空间信号协同处理理论与技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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白琳，李敏，李颖，于全 著

图书标签:

• 信号处理
• 协同处理
• 空间信号
• 无线通信
• 雷达
• 传感器网络
• 优化算法
• 信息融合
• 阵列信号处理
• 自适应滤波

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115412409

版次：01

商品编码：12155368

包装：精装

丛书名： 学术中国●院士系列 未来网络创新技术研究系列

开本：16开

出版时间：2017-03-01

用纸：胶版纸

页数：206

正文语种：中文

编辑推荐

1.理论基础和创新技术成果的综合体；
2.科研工作的理想参考书；
3.全新科研项目的技术成果；
4.本书作者所在的团队多年来一直致力于空间信号处理方面的相关研究，已承担过多项国家重点科研项目，具有从理论到工程实践的相关基础。

内容简介

本书从空间信号协同传输以及MIMO系统的原理出发，分别从信号的发送、接收两个方面介绍如何利用空间信号协同处理理论与技术来提升MIMO系统的信号传输性能以及频谱利用率。本书主要内容包括信号发送端的单用户、多用户以及中继波束成形技术，讨论了理想信道状态信息、非理想信道状态信息以及同信道干扰情况下的波束成形设计；信号接收端的串行干扰消除技术、格基规约技术、迭代检测译码技术以及信道估计检测双重迭代技术。
本书较好的结合了理论与工程实践，内容丰富，具有较为简洁的行文风格，适用于具有一定无线通信专业基础的高校研究生以及相关领域的科研工作者与工程师们。

作者简介

白琳，2004年获华中科技大学学士学位；2007年、2010年分别获英国威尔士大学-斯旺西硕士（with Distinction）及博士学位；2011年至今任北京航空航天大学电子信息工程学院副教授，硕士生导师，并入选北京航空航天大学第二批“卓越百人”人才计划。主要研究方向包括无线通信信号处理技术、MIMO 通信系统、智能天线波束形成设计、空间信息传输、航空宽带通信研究等，主持国家自然科学基金两项。

于全，中国工程院院士，中国电子系统设备工程公司研究员，西安电子科技大学、北京邮电大学兼职教授、博士生导师。1992年获法国里摩日大学博士学位。主要研究方向包括无线网络规划与设计、软件无线电、认知网络、移动互联网等。曾获国家科技进步一等奖1项、二等奖1项，部级科技进步一等奖4项。发表学术论文近百篇。

目录

第1 章绪论 8
第2章 信号发送与波束成形技术概述 12
2．1 信号发送基础 12
2．1．1 单天线系统的容量极限 12
2．1．2 突破容量极限——多天线系统 13
2．1．3 多天线技术应用模式 14
2．2 MIMO波束成形技术 15
2．2．1 单用户波束成形技术 15
2．2．2 多用户波束成形技术 15
2．3 MIMO中继波束成形技术 19
2．4 小结 23
参考文献 23
第3章 理想条件下MIMO中继系统波束成形 26
3．1 MIMO系统波束成形方案 26
3．2 MIMO中继系统波束成形方案和性能分析 28
3．2．1 波束成形方案 29
3．2．2 性能分析 32
3．3 仿真结果 36
3．4 小结 39
3．5 附录 40
参考文献 45
第4章 非理想CSI条件下MIMO中继系统波束成形 48
4．1 非理想CSI下MIMO系统的波束成形方案 48
4．2 非理想CSI条件下MIMO中继系统波束成形方案及性能 50
4．3 仿真结果 55
4．4 小结 58
4．5 附录 58
参考文献 64
第5章 存在CCI条件下MIMO中继系统波束成形 65
5．1 存在CCI条件下MIMO系统波束成形 65
5．2 MIMO中继系统波束形成 68
5．3 仿真结果 74
5．4 小结 77
5．5 附录 78
参考文献 83
第6章 串行干扰消除与列表检测法 86
6．1 MIMO信号检测基础 86
6．1．1 MIMO系统基础 86
6．1．2 经典MIMO信号检测 89
6．2 串行干扰消除技术 92
6．2．1 QR分解 92
6．2．2 ZF-SIC检测 93
6．2．3 MMSE-SIC检测 96
6．2．4 仿真结果 97
6．3 基于串行干扰消除的列表检测方法 100
6．3．1 列表检测 100
6．3．2 排序与检测 103
6．3．3 子检测 105
6．3．4 性能分析 108
6．3．5 仿真结果 109
6．4 小结 110
参考文献 111
第7章 基于格基规约的检测技术 113
7．1 基于格基的天线阵信号组合概述 113
7．2 基于格基规约的MIMO系统检测 115
7．2．1 基于格基规约的线性检测 116
7．2．2 基于格基规约的SIC检测 118
7．2．3 两基底系统的格基规约方式 121
7．2．4 两基底系统的高斯格基规约 125
7．2．5 LLL算法和CLLL算法 130
7．2．6 性能评价 136
7．2．7 仿真结果 144
7．3 格基法列表检测 147
7．3．1 算法描述 148
7．3．2 格基法检测 149
7．3．3 LR域中列表的生成 150
7．3．4 表长的影响 152
7．3．5 复杂度分析 154
7．3．6 格基法列表检测的构成 155
7．4 小结 164
参考文献 165
第8章 高性能低复杂度迭代信号检测与译码技术 168
8．1 迭代信号检测与译码接收机结构 168
8．1．1 MIMO系统模型 168
8．1．2 MIMO传统检测技术 169
8．2 基于比特级滤波的检测译码技术 173
8．2．1 基于LR的比特级MMSE滤波器设计 174
8．2．2 整体扰动列表生成 175
8．3 基于随机采样的检测译码技术 177
8．3．1 系统模型 177
8．3．2 基于非IDD系统随机抽样检测 177
8．3．3 基于IDD系统的随机抽样检测 179
8．3．4 高效抽样取整方法 180
8．4 MMSE检测 181
8．4．1 比特级MMSE检测 181
8．4．2 部分比特级MMSE检测 181
8．5 仿真结果及性能分析 183
8．6 小结 186
8．7 参考文献 187
第9章 低复杂度双重迭代接收机 188
9．1 信道估计技术 188
9．1．1 信道估计概述及分类 188
9．1．2 半盲信道估计技术 189
9．2 迭代信道估计技术 191
9．3 双重迭代接收机 192
9．3．1 双重迭代接收机结构设计 192
9．3．2 基于双重迭代接收机的迭代信道估计与信号检测方法 194
9．3．3 正交分离度准则 195
9．3．4． 最小误码准则 196
9．4 仿真结果及性能分析 198
9．5 小结 201
9．6 参考文献 201
通用符号表 203
名 词 索 引 204

《信号海洋中的导航者：低秩建模与压缩感知理论解析》 引言 在浩瀚的信号海洋中，我们如同置身于一个信息爆炸的时代。从天文学观测到的遥远星系发出的微弱光信号，到医学影像中描绘人体内部结构的复杂波形，再到通信系统中承载海量数据的电磁波，信号无处不在，它们蕴含着深刻的规律和丰富的价值。然而，这些信号往往在采集过程中面临着分辨率低、噪声干扰、存储成本高昂以及实时处理的严峻挑战。如何从海量、冗余甚至残缺的数据中高效、准确地提取出关键信息，成为现代科学技术发展中亟待解决的核心问题。 《信号海洋中的导航者：低秩建模与压缩感知理论解析》一书，正是一次对这一核心问题的深入探索与系统梳理。本书并非泛泛而谈，而是将目光聚焦于两个极具前瞻性与颠覆性的理论工具——低秩建模（Low-Rank Modeling）与压缩感知（Compressed Sensing, CS）。这两个理论在各自领域都取得了突破性的进展，并且在实际应用中展现出巨大的潜力，尤其是在处理大规模、高维度信号数据时，它们提供了全新的视角和强大的解决方案。 本书的写作目的，在于为广大科研人员、工程师以及相关领域的学生提供一本系统、深入、易于理解的理论专著。我们旨在剖析低秩建模和压缩感知这两大理论的精髓，阐述其背后的数学原理、核心算法以及在各个领域的典型应用。我们希望通过本书，能够帮助读者建立起对这些先进信号处理理论的深刻认识，掌握运用这些理论解决实际问题的能力，并能够启发新的研究思路和技术创新。 第一章：信号的低秩本质与低秩建模基础 本章我们将首先探讨现实世界中海量信号数据普遍存在的“低秩”特性。我们将深入分析，为什么许多高维度的信号，如图像、视频、光谱数据等，其背后往往隐藏着更低维度的结构或潜在的生成机制。我们会从线性代数的角度，引入矩阵秩的概念，并阐述低秩矩阵的定义及其重要性。 接着，我们将系统介绍低秩建模的核心思想。这包括如何将原始信号数据表示为一个或多个矩阵，并假设这些矩阵具有低秩结构。我们将详细讲解几种经典的低秩近似方法，例如奇异值分解（Singular Value Decomposition, SVD）及其在低秩近似中的应用。我们将剖析SVD如何通过保留主要的奇异值和对应的奇异向量来获得原矩阵的最佳低秩逼近，从而实现数据的降维、去噪和特征提取。 此外，本章还会介绍其他重要的低秩建模技术，如主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）和独立成分分析（Independent Component Analysis, ICA），并分析它们与SVD在低秩近似上的联系与区别。我们将详细讲解这些方法的基本原理，如何从数据中提取出低维度的“有效”信息，以及它们在信号处理中的优势。 第二章：低秩建模在信号处理中的应用 在理解了低秩建模的基本原理后，本章将聚焦于其在各类信号处理任务中的广泛应用。我们将通过具体的案例分析，展示低秩建模如何为解决实际问题提供有效的解决方案。 信号去噪与增强： 许多信号在采集过程中会受到各种噪声的污染，严重影响其质量。低秩建模可以利用信号的低秩结构与噪声的随机性差异，通过低秩逼近来有效去除噪声，提升信号的信噪比，使得原本模糊不清的信号变得清晰。我们将讨论如何构建包含信号和噪声的观测矩阵，并通过低秩逼近来分离出低秩的信号分量。 数据降维与特征提取： 高维信号数据往往包含大量的冗余信息，直接处理会带来巨大的计算负担。低秩建模能够捕捉到数据中的主要变化方向，将高维数据映射到低维度的特征空间，从而实现高效的数据表示和处理。我们将分析PCA等方法如何提取出数据的关键特征，为后续的分类、聚类等任务奠定基础。 信号恢复与缺失数据填补： 在某些情况下，我们只能获取到信号的局部或残缺信息，例如图像的部分区域缺失，或者传感器故障导致部分数据丢失。低秩建模可以利用信号整体的低秩特性，来推断和恢复缺失的部分，完成数据的完整性。我们将介绍如何利用低秩矩阵的约束来求解缺失值问题。 异常检测： 信号中的异常点或离群值往往代表着重要的事件或潜在的故障。低秩建模可以有效地检测出那些不符合数据低秩结构的点，从而实现异常检测。我们将探讨如何通过分析数据与低秩模型的残差来识别异常。 第三章：压缩感知的理论基础与数学框架 本章将全面介绍压缩感知（Compressed Sensing, CS）这一颠覆性的信号采样理论。我们将从其核心思想出发，即“信号在某个变换域是稀疏的”，来阐述压缩感知为何能够突破奈奎斯特定理的限制，实现信号的“压缩”采样。 我们将详细解析稀疏性（Sparsity）的概念，并介绍几种常见的稀疏变换域，如离散傅里叶变换（DFT）、离散余弦变换（DCT）、小波变换（Wavelet Transform）等，以及如何判定一个信号在特定变换域下的稀疏性。 接着，我们将深入探讨压缩感知的关键数学工具——感知矩阵（Sensing Matrix）。我们将讲解感知矩阵的设计原则，以及感知矩阵与信号稀疏域之间的关系。本书将重点介绍在压缩感知中至关重要的两个性质：相干性（Coherence）与 Restricted Isometry Property (RIP)。我们将详细阐述这两个性质对信号成功恢复的影响，并介绍一些常用的感知矩阵类型，如高斯随机矩阵、伯努利随机矩阵等。 此外，本章还将介绍压缩感知理论的数学基础，包括凸集分析（Convex Set Analysis）和凸优化（Convex Optimization）。我们将解释，为什么在感知矩阵满足RIP性质时，可以通过求解一个凸优化问题来精确或近似地恢复出原始信号。 第四章：压缩感知的信号恢复算法 信号的恢复是压缩感知理论的实践核心。本章将系统介绍几种主流的信号恢复算法，并分析它们的原理、优缺点以及适用场景。 贪婪类算法（Greedy Algorithms）： 我们将重点介绍匹配追踪（Matching Pursuit, MP）及其改进算法，如正交匹配追踪（Orthogonal Matching Pursuit, OMP）。这些算法通过迭代地选择与信号最相关的“原子”（稀疏基向量），逐步逼近并恢复出原始信号。我们将详细解析OMP算法的迭代过程和收敛性。 凸优化类算法（Convex Optimization Algorithms）： 本章将深入探讨基于凸优化的信号恢复方法。我们将介绍基追踪（Basis Pursuit, BP）算法，它通过求解一个L1范数最小化问题来实现信号的稀疏恢复。我们还将介绍Lasso（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）算法，它在回归问题中引入L1范数惩罚项，实现特征选择和稀疏建模。此外，我们还会介绍迭代收缩阈值算法（Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm, ISTA）及其加速版本，如快速迭代收缩阈值算法（Fast Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm, FISTA），这些算法在求解L1范数正则化问题方面具有高效性。 贝叶斯类算法（Bayesian Algorithms）： 考虑到实际信号的非稀疏性或模型的不确定性，本章还会简要介绍基于贝叶斯推断的恢复方法，如马尔可夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo, MCMC）方法，它们能够提供信号的概率分布信息，从而获得更鲁棒的恢复结果。 第五章：低秩建模与压缩感知的融合理论与应用 本章将进一步拓展，探讨低秩建模与压缩感知这两个强大理论的结合所产生的协同效应。许多现实世界的信号，不仅具有低秩特性，同时也符合稀疏性假设。将两者结合，能够更有效地处理复杂的数据问题。 我们将介绍低秩与稀疏联合建模（Joint Low-Rank and Sparse Modeling）的思想。例如，在一个场景中，我们可能观测到的是一个由低秩背景和稀疏前景组成的信号，如视频中的静态背景（低秩）和移动的目标（稀疏）。本书将探讨如何设计算法，同时利用信号的低秩性和稀疏性来进行更精确的恢复和分析。 视频背景减除： 经典的视频背景减除问题可以看作是一个低秩与稀疏联合恢复问题。低秩分量代表相对静态的背景，稀疏分量代表前景中运动的物体。我们将介绍如何利用凸优化方法来求解这类问题。 异常检测与信号分离： 在复杂信号混合的情况下，低秩与稀疏联合建模可以帮助我们有效地分离出不同的信号成分，并检测出其中的异常部分。 高维数据分析： 对于具有低秩结构但又在高维空间中表现出稀疏性的数据，低秩与稀疏联合模型能够提供更优的降维和特征提取能力。 第六章：低秩建模与压缩感知的前沿进展与未来展望 本章将带领读者展望低秩建模和压缩感知领域的最新研究进展和未来发展方向。 非线性低秩建模： 探讨如何处理非线性变换域下的稀疏性，以及如何将低秩思想应用于更复杂的非线性信号模型。 自适应感知矩阵设计： 研究如何根据信号的特性动态地设计感知矩阵，以获得更好的采样效率和恢复性能。 深度学习与低秩/压缩感知： 探讨深度学习与低秩建模、压缩感知相结合的最新趋势，例如如何利用神经网络来学习信号的稀疏表示或进行感知矩阵的设计，以及如何将低秩与压缩感知作为神经网络的模块。 在新兴技术中的应用： 展望低秩建模和压缩感知在人工智能、大数据、物联网、5G通信、生物医学工程、天文学等新兴技术领域的潜在应用与突破。 结论 《信号海洋中的导航者：低秩建模与压缩感知理论解析》一书，旨在为读者提供一条清晰的学习路径，从理解信号的内在规律，到掌握强大的数学工具，再到运用前沿的理论解决实际问题。我们相信，通过对低秩建模和压缩感知这两个理论的深入学习，读者将能够更好地理解和处理海量信号数据，并在各自的研究和工程领域取得更大的成就。这本书是我们在这个充满机遇与挑战的信号处理时代，奉献的一份努力，希望能成为您探索信号奥秘的有力助手。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让人眼前一亮！我一直对无线通信和信号处理领域充满好奇，但市面上很多书籍要么过于理论化，要么过于浅显，难以找到一个真正平衡且深入的切入点。当我翻开这本书时，立刻被它清晰的结构和系统性的讲解所吸引。作者似乎非常有经验，能够将复杂的概念分解成易于理解的部分。我尤其欣赏它在阐述核心理论时的严谨性，每一个公式、每一个推导都经过深思熟虑，而且并非为了炫技而堆砌，而是真正服务于理解。更让我惊喜的是，书中不仅仅停留在理论层面，还花了相当大的篇幅来介绍相关的技术和实际应用。比如，关于分布式信号处理的章节，详细讲解了如何通过协同的方式，利用多传感器获取的信息来提升整体的感知和处理能力，这对于我理解当下火热的物联网、无人系统等领域非常有帮助。书中的图示也很精炼，帮助我快速抓住关键点。阅读过程中，我感觉自己仿佛置身于一个先进的实验室，亲身参与到信号协同处理的实践中，这种沉浸式的学习体验是很多教材难以提供的。总的来说，这本书为我打开了一扇通往信号协同处理世界的大门，让我对这个领域的认识提升到了一个新的高度，也激发了我进一步深入研究的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我感到“烧脑”却又欲罢不能的书。我一直对那些能够解决实际问题的复杂技术理论非常着迷，而这本书恰恰满足了我的这种“口味”。作者的叙述风格非常独特，有时像一位循循善诱的导师，将高深的原理娓娓道来，有时又像一位经验丰富的工程师，直接切入问题的核心，给出掷地有声的解决方案。我最喜欢的是它在介绍各种信号处理技术时，不仅仅是罗列，而是将其置于一个更大的协同处理的框架下进行讲解，让我能够清晰地看到各种技术之间的联系和协同作用。比如，在讲解“空间”这个概念时，书中并没有仅仅局限于几何意义，而是将其扩展到信息空间、状态空间等多个维度，这极大地拓展了我对“空间”的理解。我对书中关于“鲁棒性”和“自适应性”的讨论尤为感兴趣。在现代通信系统中，信号的传播环境千变万化，如何让系统在各种恶劣条件下都能保持稳定和高效，是至关重要的问题。这本书从理论和技术层面，都给出了非常深入的解答，让我受益匪浅。我还在反复咀嚼关于“分布式优化”的章节，它揭示了如何通过去中心化的方式，实现全局的最优，这种思想在很多领域都具有颠覆性的意义。

评分☆☆☆☆☆

读这本书的过程，就像是在进行一场智力探险。我之前接触过一些信号处理的基础知识，但总是感觉缺乏一个能够将它们串联起来的“骨架”。这本书恰好扮演了这个角色。它从最基本的信号模型出发，逐步构建起复杂的协同处理系统，让我在学习的过程中，能够清晰地看到知识的层层递进。让我印象深刻的是，书中在介绍不同的协同技术时，都会给出详细的数学推导和仿真分析，让我能够深刻理解这些技术的原理和优劣。而且，作者并没有回避一些技术难题，而是将其作为探讨的重点，并提出了各种创新的解决方法。我特别喜欢书中关于“鲁棒感知”的章节，它探讨了如何在存在干扰和噪声的情况下，依然能够准确地获取和处理信息，这对于我理解高可靠通信和目标探测等应用非常有帮助。这本书不仅仅是提供知识，更是在传授一种思考问题的方式。它鼓励读者去探索未知，去挑战极限，去寻找更优的解决方案。我还在琢磨书中关于“智能协同”的部分，感觉它预示着未来通信系统的发展方向，让我充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

我最近在学习一种全新的数据分析方法，希望能找到一些能够帮助我理解复杂系统间相互作用的理论框架。偶然间接触到这本书，一开始只是抱着试试看的心态，没想到它带来的启发远超我的预期。书中关于“协同”的概念，在我看来，不仅仅是技术层面的叠加，更是一种思想的升华。它强调了不同单元之间如何通过信息共享和协调，来克服单体能力的局限，达到意想不到的效果。我特别对书中关于“信息融合”的论述印象深刻，作者用生动形象的比喻，解释了如何将来自不同源头的、可能存在噪声和不确定性的信息，整合成为一个更可靠、更全面的认识。这对于我处理现实世界中纷繁复杂的数据非常有指导意义。而且，书中对算法的介绍也相当到位，不仅仅列出公式，还会详细解释算法的逻辑和适用场景，甚至还提及了一些在实际工程中可能遇到的挑战和解决方案。我发现，书中很多思路和方法，即使在非通信领域，例如金融建模、社会网络分析等方面，也具有很强的借鉴价值。它教会我如何跳出单一维度的思考，用更宏观、更系统的视角去审视问题。我还在琢磨书中关于“最优协同策略”的部分，这部分内容对我启发很大，让我开始思考如何在现有系统中引入类似的协同机制，以提升整体的效率和鲁棒性。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的最大感受是，原来复杂的系统可以被如此清晰地拆解和理解。我是一名软件工程师，平时更多关注的是算法和代码实现，但对于底层的信号处理理论了解不多。这本书就像是一座桥梁，将我从宏观的应用层面，引入到了微观的信号处理世界。我非常欣赏书中对“协同”一词的深度诠释，它不仅仅是多个信号的简单叠加，更是一种智慧的整合，一种力量的倍增。书中关于“资源管理”的章节，让我对如何高效利用有限的通信资源有了全新的认识，这对于优化我的实际项目非常有启发。我尤其对书中关于“动态协同”的讨论很感兴趣，它强调了系统如何能够根据实时变化的环境和需求，灵活地调整协同策略，以达到最优性能。这种动态的、智能化的处理方式，让我看到了未来通信系统的无限可能。阅读过程中，我发现书中很多概念和方法，即使在我的日常工作中，也能找到类比和应用，例如分布式计算、并行处理等，让我感觉这本书具有非常强的普适性。我还在思考书中关于“安全性”的部分，在协同处理的场景下，如何保证信息的安全和隐私，这是一个非常值得深入探讨的问题。