6G無線傳輸技術

定　價：￥199.80

作　者：	牛凱戴金晟
出版社：	人民郵電出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

購買這本書可以去

當當網(wǎng) (￥174.00)

ISBN：	9787115599957	出版時間：	2023-01-01	包裝：	平裝-膠訂
開本：	128開	頁數(shù)：		字數(shù)：

內容簡介

　　本書面向以“人-機-物-靈”融合為特征的6G愿景，對6G無線傳輸技術進行前瞻性總結與預測。首先，概述6G的應用場景與技術指標，對無線傳輸技術的發(fā)展進行展望。然后，面向低時延高可靠需求，探討了先進信道編碼技術的基本原理；面向大容量接入需求，探討了6G中的非正交多址技術、巨址接入技術、新型多載波技術以及波形信號設計；針對高頻譜效率傳輸需求，闡述了大規(guī)模MIMO、智能表面等新型技術。進一步，從6G系統(tǒng)整體優(yōu)化出發(fā)，介紹了基于廣義極化變換的新型信號處理方法。最后，介紹了6G智能信號處理技術，詳細討論了深度學習在無線信號處理中的應用，并簡要介紹了語義通信的理論框架與實現(xiàn)案例。本書適合希望了解6G無線傳輸技術的人士閱讀，不僅可作為移動通信技術研究、開發(fā)和維護人員的專業(yè)參考書，也可以作為大專院校高年級本科生、碩士生與博士生的教材或參考資料。同時，對未來移動通信感興趣的人員，本書內容也具有閱讀和參考價值。

作者簡介

　　牛凱教授，博士生導師，現(xiàn)在北京郵電大學人工智能學院任教。主要研究方向為：信息論與極化碼、5G/6G移動通信、智能信號處理?，F(xiàn)為北京郵電大學“泛網(wǎng)無線通信”教育部重點實驗室副主任，中國電子學會與中國通信學會高級會員，信息論分會副主任委員。擔任IEEE Communications Letters與China Communications期刊編輯。先后主持多項國家自然科學基金重點與面上項目、國家重點研發(fā)項目、863項目。所提極化碼高性能編譯碼算法成為5G標準主流方案，榮獲中國電子學會科技獎自然科學一等獎。作為主要編著者，撰寫普通高等教育“十五”、“十一五”國家級規(guī)劃教材《移動通信原理》，榮獲2010年全國電子信息類優(yōu) 秀教材評選一等獎。戴金晟副研究員，博士生導師，現(xiàn)在北京郵電大學任教。主要研究方向為：語義通信、信源信道編碼、無線通信人工智能。先后主持國家自然科學基金、北京市自然科學基金等多個科研項目。近年來以第一作者或通信作者身份在 IEEE JSAC/JSTSP/TSP等國際權威期刊及IEEE ISIT等國際旗艦會議上發(fā)表論文三十余篇，申請國家發(fā)明專利二十余項。曾獲得中國電子學會科技獎自然科學一等獎、中國電子教育學會優(yōu) 秀博士論文獎、北京郵電大學優(yōu) 秀博士論文獎、中國電子學會信息論學術年會最佳論文獎等學術與科技獎勵。

圖書目錄

第 1章緒論 001
1.1　6G應用場景分析　002
1.2　無線傳輸技術展望　005
1.3　本章小結　005
參考文獻　005
第　2章先進信道編碼　007
2.1　概述　008
2.2　LDPC碼原理　009
2.2.1　基本概念　009
2.2.2　置信傳播譯碼算法　012
2.2.3　密度進化與高斯近似算法　018
2.2.4　LDPC碼差錯性能　025
2.2.5　LDPC碼構造　027
2.2.6　LDPC碼設計準則　032
2.3　極化碼　033
2.3.1　信道極化　033
2.3.2　極化編碼　036
2.3.3　極化碼構造　039
2.3.4　基本譯碼算法　040
2.3.5　增強譯碼算法　042
2.3.6　極化碼差錯性能　044
2.4　逼近有限碼長容量限的極化碼　048
2.4.1　有限碼長容量限　049
2.4.2　高性能CRC-Polar級聯(lián)碼構造　049
2.4.3　CA-HD算法　050
2.5　本章小結　054
參考文獻　054
第3章　非正交多址　059
3.1　NOMA概述　060
3.1.1　NOMA介紹　060
3.1.2　NOMA技術分類　065
3.2　SCMA　080
3.2.1　SCMA的基本結構　080
3.2.2　SCMA碼本設計建?！?83
3.2.3　基于優(yōu)化互信息的碼本設計　084
3.2.4　降低誤比特率的SCMA設計　086
3.2.5　SCMA性能　088
3.3　PDMA　093
3.3.1　PDMA的基本結構　093
3.3.2　提高吞吐量的PDMA　095
3.3.3　降低BLER的PDMA　097
3.3.4　PDMA性能　104
3.4　MUSA　107
3.4.1　MUSA原理　107
3.4.2　MUSA性能分析　109
3.5　免授權多址接入　112
3.6　本章小結　117
參考文獻　118
第4章　巨址接入技術　123
4.1　概述　124
4.2　巨址接入信息論分析　128
4.2.1　巨址接入的誤差上界　128
4.2.2　基于誤差上界的理論性能分析　131
4.3　基本方案　134
4.3.1　內外碼級聯(lián)方案總體結構　134
4.3.2　內外碼級聯(lián)方案編碼器設計　135
4.3.3　壓縮感知方案發(fā)送端設計　137
4.3.4　壓縮感知方案接收端設計　139
4.3.5　實現(xiàn)方案性能對比　141
4.4　本章小結　142
參考文獻　143
第5章　新型多載波技術　145
5.1　概述　146
5.2　FBMC　147
5.3　UFMC　148
5.4　GFDM　152
5.4.1　基本結構　152
5.4.2　收發(fā)端設計　155
5.4.3　仿真性能　157
5.5　性能指標對比　159
5.6　本章小結　160
參考文獻　161
第6章　新型波形信號設計　163
6.1　概述　164
6.2　FTN　165
6.2.1　FTN基本含義　165
6.2.2　時域FTN的容量　168
6.2.3　未編碼FTN及其ITS檢測　169
6.2.4　編碼FTN及其Turbo解碼　170
6.2.5　多載波FTN　172
6.3　OTFS　174
6.3.1　OTFS時延多普勒域寬帶波形傳輸基本原理　174
6.3.2　OTFS寬帶波形傳輸數(shù)字信號處理　178
6.3.3　OTFS信號檢測算法設計　181
6.4　本章小結　186
參考文獻　187
第7章　大規(guī)模MIMO　189
7.1　大規(guī)模MIMO概述　190
7.2　MIMO系統(tǒng)容量分析　192
7.2.1　Point to Point MIMO系統(tǒng)容量分析　192
7.2.2　MU-MIMO系統(tǒng)容量分析　194
7.2.3　M-MIMO系統(tǒng)容量分析　194
7.2.4　有利傳播和信道硬化分析　197
7.3　集中式MIMO　198
7.3.1　編碼/波束成形技術　198
7.3.2　檢測技術　202
7.3.3　面臨的技術挑戰(zhàn)　206
7.3.4　最新的研究方向　211
7.4　分布式大規(guī)模MIMO　212
7.4.1　分布式大規(guī)模MIMO概述　212
7.4.2　理論分析　217
7.4.3　信號處理技術　225
7.4.4　面臨的技術挑戰(zhàn)　232
7.5　本章小結　244
參考文獻　245
第8章　智能表面技術　253
8.1　概述　254
8.1.1　智能反射面　255
8.1.2　大型智能表面　258
8.1.3　智能反射面與傳統(tǒng)中繼的性能對比和差異　261
8.2　智能表面發(fā)送　265
8.2.1　SDR算法　268
8.2.2　DC算法　270
8.2.3　算法總結　272
8.3　信號檢測　274
8.4　本章小結　276
參考文獻　276
第9章　廣義極化信號傳輸　279
9.1　廣義極化變換理論　281
9.1.1　信道極化　281
9.1.2　極化編碼　281
9.1.3　極化信息處理　282
9.2　極化編碼調制　283
9.2.1　比特交織極化編碼調制　284
9.2.2　調制編碼聯(lián)合極化　291
9.3　極化編碼MIMO　296
9.3.1　極化編碼MIMO方案架構　296
9.3.2　空間極化特性　298
9.3.3　檢測算法　299
9.3.4　仿真結果與分析　299
9.4　極化編碼NOMA　300
9.4.1　極化編碼NOMA方案架構　301
9.4.2　多用戶極化特性　302
9.4.3　檢測算法　303
9.4.4　仿真結果與分析　304
9.5　本章小結　305
參考文獻　306
第　10章智能信號處理　309
10.1　深度學習概述　310
10.1.1　機器學習與深度學習的基本概念　310
10.1.2　機器學習與深度學習的分類　311
10.2　基于深度學習的通信架構　312
10.2.1　基于自編碼器的通信架構　313
10.2.2　基于強化學習的通信架構　316
10.2.3　基于條件生成式對抗網(wǎng)絡的通信架構　317
10.3　智能信道估計　319
10.4　深度MIMO信號檢測　323
10.4.1　信號模型　323
10.4.2　DetNet結構　323
10.4.3　檢測性能　326
10.5　語義編碼傳輸　327
10.5.1　語義信息論簡介　327
10.5.2　語義通信系統(tǒng)框架　329
10.5.3　語義通信初步結果　332
10.6　本章小結　336
參考文獻　337
名詞索引　341