數字移動電視廣播原理與DSP實現 艾渤,林之初 9787121070396 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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艾渤，林之初 著

圖書標籤:

• 數字電視
• 移動電視
• DVB-H
• DVB-T
• DSP
• 通信原理
• 信號處理
• 廣播技術
• 嵌入式係統
• 無綫通信

店鋪： 書逸天下圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121070396

商品編碼：29518291487

包裝：平裝

齣版時間：2008-07-01

基本信息

書名：數字移動電視廣播原理與DSP實現

定價：33.00元

作者：艾渤,林之初

齣版社：電子工業齣版社

齣版日期：2008-07-01

ISBN：9787121070396

字數：350000

頁碼：212

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.381kg

編輯推薦

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隨著數字技術的快速發展和消費電子市場的推動，數字信號處理器（DSP）在數字電視領域得到瞭越來越廣泛的應用。本書首先介紹瞭目前國際上主流的數字移動電視標準，著重分析瞭在射頻前端結構和基帶信號處理兩方麵降低係統功耗的技術。接著在簡要介紹典型數字移動電視廣播基帶信號處理算法的基礎上，以目前外廣泛使用的ADI公司的Blackfin係列DSP為代錶，討論瞭數字移動電視廣播中交織、信道編編碼、多載波調製、同步、信道估計與均衡等算法的設計和DSP實現，同時給齣瞭許多算法的實現程序。

內容提要

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中國地麵數字電視國傢標準GB20600-2006的頒布之後，數字移動電視（手機電視）標準的製定成為焦點。隨著數字技術的快速發展和消費電子市場的推動，數字信號處理器（DSP）在數字電視領域得到瞭越來越廣泛的應用。本書首先介紹瞭目前國際上主流的數字移動電視標準，著重分析瞭在射頻前端結構和基帶信號處理兩方麵降低係統功耗的技術。接著在簡要介紹典型數字移動電視廣播基帶信號處理算法的基礎上，以目前外廣泛使用的ADI公司的Blackfin係列DSP為代錶，討論瞭數字移動電視廣播中交織、信道編碼、多載波調製、同步、信道估計與均衡等算法的設計和DSP實現，同時給齣瞭相關算法的實現程序。
本書麵嚮通信廣播和電子技術等領域的廣大科研和工程技術人員，也可作為相關專業研究生和高年級本科生的教材。

目錄

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作者介紹

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艾渤，1974年生於西安，1997年畢業於西安工程學院，2004年於西安電子科技大學獲工學博士學位，2005年進入清華大學電子係博士後科研流動站工作兩年。現任職於北京交通大學現代通信研究所，軌道交通控製與安全國傢重點實驗室，副教授，研究方嚮：無綫寬帶多媒體通信技術、

文摘

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序言

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數字移動電視廣播原理與DSP實現 第一章：引言 在信息爆炸的時代，移動電視廣播作為一種新興的媒體傳播方式，正以其便捷性、靈活性和多媒體化的特點，深刻地改變著人們獲取信息和娛樂的方式。從早期的模擬電視到如今的數字電視，技術的每一次飛躍都帶來瞭用戶體驗的質的提升。而數字移動電視廣播，更是將電視的魅力從固定地點延伸到瞭移動場景，讓精彩內容隨時隨地觸手可及。 本書將深入探討數字移動電視廣播的核心技術，特彆是圍繞數字信號處理（DSP）在其中的關鍵作用展開。DSP作為現代通信係統的大腦，為實現高效、可靠的移動電視信號傳輸和接收提供瞭強大的技術支撐。我們將從基礎原理齣發，逐步剖析其實現細節，旨在為讀者構建一個全麵而深入的技術認知框架。 第二章：移動電視廣播係統概述 1. 移動電視廣播的定義與發展曆程 定義： 移動電視廣播是指在移動終端（如手機、平闆電腦、車載設備等）上接收和觀看電視節目的一種廣播技術。它打破瞭傳統電視機的地域和設備限製，賦予瞭用戶前所未有的觀看自由。 發展曆程： 萌芽階段： 早期基於模擬信號的嘗試，受限於帶寬和信號穩定性，體驗不佳。 數字電視時代： 隨著數字電視技術的發展，為移動電視的齣現奠定瞭基礎。 標準化推進： DVB-H（Digital Video Broadcasting – Handheld）、ISDB-T（Integrated Services Digital Broadcasting – Terrestrial）、CMMB（China Mobile Multimedia Broadcasting）等一係列國際和國內標準的齣現，推動瞭移動電視的商業化進程。 IPTV與OTT的融閤： 互聯網技術的發展，催生瞭IPTV（Internet Protocol Television）和OTT（Over-The-Top）業務，它們與傳統的移動電視廣播在內容和用戶體驗上相互補充，共同構建瞭移動媒體生態。 2. 移動電視廣播的特點與優勢 便攜性與移動性： 用戶可以在任何有信號覆蓋的地點觀看電視，不受地點限製。 低功耗： 專為移動終端設計，注重信號接收的功耗效率。 抗乾擾能力強： 數字信號處理技術有效提升瞭信號的魯棒性，即使在高速移動或復雜環境下也能保持較好的接收效果。 豐富的內容與交互性： 除瞭傳統的直播節目，還可以提供點播、信息查詢、互動投票等增值服務。 頻譜效率高： 數字編碼技術能夠更有效地利用有限的無綫頻譜資源。 3. 移動電視廣播的應用場景 公共交通： 在公交車、地鐵、火車等公共交通工具上提供娛樂信息。 車載娛樂： 為汽車用戶提供實時路況、新聞、娛樂節目等。 戶外活動： 在公園、體育場等場所，方便用戶觀看體育賽事、戶外錶演等。 個人娛樂： 隨時隨地收看自己喜愛的節目。 第三章：數字移動電視廣播的核心技術 1. 傳輸標準與技術路綫 DVB-H： 歐洲主導的移動電視標準，基於DVB-T（地麵數字電視廣播）演進而來，具有較好的兼容性和成熟度。 ISDB-T： 日本及部分拉美國傢采用的標準，結閤瞭地麵電視和衛星電視的優勢，並針對移動接收進行瞭優化。 CMMB： 中國自主研發的移動電視標準，具備自主知識産權，並在國內得到廣泛應用。 ATSC-M/H： 美國提齣的移動電視增強標準，在ATSC-A/53標準基礎上增加移動廣播功能。 未來趨勢： 隨著5G等通信技術的發展，移動電視廣播也在嚮更加融閤、IP化的方嚮發展，例如利用5G網絡進行廣播通信（NR Broadcast）。 2. 調製解調技術 OFDM（Orthogonal Frequency-Division Multiplexing，正交頻分復用）： 這是數字移動電視廣播最核心的調製技術之一。OFDM將數據流分割成多個低速率的數據流，分彆調製到許多相互正交的子載波上進行傳輸。 抗多徑衰落： OFDM可以將傳輸帶寬分成很多個窄帶的子信道，每個子信道上的信號經曆的信道衰落是平坦的，大大降低瞭多徑效應的影響。 剋服ISI（Inter-Symbol Interference，符號間乾擾）： 通過引入循環前綴（CP），OFDM可以有效消除符號間乾擾。 高頻譜效率： 多個子載波可以密集排列，充分利用頻譜資源。 QAM（Quadrature Amplitude Modulation，正交幅度調製）： 常與OFDM結閤使用，用於在每個子載波上承載更多的數據比特。例如，64-QAM、256-QAM等。 3. 信道編碼與糾錯技術 捲積碼（Convolutional Codes）： 一種常用的前嚮糾錯碼，通過對輸入比特進行捲積運算生成輸齣比特，能夠提供一定的糾錯能力。 Turbo碼（Turbo Codes）： 具有接近香農極限的強大糾錯能力，廣泛應用於3G、4G等移動通信係統中，也對移動電視的魯棒性提升起到瞭重要作用。 LDPC碼（Low-Density Parity-Check Codes，低密度奇偶校驗碼）： 另一種高性能的糾錯碼，在一些新的通信標準中得到應用，具有良好的並行譯碼性能。 交織（Interleaving）： 將編碼後的比特序列重新排列，將連續的錯誤分散開，進一步提高糾錯碼的性能，尤其是在應對突發性信道乾擾時。 4. 信源編碼技術 視頻編碼： MPEG-2（Moving Picture Experts Group Part 2）： 早期數字電視標準常用的視頻編碼格式。 H.264/AVC（Advanced Video Coding）： 目前最主流的視頻編碼標準，提供瞭比MPEG-2更高的壓縮效率和更好的圖像質量。 H.265/HEVC（High Efficiency Video Coding）： H.264的下一代標準，進一步提高瞭壓縮效率，可為相同圖像質量節省30%-50%的比特率。 音頻編碼： MPEG-1 Audio Layer II (MP2)： 早期數字電視音頻編碼。 AC-3 (Dolby Digital)： Dolby公司開發的音頻編碼格式，支持多聲道。 AAC（Advanced Audio Coding）： MPEG-4標準中的音頻編碼技術，具有比MP2更高的壓縮效率和更好的音質。 5. 多播與單播技術 多播（Multicast）： 一次傳輸，多個接收者。在移動電視廣播中，直播節目通常采用多播方式，大大提高瞭頻譜利用率和網絡效率。 單播（Unicast）： 一對一傳輸。用於提供個性化服務，如點播、互動信息等。 IP網絡融閤： 隨著IP技術的發展，移動電視廣播也越來越多地融入IP網絡，實現IP多播（IP Multicast），為內容的分發提供瞭更靈活的機製。 第四章：數字信號處理（DSP）在移動電視廣播中的作用 DSP是數字移動電視廣播係統實現的關鍵技術支撐。其強大的計算能力和靈活性，使得復雜的信號處理算法得以高效運行，從而實現高品質的信號接收和解碼。 1. DSP硬件架構與優勢 專用指令集： DSP處理器擁有專門為信號處理設計的指令集，如MAC（Multiply-Accumulate）操作，能夠高效執行乘加運算，這是濾波器、FFT等核心算法的基礎。 並行處理能力： DSP通常具備流水綫、並行處理單元等，能夠同時執行多個指令，大幅提升處理速度。 低功耗設計： 許多DSP針對移動設備進行瞭低功耗優化，延長瞭電池續航時間。 可編程性： 允許軟件更新和算法升級，適應不斷變化的技術需求。 2. DSP在接收端（終端設備）的應用 OFDM解調： FFT（Fast Fourier Transform，快速傅裏葉變換）： DSP是實現IFFT（逆快速傅裏葉變換）進行OFDM信號的産生，以及FFT進行OFDM信號的解調的關鍵。通過FFT，可以將時域的OFDM信號轉換到頻域，分離齣各個子載波。 載波頻率同步與定時同步： DSP需要精確地估計和補償接收信號的載波頻率偏移和符號定時偏移，以確保OFDM解調的準確性。 信道估計與均衡： DSP利用導頻信號估計信道特性，並進行信道均衡，消除多徑效應和頻率選擇性衰落對信號的影響。 信源解碼： 視頻解碼： DSP執行H.264、H.265等視頻編碼標準的解碼算法，將壓縮後的視頻比特流還原成視頻圖像。這涉及到運動估計/補償、變換域濾波、熵解碼等復雜過程。 音頻解碼： DSP執行AAC、AC-3等音頻編碼標準的解碼算法，將壓縮後的音頻比特流還原成音頻信號。 解交織與信道解碼： DSP按照接收到的數據順序，先進行解交織，然後執行捲積碼、Turbo碼或LDPC碼的譯碼算法，恢復原始數據。 SI/PSI（Service Information/Program Specific Information）解析： DSP解析傳輸流中的SI/PSI信息，獲取節目列錶、頻道信息、EPG（Electronic Program Guide，電子節目指南）等元數據，為用戶提供節目導航。 3. DSP在傳輸端（基站/發射塔）的應用（部分與基帶處理器融閤） OFDM調製： 在傳輸端，DSP（或與基帶處理器協同）負責將原始數據流進行編碼、交織，然後通過IFFT將數據調製到OFDM子載波上，最後生成OFDM時域信號。 功率控製與預失真： 為瞭優化功率放大器的效率和減少非綫性失真，DSP可以參與功率控製和預失真算法的實現。 數字預補償： 在信號傳輸前，DSP可以根據信道模型進行數字預補償，以應對信道對信號造成的畸變。 4. DSP在增強功能中的作用 EPG（電子節目指南）的處理： DSP負責解析EPG數據，將其格式化為用戶友好的界麵，方便用戶查詢節目信息。 交互式應用支持： 對於一些支持交互的應用（如投票、信息查詢），DSP需要處理來自用戶輸入的信號，並將其發送到服務器。 多媒體融閤： DSP可以協助將電視信號與互聯網數據進行融閤，實現更豐富的多媒體體驗。 第五章：DSP實現細節與優化 1. 算法選擇與復雜度分析 FFT算法： 選擇高效的FFT算法（如Cooley-Tukey算法）及其變種，考慮其計算量和對內存的要求。 信道估計與均衡算法： 最小二乘法（LS）、最小均方誤差法（LMMSE）等，分析其收斂速度和計算復雜度。 譯碼算法： Viterbi算法（捲積碼）、BCJR算法（Turbo碼、LDPC碼）及其優化版本，考慮其迭代次數和計算強度。 視頻/音頻解碼算法： H.264/H.265的塊處理、運動搜索、變換域濾波等核心模塊的計算量評估。 2. DSP指令集與匯編級優化 MAC指令的使用： 最大化利用DSP的乘纍加指令，提高濾波、捲積等運算效率。 寄存器分配與數據路徑優化： 深入理解DSP的硬件結構，閤理分配寄存器，優化數據流，減少內存訪問。 嚮量化指令： 利用DSP支持的嚮量指令，同時處理多個數據點，實現SIMD（Single Instruction, Multiple Data）並行。 3. DSP架構的特點與應用 固定點DSP vs. 浮點DSP： 分析不同精度DSP在處理移動電視廣播算法時的適用性，固定點DSP通常功耗更低，但可能需要更精細的量化和溢齣處理；浮點DSP精度更高，但功耗和成本也相對較高。 可配置DSP內核： 一些高級DSP允許根據具體應用場景進行配置，以達到最佳的性能和功耗平衡。 4. 軟件與硬件協同設計 DSP庫的利用： 充分利用DSP廠商提供的優化庫函數，避免重復造輪子，並確保算法的高效實現。 嵌入式實時操作係統（RTOS）： 在復雜的移動電視係統中，RTOS提供瞭任務調度、資源管理等功能，確保各模塊的實時性。 硬件加速器的配閤： 在一些高性能的移動電視芯片中，可能集成瞭專門的硬件加速器（如視頻解碼引擎、圖形處理器），DSP與這些硬件協同工作，分擔計算任務，提升整體性能。 5. 功耗優化策略 算法剪枝與近似計算： 在保證可接受的性能損失的前提下，采用簡化的算法或近似計算，降低計算量。 動態電壓頻率調整（DVFS）： 根據計算負載動態調整DSP的運行頻率和電壓，在非高峰時段降低功耗。 低功耗模式： 閤理利用DSP的低功耗模式（如睡眠模式、待機模式），在不處理信號時進入低功耗狀態。 高效的內存訪問： 減少不必要的內存讀寫操作，優化緩存利用率。 第六章：移動電視廣播麵臨的挑戰與未來發展 1. 頻譜資源與乾擾問題 頻譜瓶頸： 隨著移動數據流量的爆炸式增長，無綫頻譜資源日益緊張，如何在有限的頻譜內承載更多的高質量電視內容是一個持續的挑戰。 乾擾管理： 移動環境復雜，存在同頻乾擾、鄰頻乾擾等，需要更先進的抗乾擾技術和精細化的乾擾檢測與抑製算法。 2. 終端設備功耗與性能 功耗製約： 移動設備的電池續航能力是重要考量，高性能的信號處理算法對功耗的挑戰不容忽視。 處理能力提升： 隨著高清、超高清視頻內容的普及，對終端設備的解碼能力和處理速度提齣瞭更高要求。 3. 內容與商業模式創新 內容豐富度： 移動電視廣播需要提供更具吸引力的內容，以應對日益激烈的市場競爭。 商業模式多樣化： 探索廣告、付費訂閱、增值服務等多種盈利模式，實現可持續發展。 用戶體驗優化： 簡潔直觀的界麵設計、快速的節目切換、精準的節目推薦等，都是提升用戶體驗的關鍵。 4. 技術融閤與演進 與5G的融閤： 5G網絡具備高帶寬、低時延、廣連接的特性，為移動電視廣播帶來瞭新的機遇，如利用5G網絡進行更高效的廣播通信，實現與OTT業務的深度融閤。 IP化與雲化： 移動電視廣播將更加趨嚮於IP化，內容的分發和管理將更多地依賴於雲平颱，實現資源的優化配置和靈活調度。 人工智能的應用： AI技術可以用於智能化的節目推薦、個性化內容生成、信道自適應優化等，進一步提升移動電視廣播的智能化水平。 第七章：結論 數字移動電視廣播作為一項充滿活力的技術，在信息傳播和娛樂領域發揮著越來越重要的作用。DSP技術是實現這一技術的基石，其在信號處理、解碼、糾錯等方麵的強大能力，為移動電視廣播的信號質量和可靠性提供瞭堅實保障。本書通過對數字移動電視廣播原理和DSP實現的深入剖析，旨在為讀者提供一個係統性的技術視野，並為未來相關技術的研究與發展提供有益的參考。隨著技術的不斷進步和創新，數字移動電視廣播必將迎來更加廣闊的發展前景。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，市麵上關於數字信號處理和通信原理的書籍汗牛充棟，但能真正將“原理”與“實現”完美結閤的佳作卻鳳毛麟角。這本書給我的初步印象是，它試圖解決的痛點正是這個“結閤點”。我注意到書中對係統級的時鍾同步和幀結構管理的部分著墨不少，這在實際工程中往往是係統穩定運行的基石，卻常被理論書籍輕描淡寫。移動電視廣播對實時性要求極高，任何微小的延遲或同步誤差都會導緻整個係統的崩潰。因此，我非常期待能在書中找到關於這些底層時序控製的深入討論，以及如何利用DSP的定時器和中斷機製來精確管理數據流。如果作者能提供一些關於軟件架構選擇（例如采用RTOS還是裸機編程）的權衡分析，並結閤具體的算法調度策略進行論述，那這本書的實用價值將得到幾何級的提升。總而言之，這是一本看起來野心勃勃、旨在打通理論與工程壁壘的力作，希望閱讀後的實際體驗能夠印證我此刻的期待。

評分☆☆☆☆☆

初次翻閱，我立刻被作者在係統架構描述上的清晰度所摺服。很多關於廣播原理的書籍，往往在描述整個信號鏈時，會因為信息過載而顯得結構鬆散，讀者很容易在繁雜的模塊間迷失方嚮。但這本則不然，它仿佛是用一把手術刀，精準地劃分瞭各個功能單元，並且詳盡地闡述瞭它們之間的接口和數據流嚮。特彆是對數字移動電視中關鍵環節——比如多載波調製技術（OFDM/OFDMA）的解釋，非常到位，沒有采取那種過於簡化的比喻，而是深入到瞭數學模型的層麵，但同時又保證瞭讀者的理解路徑是平滑遞進的。我尤其欣賞那種在講解完理論後，緊接著就引齣DSP實現考量的敘事方式。在數字世界裏，理論的優雅和實現的效率往往是兩碼事，如何將那些精妙的數學公式，轉化為能在嵌入式處理器上高效運行的代碼，是所有工程師麵臨的挑戰。我希望能看到作者在算法的量化、流水綫設計以及資源占用優化方麵給齣一些獨到的見解和實踐經驗，而不是泛泛而談“需要優化”。這種理論與實踐並重的態度，纔是我認為一本優秀技術專著的核心價值所在。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計真是讓人眼前一亮，封麵那種沉穩的藍色調，配上清晰的標題字體，立刻就給人一種專業、可靠的感覺。我個人對技術書籍的視覺呈現比較看重，這本做得非常到位，拿在手裏沉甸甸的，感覺內容也一定紮實。最近幾年，移動設備上的多媒體體驗發展迅猛，但真正深入到背後的底層技術原理，很多書都寫得過於晦澀或者停留在錶麵概念介紹上。我希望看到的，是那種能夠把復雜的信號處理過程，用清晰的邏輯脈絡一步步剖析齣來的著作。特彆是涉及到數字信號處理（DSP）這塊，如何高效地在資源有限的移動平颱上實現復雜的算法優化，這纔是決定産品性能的關鍵。我期待這本書能在理論推導和實際應用之間架起一座堅實的橋梁，而不是僅僅羅列公式或者堆砌行業術語。從目錄來看，它似乎覆蓋瞭從基礎的調製解調到復雜的信道編碼和解碼的全流程，這對於想係統學習這一領域的工程師來說，無疑是一份寶貴的資料。我對那些能結閤最新標準和實際案例進行講解的章節特彆感興趣，希望能從中找到解決實際工程難題的思路和啓發，而不是讀完後依然感覺雲裏霧裏的狀態。這本書的厚度也讓人感到安心，顯然是經過瞭細緻的打磨和內容的填充，相信能提供一個全麵且深入的視角。

評分☆☆☆☆☆

這本書的難度定位似乎非常精準，它避開瞭麵嚮初學者的那種過於簡化的入門導讀，也不同於純粹的學術論文集那種高深莫測，它顯然是為有一定電子信息或通信基礎的工程師和研究生量身打造的。對於我們這些已經在行業裏摸爬滾打瞭一段時間的人來說，最怕的就是讀到那種“人盡皆知”的內容，浪費寶貴的時間。我更傾嚮於深入挖掘那些容易被忽略的細節和邊緣情況的處理，比如在低信噪比環境下的性能衰減模型，或者在特定移動場景下，係統如何動態調整功率分配和幀結構。從章節的標題來看，DSP實現部分的內容組織得非常緊湊，我猜測作者在介紹完特定的數字濾波、FFT/IFFT實現方案後，很可能會涉及具體的硬件加速策略，比如如何利用DSP的特定指令集或者並行處理能力來提升吞吐量。如果書中能夠附帶一些仿真結果或者基於特定平颱（比如TI C6000係列或類似架構）的性能對比數據，那就更具說服力和實用價值瞭，這能讓我們直觀地感受到理論指導實踐的強大力量。

評分☆☆☆☆☆

閱讀體驗上，我感覺作者的行文風格非常嚴謹，用詞精準，邏輯鏈條極為牢固，幾乎沒有齣現需要我反復迴溯來確認上下文含義的情況。這種清晰的錶達能力在技術寫作中是極其難得的，它極大地降低瞭信息解碼的認知負荷。我特彆關注瞭其中關於信道估計與均衡的部分，因為在移動環境下，多徑效應和多普勒頻移是導緻信號質量下降的主要元凶。好的書籍不應該隻是告訴我們“需要做信道估計”，而是要深入剖析各種估計算法（如最小二乘法、MMSE）的收斂速度、計算復雜度以及在實際信號捕捉中的魯棒性對比。如果作者能在這個環節提供一些對比分析，比如在特定衰落模型下的性能麯綫圖，那就太棒瞭。此外，對於數字電視的錯誤控製編碼（如Turbo碼或LDPC碼）的介紹，我也期望能看到DSP層麵的高效譯碼架構設計，畢竟這些算法的復雜度是齣瞭名的，直接關係到硬件實現的成本和功耗。這種深層次的、注重工程實現細節的講解，纔是真正有價值的知識沉澱。