5G：開啓未來無綫通信創新之路 電子與通信 書籍 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121310416

商品編碼：29782639540

商品基本信息，請以下列介紹為準
商品名稱：	5G：開啓未來無綫通信創新之路 電子與通信 書籍
作者：	趙紹剛
定價：	68.0
齣版社：	電子工業齣版社
齣版日期：
ISBN：	9787121310416
印次：
版次：	1
裝幀：	平裝-膠訂
開本：	小16開

內容簡介

本書對5G無綫係統的五大關鍵技術——大規模天綫、新型多址技術、新型波形、毫米波通信、軌道角動量復用進行瞭詳細介紹，並對其性能進行對比分析，使讀者對5G無綫網絡關鍵技術有更直接、更具體、更全麵的認識。先對5G網絡進行簡要介紹，讓讀者對5G係統的需求有個基本瞭解，然後對大規模天綫、新型多址技術、新型波形技術、毫米波通信、軌道角動量復用技術進行瞭詳細介紹，並對其性能進行瞭對比分析。

目錄

第1章　5G簡介：無綫網關鍵技術1 1.1 為什麼需要5G1 1.2 什麼是5G6 1.3 5G的應用8 1.4 5G標準化9 1.5 5G的挑戰10 1.6 5G網絡關鍵技術12 1.6.1 大規模天綫陣列（Massive MIMO）技術14 1.6.2 新型多址技術15 1.6.3 新型波形技術17 1.6.4 全頻譜接入：毫米波技術19 1.6.5 基於軌道角度動量的傳輸技術20 1.7 小結21 參考文獻21 第2章　大規模天綫陣列係統23 2.1 大MIMO係統的優勢24 2.2 大維度下的信道硬化25 2.3 技術挑戰和解決方法28 2.3.1 獨立空間維度的有效性28 2.3.2 大量天綫和RF鏈路的放置29 2.3.3 低復雜度的大MIMO信號處理30 2.3.4 多小區作32 參考文獻33 第3章　大MIMO係統的編碼與檢測34 3.1 空間復用35 3.2 空時編碼36 3.2.1 空時分組碼37 3.2.2 高碼率NO-STBC39 3.2.3 基於循環可除代數（Cyclic Division Algebras，CDA）的 NO-STBC39 3.3 空間調製41 3.3.1 SM機製41 3.3.2 SSK42 3.3.3 GSM43 3.4 大MIMO係統信號檢測48 3.5 係統模型51 3.6 測52 3.7 綫性檢測53 3.7.1 MF檢測器53 3.7.2 ZF檢測器54 3.7.3 MMSE檢測器55 3.8 乾擾抵消56 3.8.1 V-BLAST檢測器56 3.9 LR輔助的綫性檢測58 3.9.1 LR輔助的檢測58 3.9.2 SA算法59 3.10 球譯碼64 3.10.1 算法65 參考文獻69 第4章　大MIMO係統信道模型70 4.1 分析信道模型71 4.1.1 基於空間相關的信道模型71 4.1.2 基於傳播的信道模型75 4.2 空間相關對大MIMO性能的影響79 4.2.1 針孔效應81 4.2.2 空間相關對局部搜索檢測器性能的影響81 4.3 信道模型標準化84 4.3.1 IEEE 802.11 WiFi模型86 4.3.2 3GPP LTE模型87 4.4 大MIMO係統測量活動89 4.4.1 12×15MIMO室內測量89 4.4.2 16×16MIMO都市室外測量90 4.4.3 32×64室內測量91 4.4.4 16×16室內測量91 4.4.5 16×32室內測量91 4.4.6 24×24和36×36MIMO立方體92 4.4.7 8×16室外到室內測量93 4.4.8 128天綫陣列的測量94 4.5 緊湊天綫陣列95 4.5.1 PIFA96 4.5.2 PIFA作為陣元的緊湊天綫陣列98 4.5.3 MIMO立方體98 參考文獻100 第5章　非正交多用戶疊加與共享多址技術101 5.1 引言101 5.2 非正交多用戶多址技術的基本原理和特徵102 5.2.1 非正交多用戶疊加改善頻譜效率102 5.2.2 非正交多用戶多址技術支持大連接105 5.3 下行非正交多用戶傳輸107 5.3.1 無Gray映射的直接疊加107 5.3.2 具有Gray映射的疊加108 5.4 上行非正交多址技術117 5.4.1 LDS-CDMA/OFDM118 5.4.2 SCMA119 5.4.3 MUSA122 5.4.4 PDMA129 參考文獻131 第6章　非正交多址（NOMA）概念與設計133 6.1 引言133 6.2 NOMA概念134 6.2.1 下行NOMA134 6.2.2 上行NOMA137 6.3 NOMA優勢和驅動力139 6.4 NOMA接口設計140 6.4.1 下行NOMA140 6.4.2 上行NOMA142 6.5 對MIMO的支持145 6.5.1 下行NOMA145 6.5.2 上行NOMA148 6.6 NOMA性能評估150 6.6.1 下行NOMA150 6.6.2 上行NOMA157 6.7 小結162 參考文獻163 第7章　5G中的新波形技術165 7.1 新波形165 7.1.1 濾波器組多載波（Filter Bank Multi Carrier，FBMC）166 7.1.2 通用濾波多載波（Universal Filtere

《5G：開啓未來無綫通信創新之路》 一、 時代脈搏與技術浪潮：5G的誕生與必然 我們正處在一個由信息驅動、連接無處不在的時代。從智能手機的普及到物聯網的蓬勃發展，再到人工智能的深刻變革，這一切的背後都離不開通信技術的飛速進步。20世紀末，2G讓我們邁入瞭移動通信時代，實現瞭語音的自由；進入21世紀，3G帶來瞭移動互聯網的曙光，我們得以暢遊信息海洋；隨後的4G則以其高帶寬、低時延的特性，徹底改變瞭我們的生活方式，高清視頻、移動支付、在綫遊戲等應用層齣不窮。 然而，隨著技術的發展和應用的演進，我們對通信能力的需求也在不斷攀升。視頻內容日益高清化、虛擬現實（VR）/增強現實（AR）等沉浸式體驗呼聲漸高、海量設備的連接需求日益增長、自動駕駛和工業互聯網等對低時延、高可靠性提齣瞭極緻要求。4G已逐漸顯露齣其瓶頸，無法滿足未來社會對信息傳輸的更高期待。 正是在這樣的時代背景下，第五代移動通信技術——5G，應運而生。它不是簡單的技術迭代，而是通信領域的一次飛躍，旨在構建一個更加智能、更加互聯的未來。5G的誕生，是技術發展規律的必然，是社會需求驅動的産物，更是人類對信息連接能力不懈追求的結晶。它將以前所未有的方式，連接人與人、人與物、物與物，為各行各業的創新和發展提供強大的底層支撐。 二、 5G的核心技術突破：性能的全麵躍升 5G之所以能夠實現質的飛躍，離不開一係列關鍵技術上的突破與創新。這些技術協同作用，共同造就瞭5G在速率、時延、連接數等方麵的顯著優勢。 1. 全新的頻譜利用： 毫米波（mmWave）頻段： 5G充分利用瞭此前尚未充分開發的更高頻段，特彆是毫米波（通常指24GHz以上）頻段。這些頻段擁有巨大的帶寬潛力，能夠提供超高的數據傳輸速率。雖然毫米波信號傳輸距離較短，且容易受阻礙，但通過波束賦形（Beamforming）等技術，可以定嚮傳輸信號，提高信號質量和覆蓋範圍。 中低頻段的優化： 除瞭毫米波，5G也繼續利用和優化瞭現有的中低頻段（如3.5GHz、4.9GHz等），以實現更廣闊的覆蓋和更好的穿透性，兼顧瞭速率和廣域覆蓋的需求。 頻譜共享與靈活部署： 5G引入瞭更靈活的頻譜使用策略，如動態頻譜共享（DSS），允許4G和5G在同一頻段內共存，加速瞭5G網絡的部署進程。 2. 先進的天綫技術： 大規模多輸入多輸齣（Massive MIMO）： 這是5G最具標誌性的技術之一。Massive MIMO通過在基站部署大量天綫單元（數十甚至上百個），能夠實現對用戶信號的精細化控製。它可以同時為多個用戶提供獨立的傳輸流，顯著提升網絡容量和頻譜效率。同時，Massive MIMO結閤波束賦形技術，能夠將信號能量集中發射到目標用戶方嚮，減少乾擾，提高用戶體驗。 波束賦形（Beamforming）： 該技術能夠通過調整天綫陣列中各個天綫單元的信號相位和幅度，將無綫信號塑造成一個集中的“波束”，精準地指嚮用戶設備。這不僅能夠提高信號強度，減少信號損耗，還能有效降低對周圍其他設備的乾擾，實現更高效的無綫通信。 3. 網絡架構的變革： 服務化架構（SBA）與網絡功能虛擬化（NFV）、軟件定義網絡（SDN）： 5G采用瞭更加靈活和開放的網絡架構。NFV將傳統的專用硬件網絡功能（如核心網網元）轉化為可在通用服務器上運行的軟件，而SDN則實現瞭網絡控製平麵與數據平麵的分離。SBA將網絡功能解耦為獨立的服務，使得網絡功能可以按需組閤和部署。這使得5G網絡具備瞭高度的靈活性、可編程性和自動化能力，能夠根據業務需求快速定製和部署各種網絡服務。 網絡切片（Network Slicing）： 這是5G最核心的網絡能力之一。通過將物理網絡劃分為多個邏輯上獨立的虛擬網絡（切片），為不同的應用場景提供定製化的服務。例如，可以為自動駕駛創建一個高可靠、低時延的切片；為VR/AR創建一個高帶寬、低時延的切片；為物聯網設備創建一個海量連接、低功耗的切片。網絡切片能夠保證不同業務之間的服務質量（QoS），實現“一網多用”。 邊緣計算（Multi-access Edge Computing, MEC）： 5G將計算和存儲能力推嚮網絡邊緣，靠近用戶側。這能夠大幅縮短數據傳輸的路徑，降低時延，減少核心網的負擔，並提高數據處理的效率和安全性。MEC是實現低時延、高可靠性應用（如自動駕駛、工業自動化、高清視頻分析）的關鍵技術。 4. 新的核心網設計： 雲原生核心網： 5G核心網（5GC）是基於雲原生理念構建的，采用微服務架構，更加模塊化、可伸縮和易於部署。其架構更加扁平化，減少瞭傳統核心網中的層級，提高瞭信令處理效率。 增強的移動性管理： 5G在用戶在網絡中移動時的連接管理方麵也進行瞭優化，確保瞭無縫切換和更穩定的通信體驗。 三、 5G的關鍵性能指標：顛覆性的三大特性 5G的齣現，並非僅僅是速度的提升，而是其在三個關鍵維度上的全麵革新，為未來應用奠定瞭堅實的基礎： 1. 增強移動寬帶（eMBB - Enhanced Mobile Broadband）： 極高的峰值速率： 5G的峰值下載速率理論上可達10Gbps，遠超4G的1Gbps。這意味著用戶可以秒級下載高清電影，享受無延遲的4K/8K視頻流，以及更加流暢的VR/AR體驗。 更高的用戶體驗速率： 即使在人口密集區域，5G也能提供顯著提升的平均下載速率，確保用戶在任何地點都能獲得高質量的上網體驗。 海量內容即時獲取： eMBB能力使得海量數據的傳輸和獲取變得輕而易舉，為高清視頻、雲遊戲、沉浸式娛樂等新興應用提供瞭可能。 2. 海量機器類通信（mMTC - Massive Machine Type Communications）： 超大規模連接能力： 5G能夠支持每平方公裏百萬級的設備連接數，遠超4G的每平方公裏萬級。這為物聯網（IoT）的爆發式增長提供瞭基礎設施支撐。 低功耗設計： 5G針對物聯網設備進行瞭優化，許多mMTC應用場景下的設備對功耗有極高要求，5G技術支持更長的電池續航。 廣泛的應用場景： mMTC是實現智慧城市、智能傢居、工業物聯網、智能農業、環境監測等大規模連接場景的關鍵，能夠連接數以億計的傳感器和智能設備。 3. 超可靠低時延通信（URLLC - Ultra-Reliable Low Latency Communications）： 毫秒級時延： 5G的端到端時延可低至1毫秒，相比4G的幾十毫秒，這是一個數量級的降低。 極高的可靠性： 5G網絡能夠提供高達99.999%的可靠性，確保通信連接的穩定性。 關鍵應用場景： URLLC能力是實現自動駕駛、遠程醫療手術、工業自動化、智能電網、遠程控製等對時延和可靠性要求極為苛刻的應用的基石。它能夠確保指令的實時、準確執行，保障安全和效率。 四、 5G的變革性影響：賦能韆行百業 5G的到來，不僅僅是通信技術的進步，更是對整個社會經濟發展模式的一次深刻重塑。它將作為關鍵的賦能者，驅動各行各業的數字化轉型和智能化升級： 1. 工業互聯網與智能製造： 5G的URLLC和mMTC能力將徹底改變傳統的工業生産模式。通過5G連接的傳感器、機器人和自動化設備，能夠實現生産過程的實時監控、精準控製和數據驅動的優化。工廠的柔性化生産、遠程維護、預測性維修將成為可能，大大提升生産效率和産品質量。 2. 智慧交通與自動駕駛： 自動駕駛汽車需要實時感知周圍環境、與其他車輛和交通基礎設施進行通信（V2X），並對指令做齣毫秒級的響應。5G的低時延、高可靠性是實現L4/L5級彆自動駕駛的關鍵。同時，5G也將賦能智能交通管理係統，優化交通流量，提高齣行效率和安全性。 3. 智慧醫療： 5G技術將推動遠程醫療邁上新颱階。醫生可以通過5G網絡進行高清遠程會診、遠程手術指導，甚至進行遠程機器人手術。此外，可穿戴醫療設備收集的健康數據能夠實時傳輸到雲端進行分析，實現對患者的精準健康管理和疾病預警。 4. 智慧城市： 5G將成為智慧城市的大腦和神經網絡。通過mMTC連接的海量傳感器，可以實現對城市基礎設施（如交通、能源、水務、環境）的精細化管理和實時監控。例如，智能路燈可以根據人流量和車流量自動調節亮度；智能垃圾桶可以監測滿溢情況並規劃最優迴收路綫。 5. 媒體與娛樂： 5G的eMBB能力將徹底改變媒體和娛樂體驗。用戶可以隨時隨地享受4K/8K超高清視頻、沉浸式VR/AR遊戲和直播。雲遊戲將擺脫對本地硬件性能的依賴，用戶隻需通過5G網絡即可暢玩高品質遊戲。 6. 教育： 5G將帶來更具互動性和沉浸感的在綫教育體驗。VR/AR技術可以用於模擬實驗、虛擬課堂，讓學習變得更加生動有趣。遠程教育將不受地域限製，優質教育資源得以更廣泛地傳播。 7. 農業： 5G賦能的精準農業將提高農作物産量和資源利用效率。通過部署傳感器監測土壤濕度、溫度、養分等信息，並結閤無人機進行精準施肥、噴藥，實現智能化、精細化的農業生産。 五、 挑戰與展望：通往未來的探索之路 盡管5G描繪瞭激動人心的未來圖景，但其發展和普及並非一帆風順，也麵臨著一係列挑戰： 部署成本高昂： 5G基站的建設，特彆是毫米波基站需要更密集的部署，投資巨大。 頻譜資源的分配與協調： 全球範圍內5G所需頻譜資源的有效分配和管理是一個復雜的問題。 技術標準的成熟與演進： 5G技術仍在不斷演進，標準仍在完善中，未來可能齣現5G-Advanced等更先進的版本。 應用場景的落地與商業模式的創新： 許多5G的殺手級應用仍在探索和孵化階段，需要産業鏈各方共同努力，挖掘商業價值。 安全與隱私問題： 隨著連接設備的增多和數據量的爆發，網絡安全和數據隱私保護麵臨更大的挑戰。 然而，挑戰與機遇並存。5G的宏偉藍圖正在逐步展開，它不僅是通信技術的革命，更是社會進步和經濟發展的強大引擎。我們有理由相信，隨著技術的不斷成熟、成本的逐步降低以及應用場景的日益豐富，5G將真正開啓一個萬物互聯、智能湧現的全新時代，為人類社會帶來前所未有的福祉。 《5G：開啓未來無綫通信創新之路》這本書，將帶您深入瞭解5G的起源、核心技術、關鍵性能以及它所帶來的深遠影響。它不僅是技術愛好者的指南，更是洞察未來發展趨勢、把握時代脈搏的必備讀物。讓我們共同探索5G所帶來的無限可能，迎接屬於我們的智能未來。

評分☆☆☆☆☆

從閱讀的便捷性角度來看，這本書的編排邏輯可以說是教科書級彆的典範。它似乎是為不同層次的讀者量身定製的：初學者可以著重閱讀那些背景介紹和應用案例的章節，快速建立起對新一代無綫網絡的整體認知框架；而對於資深工程師或學者而言，那些關於“物理層安全”和“網絡功能虛擬化（NFV）”的深入論述，則提供瞭足夠多的論據和思考方嚮。我特彆留意瞭書末的“術語索引”和“參考文獻”部分，其詳盡程度令人印象深刻，這不僅是對前人研究成果的尊重，也為讀者後續的深入研究鋪設瞭堅實的橋梁。總而言之，這本書提供瞭一種難得的體驗：它既能讓你在技術細節上得到滿足，又能讓你在宏觀戰略層麵感受到科技浪潮的洶湧，是一部既有厚度又有溫度的優秀技術著作。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度達到瞭一個令人贊嘆的平衡點。談到深度，它對“大規模MIMO”係統的信道估計復雜度分析部分，著實讓我眼前一亮。它沒有迴避那些復雜的矩陣運算和計算瓶頸，反而將其視為待解決的挑戰，並探討瞭幾種主流的近似求解方法及其性能權衡。這對於希望在算法層麵有所突破的研究人員來說，無疑是寶貴的參考資料。而說到廣度，它對“邊緣計算與5G的融閤”的討論，則展現瞭作者對整個信息技術生態係統的宏觀視野。它不僅僅局限於無綫電通信本身，還深入探討瞭雲計算、物聯網甚至數據安全等跨界領域的影響。我個人尤其欣賞作者對“垂直行業應用”的分類論述，那種清晰的行業劃分和針對性的技術需求分析，體現瞭作者對産業脈絡的精準把握，仿佛他本人就是行業內部的資深觀察傢。

評分☆☆☆☆☆

這本書的行文風格，非常具有一種“嚴謹的浪漫主義”色彩。它既有理工科書籍特有的精確性——比如對各種協議標準的引用和時間綫的標注都極其考究——但同時又彌漫著一種對技術變革的樂觀和激情。在討論到“低時延”這一核心指標時，作者用瞭很長的篇幅來描繪這種極速響應對人類社會帶來的顛覆性改變，比如遠程精密手術的普及，或者完全自動化的工業流水綫。這種對未來圖景的熱情描繪，讓閱讀過程充滿瞭期待感，不像是冷冰冰的技術手冊。另外，書中對未來標準演進的展望部分，處理得尤為高明，它既沒有誇大的承諾，也沒有故作姿態的保守，而是基於當前的技術瓶頸和研究熱點，給齣瞭幾條最有可能實現的路徑，這種基於事實的理性推測，比任何空泛的口號都更具說服力。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的閱讀體驗，最深刻的感受在於它敘事的節奏感。開篇並沒有急於拋齣那些拗口的專業術語，而是用瞭一種類似“曆史迴顧”的筆觸，娓娓道來瞭移動通信技術從2G到4G演進中的那些關鍵轉摺點，這種敘事手法極大地降低瞭非專業讀者的門檻。我記得其中有一章專門講瞭“網絡切片”的概念，作者沒有停留在理論層麵，而是虛構瞭一個智慧城市的應用場景——將醫療急救、自動駕駛和日常視頻流區分開來，並詳細描述瞭每個“切片”的資源隔離和優先級保障機製。這種將抽象技術與具體生活場景結閤的敘事風格，讓那些復雜的網絡架構瞬間變得“可觸摸”。讀到那裏時，我甚至停下來思考瞭很久，想象著未來城市運行的景象，那是一種被技術力量重新塑形的未來感。作者的文字功底顯然不俗，他總能在關鍵的技術點上，用一個精妙的比喻，將一個原本晦澀難懂的概念，瞬間點亮。

評分☆☆☆☆☆

這部書的封麵設計著實吸引人，那種深邃的藍色調，配上未來感的綫條勾勒齣的信號軌跡，一下子就讓人聯想到瞭飛速發展的前沿科技。我拿到手的時候，首先翻閱的是它的目錄，內容排布得相當清晰，從基礎原理到最新的應用案例，層層遞進，讓人感覺作者在梳理知識體係上下瞭很大功夫。雖然我本身對這個領域算是有一定的瞭解，但它在某些章節對“毫米波”傳播特性的剖析，那種深入到物理層麵的探討，即便不是教科書式的枯燥，也展現瞭作者紮實的學術功底。特彆是其中對“波束賦形”算法的圖示講解，那種直觀性遠超我之前看過的幾篇技術白皮書，讓你仿佛能親手觸摸到那些復雜的電磁波束是如何被精確控製的。整本書的裝幀也很有質感，拿在手裏沉甸甸的，讓人感覺這是一本可以反復研讀的工具書，而不是那種讀完就束之高閣的快餐讀物。光是看排版和字體選擇，就能感受到齣版方對閱讀體驗的重視，大段的公式推導和技術圖錶都處理得乾淨利落，為深度學習提供瞭極佳的物質基礎。