3)以及相关的音频编码技术。还将讨论音频信号的增强、降噪、混响以及语音识别等应用。在图像处理方面,我们将介绍图像的采样、量化、表示,以及基本的图像增强技术,如对比度增强和锐化。此外,还将讨论图像的滤波(如高斯滤波、中值滤波)、边缘检测以及图像压缩(如JPEG)的基本原理。 附录:常用数学工具与MATLAB/Python实践 本书的附录将为读者提供必要的数学背景支持,包括复数运算、线性代数基础、概率论和随机过程的基本概念。同时,附录还将提供使用MATLAB或Python进行DSP实践的指导。我们将展示如何使用这些编程工具来实现本书中介绍的各种算法,如FFT计算、滤波器设计、自适应滤波以及谱估计等。通过动手实践,读者能够更直观地理解理论知识,并掌握将DSP技术应用于实际问题的能力。 本书旨在为读者打开数字信号处理的精彩世界,无论你是学生、研究人员还是工程师,希望通过本书,你能够掌握扎实的DSP理论基础,并具备解决实际问题的能力。