{RT}水声信道常数模盲均衡:理论、算法与仿真:theory, algorithm and pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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肖瑛 著

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• 水声通信
• 盲均衡
• 信道估计
• 信号处理
• 自适应滤波
• 模盲均衡
• 理论研究
• 算法设计
• 仿真分析
• 水声信道

店铺： 华裕京通图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115389589

商品编码：29503934061

包装：平装

出版时间：2015-07-01

图书基本信息
图书名称	水声信道常数模盲均衡:理论、算法与仿真:theory, algorithm and simulation	作者	肖瑛
定价	78.0元	出版社	人民邮电出版社
ISBN	9787115389589	出版日期	2015-07-01
字数	314000	页码
版次	1	装帧	平装

内容简介

本书以水声通信系统中的盲信道均衡技术为研究对象，系统分析了常数模盲均衡的理论体系。结合水声信道特点，提出了大量改进算法并进行了仿真实验分析。结合虚拟接收机技术和融合技术，提出了基于虚拟接收机的水声信道盲均衡方案。

作者简介

肖瑛，大连民族大学副教授，从2004年攻读博士学位开始至今一直从事水声信道盲均衡技术研究，至今在外期刊发表学术论文30余篇，主持完成国家自然科学基金项目1项，完成省部级项目5项。曾参与编写《时频分析技术及其工程应用》一书。

目录

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编辑推荐

1.本书内容丰富，从理论分析到算法仿真实验，融入了大量交叉学科内容。 　　2.作者及其所在科研团队多年在该领域积累的技术和成果的呈现； 　　3.理论和实践的结合。

文摘

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序言

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《聚焦通信网络性能优化：信号处理与信息融合前沿》 内容概述： 本书旨在深入探讨现代通信网络性能优化的关键技术，重点聚焦于信号处理的最新进展以及信息融合的多样化应用。在当前大数据、人工智能以及物联网等技术飞速发展的浪潮下，通信网络面临着前所未有的挑战，对信号传输的稳定性、可靠性、传输速率以及抗干扰能力提出了更高的要求。本书将从理论、算法和仿真三个维度，系统性地阐述如何通过先进的信号处理技术来克服这些挑战，并利用信息融合的策略来提升整个通信系统的效能。 第一部分：现代通信信号处理理论基础与挑战 本部分将为读者构建坚实的信号处理理论基础，并深入分析现代通信系统中所面临的典型信号处理难题。 通信系统概述与信号模型： 从数字通信系统的基本架构出发，介绍调制解调、信道编码、多址接入等核心技术。重点讲解不同通信环境下的信号模型，如加性高斯白噪声（AWGN）信道、衰落信道（如瑞利衰落、Rice衰落）、以及更复杂的非线性信道和时变信道。特别关注移动通信、卫星通信、水声通信等特种信道环境下信号传播的特性及其对信号处理带来的挑战。 信道估计与均衡技术： 详细阐述信道估计的原理与方法，包括训练序列辅助估计、盲估计、半盲估计等。深入剖析信道不确定性、时变性以及频率选择性衰落等因素对信道估计精度的影响。在此基础上，重点介绍各种均衡技术，如线性均衡（LMS, RLS）、非线性均衡（MLSE, DFE）、自适应均衡等。针对多输入多输出（MIMO）系统，将详细讲解其信道估计与均衡的特殊性，如空间解耦、预编码等。 噪声与干扰的抑制： 探讨各种噪声和干扰的来源及其统计特性。介绍经典的线性滤波器（如维纳滤波器）和非线性滤波器（如卡尔曼滤波器）在噪声抑制中的应用。同时，深入分析干扰的类型，如同频干扰、互调干扰、脉冲干扰等，并介绍相应的抑制技术，如自适应陷波滤波器、功率谱估计与抑制、以及在特定应用场景（如雷达、声纳）中的脉冲压缩与干扰对消技术。 现代调制与编码技术： 回顾传统的调制方式（ASK, FSK, PSK, QAM）及其优缺点。重点介绍现代通信系统广泛应用的先进调制技术，如OFDM（正交频分复用）及其变种，以及其在抑制符号间干扰（ISI）和应对频率选择性衰落方面的优势。深入讲解纠错编码的基本原理，包括线性码（如卷积码、BCH码、RS码）和现代强大的编码技术（如Turbo码、LDPC码）在提高信道容量和可靠性方面的作用。 时频分析与信号检测： 介绍傅里叶变换、短时傅里叶变换（STFT）、小波变换等时频分析工具，及其在信号识别、参数估计和系统性能分析中的应用。详细阐述信号检测理论，包括 Neyman-Pearson 准则、Bayes 准则等，以及在低信噪比条件下的信号检测挑战。 第二部分：信息融合理论与通信网络应用 本部分将深入探讨信息融合的理论框架，并重点分析其在提升通信网络整体性能方面的多样化应用。 信息融合基础理论： 数据层融合： 介绍直接利用原始传感器数据的融合技术，如基于统计模型的融合（如Kalman滤波）、基于特征的融合（如主成分分析PCA、独立成分分析ICA）、以及基于机器学习的融合（如支持向量机SVM、神经网络）。 特征层融合： 阐述从原始数据中提取有意义的特征，然后进行融合的技术。重点讨论如何选择合适的特征表示，以及不同特征融合策略的优劣。 决策层融合： 讲解在对各传感器数据进行初步处理后，对多个独立决策进行融合以获得最终决策的技术。介绍如投票法、加权平均法、贝叶斯推理等决策融合方法。 信息融合在通信网络中的应用： 多天线（MIMO）系统中的融合： 探讨MIMO系统中，来自不同天线接收到的信号信息如何进行融合以提高信道容量和抗衰落能力。例如，空时编码（STC）的融合原理，以及信道状态信息（CSI）的融合估计。 协同通信与认知无线电中的融合： 分析在协同通信中，多个通信节点如何共享信息以增强整体通信链路的性能。在认知无线电中，如何融合来自频谱感知、信道评估等多个来源的信息，以实现智能的频谱接入和动态的网络管理。 异构网络中的融合： 探讨不同类型通信网络（如Wi-Fi, LTE, 5G）之间如何进行信息融合，以提供无缝的用户体验和最优的资源分配。例如，移动终端如何根据网络质量信息进行网络切换，以及网络边缘计算的融合应用。 网络状态监控与故障诊断中的融合： 利用来自网络设备、传感器以及用户反馈的多源信息，进行融合分析，实时监控网络运行状态，预测潜在故障，并进行精准的故障定位与诊断，从而提高网络的鲁棒性和可用性。 定位与导航中的融合： 在通信网络中，融合来自GPS、Wi-Fi、基站信号等多种定位信息，以实现更精确、更可靠的定位服务。在水声通信等特殊场景下，如何融合声纳、惯性导航等信息进行水下目标定位。 安全通信中的融合： 探讨如何融合信道特征、用户行为特征、以及加密信息等，以实现更强大的通信安全保障，例如异常检测、入侵防御等。 第三部分：先进信号处理与信息融合算法 本部分将重点介绍在实际应用中具有重要意义的先进信号处理和信息融合算法。 自适应信号处理算法： 最小均方（LMS）及其变种： 深入讲解LMS算法的原理、收敛性分析，以及归一化LMS（NLMS）、块LMS（BLMS）等变种在提高收敛速度和稳定性方面的改进。 最小二乘（LS）及其变种： 介绍LS算法在信道估计和均衡中的应用，并分析其复杂度与性能的权衡。 递归最小二乘（RLS）算法： 详细讲解RLS算法，分析其快速收敛的优势，并探讨其在实时性要求较高的场景下的适用性。 卡尔曼滤波及其扩展： 阐述卡尔曼滤波在状态估计和预测中的核心作用，并介绍扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）在处理非线性系统时的应用。 机器学习在信号处理中的应用： 深度学习模型： 介绍卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等在信号去噪、信道估计、信号检测、调制识别等方面的应用。 强化学习： 探讨强化学习在动态资源分配、智能路由选择、以及自适应通信协议设计中的潜力。 图神经网络（GNNs）： 分析GNNs在处理通信网络拓扑结构信息，进行网络性能预测和优化方面的优势。 信息融合中的优化算法： 粒子滤波（Particle Filter）： 介绍粒子滤波在非线性、非高斯系统中的状态估计和融合应用。 贝叶斯网络与信念传播： 阐述基于概率图模型的融合方法，以及其在处理不确定性信息时的有效性。 多目标跟踪算法： 介绍如JPDA（Joint Probabilistic Data Association）、JPKF（Joint Probabilistic Kalman Filter）等在多目标信息融合与跟踪中的应用。 特定场景下的算法优化： 针对水声通信、高速移动通信、低功耗物联网通信等不同应用场景，介绍定制化的信号处理和信息融合算法优化策略，例如考虑环境特性、功耗限制、实时性要求等。 第四部分：仿真平台与性能评估 本部分将指导读者如何利用仿真工具对所提出的理论和算法进行验证，并如何客观地评估通信系统的性能。 仿真环境搭建： 常用仿真软件介绍： 介绍MATLAB/Simulink、Python（NumPy, SciPy, TensorFlow, PyTorch）、C++等常用仿真工具及其在通信系统仿真中的优势。 信道模型仿真： 讲解如何根据不同的通信场景（如城市环境、水下环境）构建准确的信道模型，包括衰落、多径、噪声、干扰等。 系统模型构建： 指导读者如何将理论模型转化为可执行的仿真代码，包括信号生成、调制解调、信道传输、解码等环节。 性能评估指标： 误码率（BER）/误符号率（SER）： 介绍这些基本指标的计算方法及其意义。 信噪比（SNR）/信干噪比（SINR）： 阐述这些指标在衡量信号质量中的作用。 吞吐量（Throughput）： 定义和计算通信系统的有效数据传输速率。 时延（Latency）/抖动（Jitter）： 分析这些指标对实时通信应用的重要性。 资源利用率： 如频谱效率、能量效率等。 信息融合的性能指标： 如准确率、召回率、F1分数、定位误差等。 仿真实验设计与分析： 参数扫描与敏感性分析： 如何通过改变关键参数（如信噪比、用户数量、算法参数）来观察系统性能的变化。 算法性能对比： 如何设计仿真实验来公平地比较不同算法的性能。 鲁棒性测试： 在不同信道条件下、存在各种干扰的情况下，测试算法的鲁棒性。 实际数据仿真： 讨论如何利用实际采集到的数据进行仿真验证。 结论与展望： 本书的最后将对所介绍的理论、算法和仿真方法进行总结，并展望未来通信信号处理和信息融合领域的发展趋势。包括但不限于：5G/6G及未来通信系统的性能优化、人工智能与通信的深度融合、低功耗广域网（LPWAN）的信号处理挑战、以及水声通信等特种领域的技术前沿。 通过阅读本书，读者将能够系统地掌握现代通信网络性能优化的核心理论和关键技术，了解最新的信号处理算法和信息融合策略，并能够熟练运用仿真工具进行系统设计与性能评估，从而在通信工程、信号处理、人工智能等领域的研究与实践中取得更大的进展。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节结构安排得逻辑性极强，完全体现了“理论—算法—仿真”的闭环设计思想。比如，在详细阐述了基于某特定判据推导出的均衡算法后，紧接着的下一章立刻就提供了详细的仿真验证案例。我尤其对那个关于参数敏感性的对比实验印象深刻，作者通过改变信道脉冲响应的抖动幅度，清晰地展示了所提算法相对于传统方法的稳健性提升幅度。这种理论与实践的紧密咬合，让每一个数学结论都有了直观的物理意义。阅读过程中，我常常会对照着书中的仿真结果图，回溯到前面的理论推导，这种对照学习的方式，极大地巩固了我对算法鲁棒性的理解。对于工程背景的读者来说，这种结构无疑是最高效的学习路径。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版简直是教科书级别的典范，特别是那些复杂的数学推导过程，作者处理得极其清晰流畅。举个例子，在讨论到那个涉及到多个积分和连乘项的信道模型时，所有的上下标、希腊字母都排列得井井有条，完全没有那种令人头疼的拥挤感。页边距的留白恰到好处，我习惯在书页空白处做批注和标记重点，这本书的空间完全够用，让我可以随心所欲地勾画和记录自己的思考路径。图表的绘制也是一流水准，那些展示信噪比随时间变化的曲线图，线条锐利，颜色区分明显，即使用放大镜看细节也毫无模糊不清之感。这种对视觉清晰度的极致追求，对于理解那些抽象的信号处理概念至关重要。它让我感觉到，作者不仅在技术上精益求精，在知识的“传达艺术”上也有着极高的素养。

评分☆☆☆☆☆

初翻阅时，我最关注的是它的绪论部分，作者如何切入“水声信道常数模盲均衡”这个细分领域。我惊喜地发现，作者没有直接跳入高深的数学公式，而是用了一种非常宏观的视角，先是回顾了水声通信在历史上面临的主要挑战，然后才逐步聚焦到“常数模”这个核心约束上，并解释了为什么在实际应用中，这种约束的引入既是必须又是难点。这种循序渐进的叙述方式，极大地降低了非专业背景读者的入门门槛。它不像某些前沿著作那样高高在上，而是更像一位耐心的导师，引导你一步步揭开迷雾。我特别赞赏作者在引言中对当前研究空白的精准定位，这让人立刻明白了这本书的价值所在——它填补的不仅仅是理论的空缺，更是工程实践中的一个关键痛点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的专业术语使用得极其精准，但奇怪的是，它却并没有让人产生强烈的阅读疲劳感。这可能归功于作者在引入新概念时，总会巧妙地穿插一些类比或简短的背景解释，让专业术语的应用显得水到渠成。例如，在讲解某一特定矩阵分解算法时，作者没有完全依赖于复杂的矩阵代数表达，而是用了一个非常形象的比喻来描述其核心思想——“在噪声的海洋中，试图找出最清晰的航线”。这种恰到好处的“人情味”表达，使得原本冰冷的信号处理理论变得生动起来。它体现出作者不仅是该领域的专家，更是深谙如何将复杂知识有效传递的教育家。读完一个章节后，我总有一种感觉，知识点是系统性吸收的，而不是零散地被灌输的，这对于形成扎实的知识体系至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计很有年代感，那种深蓝色配上白色和黄色的字体，一下子就把人拉回了上个世纪末的学术氛围。内页的纸张质量摸起来很扎实，散发着一种旧书特有的微弱的纸张气味，虽然内容是关于现代通信技术的，但实体书给人的感觉却非常沉稳。装帧得很是讲究，书脊的胶装部分非常紧实，即使是频繁翻阅也感觉不到松散。特别是封面上的那几个关键词——“理论”、“算法”、“仿真”，它们就像是为这本书打上的烙印，预示着这是一部既有深度又有实践性的专著。我特别喜欢这种传统学术书籍的质感，它让我在阅读那些复杂的数学公式和工程图表时，能够更专注于内容本身，而不是被花哨的设计分散注意力。这种对细节的打磨，体现了出版方对内容严肃性的尊重，也让这本书不仅是知识的载体，更像是一件值得收藏的工具书。