空間信號協同處理理論與技術 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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☆☆☆☆☆

白琳，李敏，李穎，於全 著

圖書標籤:

• 信號處理
• 協同處理
• 空間信號
• 無綫通信
• 雷達
• 傳感器網絡
• 優化算法
• 信息融閤
• 陣列信號處理
• 自適應濾波

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115412409

版次：01

商品編碼：12155368

包裝：精裝

叢書名： 學術中國●院士係列 未來網絡創新技術研究係列

開本：16開

齣版時間：2017-03-01

用紙：膠版紙

頁數：206

正文語種：中文

編輯推薦

1.理論基礎和創新技術成果的綜閤體；
2.科研工作的理想參考書；
3.全新科研項目的技術成果；
4.本書作者所在的團隊多年來一直緻力於空間信號處理方麵的相關研究，已承擔過多項國傢重點科研項目，具有從理論到工程實踐的相關基礎。

內容簡介

本書從空間信號協同傳輸以及MIMO係統的原理齣發，分彆從信號的發送、接收兩個方麵介紹如何利用空間信號協同處理理論與技術來提升MIMO係統的信號傳輸性能以及頻譜利用率。本書主要內容包括信號發送端的單用戶、多用戶以及中繼波束成形技術，討論瞭理想信道狀態信息、非理想信道狀態信息以及同信道乾擾情況下的波束成形設計；信號接收端的串行乾擾消除技術、格基規約技術、迭代檢測譯碼技術以及信道估計檢測雙重迭代技術。
本書較好的結閤瞭理論與工程實踐，內容豐富，具有較為簡潔的行文風格，適用於具有一定無綫通信專業基礎的高校研究生以及相關領域的科研工作者與工程師們。

作者簡介

白琳，2004年獲華中科技大學學士學位；2007年、2010年分彆獲英國威爾士大學-斯旺西碩士（with Distinction）及博士學位；2011年至今任北京航空航天大學電子信息工程學院副教授，碩士生導師，並入選北京航空航天大學第二批“卓越百人”人纔計劃。主要研究方嚮包括無綫通信信號處理技術、MIMO 通信係統、智能天綫波束形成設計、空間信息傳輸、航空寬帶通信研究等，主持國傢自然科學基金兩項。

於全，中國工程院院士，中國電子係統設備工程公司研究員，西安電子科技大學、北京郵電大學兼職教授、博士生導師。1992年獲法國裏摩日大學博士學位。主要研究方嚮包括無綫網絡規劃與設計、軟件無綫電、認知網絡、移動互聯網等。曾獲國傢科技進步一等奬1項、二等奬1項，部級科技進步一等奬4項。發錶學術論文近百篇。

目錄

第1 章緒論 8
第2章 信號發送與波束成形技術概述 12
2．1 信號發送基礎 12
2．1．1 單天綫係統的容量極限 12
2．1．2 突破容量極限——多天綫係統 13
2．1．3 多天綫技術應用模式 14
2．2 MIMO波束成形技術 15
2．2．1 單用戶波束成形技術 15
2．2．2 多用戶波束成形技術 15
2．3 MIMO中繼波束成形技術 19
2．4 小結 23
參考文獻 23
第3章 理想條件下MIMO中繼係統波束成形 26
3．1 MIMO係統波束成形方案 26
3．2 MIMO中繼係統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 仿真結果 36
3．4 小結 39
3．5 附錄 40
參考文獻 45
第4章 非理想CSI條件下MIMO中繼係統波束成形 48
4．1 非理想CSI下MIMO係統的波束成形方案 48
4．2 非理想CSI條件下MIMO中繼係統波束成形方案及性能 50
4．3 仿真結果 55
4．4 小結 58
4．5 附錄 58
參考文獻 64
第5章 存在CCI條件下MIMO中繼係統波束成形 65
5．1 存在CCI條件下MIMO係統波束成形 65
5．2 MIMO中繼係統波束形成 68
5．3 仿真結果 74
5．4 小結 77
5．5 附錄 78
參考文獻 83
第6章 串行乾擾消除與列錶檢測法 86
6．1 MIMO信號檢測基礎 86
6．1．1 MIMO係統基礎 86
6．1．2 經典MIMO信號檢測 89
6．2 串行乾擾消除技術 92
6．2．1 QR分解 92
6．2．2 ZF-SIC檢測 93
6．2．3 MMSE-SIC檢測 96
6．2．4 仿真結果 97
6．3 基於串行乾擾消除的列錶檢測方法 100
6．3．1 列錶檢測 100
6．3．2 排序與檢測 103
6．3．3 子檢測 105
6．3．4 性能分析 108
6．3．5 仿真結果 109
6．4 小結 110
參考文獻 111
第7章 基於格基規約的檢測技術 113
7．1 基於格基的天綫陣信號組閤概述 113
7．2 基於格基規約的MIMO係統檢測 115
7．2．1 基於格基規約的綫性檢測 116
7．2．2 基於格基規約的SIC檢測 118
7．2．3 兩基底係統的格基規約方式 121
7．2．4 兩基底係統的高斯格基規約 125
7．2．5 LLL算法和CLLL算法 130
7．2．6 性能評價 136
7．2．7 仿真結果 144
7．3 格基法列錶檢測 147
7．3．1 算法描述 148
7．3．2 格基法檢測 149
7．3．3 LR域中列錶的生成 150
7．3．4 錶長的影響 152
7．3．5 復雜度分析 154
7．3．6 格基法列錶檢測的構成 155
7．4 小結 164
參考文獻 165
第8章 高性能低復雜度迭代信號檢測與譯碼技術 168
8．1 迭代信號檢測與譯碼接收機結構 168
8．1．1 MIMO係統模型 168
8．1．2 MIMO傳統檢測技術 169
8．2 基於比特級濾波的檢測譯碼技術 173
8．2．1 基於LR的比特級MMSE濾波器設計 174
8．2．2 整體擾動列錶生成 175
8．3 基於隨機采樣的檢測譯碼技術 177
8．3．1 係統模型 177
8．3．2 基於非IDD係統隨機抽樣檢測 177
8．3．3 基於IDD係統的隨機抽樣檢測 179
8．3．4 高效抽樣取整方法 180
8．4 MMSE檢測 181
8．4．1 比特級MMSE檢測 181
8．4．2 部分比特級MMSE檢測 181
8．5 仿真結果及性能分析 183
8．6 小結 186
8．7 參考文獻 187
第9章 低復雜度雙重迭代接收機 188
9．1 信道估計技術 188
9．1．1 信道估計概述及分類 188
9．1．2 半盲信道估計技術 189
9．2 迭代信道估計技術 191
9．3 雙重迭代接收機 192
9．3．1 雙重迭代接收機結構設計 192
9．3．2 基於雙重迭代接收機的迭代信道估計與信號檢測方法 194
9．3．3 正交分離度準則 195
9．3．4． 最小誤碼準則 196
9．4 仿真結果及性能分析 198
9．5 小結 201
9．6 參考文獻 201
通用符號錶 203
名 詞 索 引 204

《信號海洋中的導航者：低秩建模與壓縮感知理論解析》 引言 在浩瀚的信號海洋中，我們如同置身於一個信息爆炸的時代。從天文學觀測到的遙遠星係發齣的微弱光信號，到醫學影像中描繪人體內部結構的復雜波形，再到通信係統中承載海量數據的電磁波，信號無處不在，它們蘊含著深刻的規律和豐富的價值。然而，這些信號往往在采集過程中麵臨著分辨率低、噪聲乾擾、存儲成本高昂以及實時處理的嚴峻挑戰。如何從海量、冗餘甚至殘缺的數據中高效、準確地提取齣關鍵信息，成為現代科學技術發展中亟待解決的核心問題。 《信號海洋中的導航者：低秩建模與壓縮感知理論解析》一書，正是一次對這一核心問題的深入探索與係統梳理。本書並非泛泛而談，而是將目光聚焦於兩個極具前瞻性與顛覆性的理論工具——低秩建模（Low-Rank Modeling）與壓縮感知（Compressed Sensing, CS）。這兩個理論在各自領域都取得瞭突破性的進展，並且在實際應用中展現齣巨大的潛力，尤其是在處理大規模、高維度信號數據時，它們提供瞭全新的視角和強大的解決方案。 本書的寫作目的，在於為廣大科研人員、工程師以及相關領域的學生提供一本係統、深入、易於理解的理論專著。我們旨在剖析低秩建模和壓縮感知這兩大理論的精髓，闡述其背後的數學原理、核心算法以及在各個領域的典型應用。我們希望通過本書，能夠幫助讀者建立起對這些先進信號處理理論的深刻認識，掌握運用這些理論解決實際問題的能力，並能夠啓發新的研究思路和技術創新。 第一章：信號的低秩本質與低秩建模基礎 本章我們將首先探討現實世界中海量信號數據普遍存在的“低秩”特性。我們將深入分析，為什麼許多高維度的信號，如圖像、視頻、光譜數據等，其背後往往隱藏著更低維度的結構或潛在的生成機製。我們會從綫性代數的角度，引入矩陣秩的概念，並闡述低秩矩陣的定義及其重要性。 接著，我們將係統介紹低秩建模的核心思想。這包括如何將原始信號數據錶示為一個或多個矩陣，並假設這些矩陣具有低秩結構。我們將詳細講解幾種經典的低秩近似方法，例如奇異值分解（Singular Value Decomposition, SVD）及其在低秩近似中的應用。我們將剖析SVD如何通過保留主要的奇異值和對應的奇異嚮量來獲得原矩陣的最佳低秩逼近，從而實現數據的降維、去噪和特徵提取。 此外，本章還會介紹其他重要的低秩建模技術，如主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）和獨立成分分析（Independent Component Analysis, ICA），並分析它們與SVD在低秩近似上的聯係與區彆。我們將詳細講解這些方法的基本原理，如何從數據中提取齣低維度的“有效”信息，以及它們在信號處理中的優勢。 第二章：低秩建模在信號處理中的應用 在理解瞭低秩建模的基本原理後，本章將聚焦於其在各類信號處理任務中的廣泛應用。我們將通過具體的案例分析，展示低秩建模如何為解決實際問題提供有效的解決方案。 信號去噪與增強： 許多信號在采集過程中會受到各種噪聲的汙染，嚴重影響其質量。低秩建模可以利用信號的低秩結構與噪聲的隨機性差異，通過低秩逼近來有效去除噪聲，提升信號的信噪比，使得原本模糊不清的信號變得清晰。我們將討論如何構建包含信號和噪聲的觀測矩陣，並通過低秩逼近來分離齣低秩的信號分量。 數據降維與特徵提取： 高維信號數據往往包含大量的冗餘信息，直接處理會帶來巨大的計算負擔。低秩建模能夠捕捉到數據中的主要變化方嚮，將高維數據映射到低維度的特徵空間，從而實現高效的數據錶示和處理。我們將分析PCA等方法如何提取齣數據的關鍵特徵，為後續的分類、聚類等任務奠定基礎。 信號恢復與缺失數據填補： 在某些情況下，我們隻能獲取到信號的局部或殘缺信息，例如圖像的部分區域缺失，或者傳感器故障導緻部分數據丟失。低秩建模可以利用信號整體的低秩特性，來推斷和恢復缺失的部分，完成數據的完整性。我們將介紹如何利用低秩矩陣的約束來求解缺失值問題。 異常檢測： 信號中的異常點或離群值往往代錶著重要的事件或潛在的故障。低秩建模可以有效地檢測齣那些不符閤數據低秩結構的點，從而實現異常檢測。我們將探討如何通過分析數據與低秩模型的殘差來識彆異常。 第三章：壓縮感知的理論基礎與數學框架 本章將全麵介紹壓縮感知（Compressed Sensing, CS）這一顛覆性的信號采樣理論。我們將從其核心思想齣發，即“信號在某個變換域是稀疏的”，來闡述壓縮感知為何能夠突破奈奎斯特定理的限製，實現信號的“壓縮”采樣。 我們將詳細解析稀疏性（Sparsity）的概念，並介紹幾種常見的稀疏變換域，如離散傅裏葉變換（DFT）、離散餘弦變換（DCT）、小波變換（Wavelet Transform）等，以及如何判定一個信號在特定變換域下的稀疏性。 接著，我們將深入探討壓縮感知的關鍵數學工具——感知矩陣（Sensing Matrix）。我們將講解感知矩陣的設計原則，以及感知矩陣與信號稀疏域之間的關係。本書將重點介紹在壓縮感知中至關重要的兩個性質：相乾性（Coherence）與 Restricted Isometry Property (RIP)。我們將詳細闡述這兩個性質對信號成功恢復的影響，並介紹一些常用的感知矩陣類型，如高斯隨機矩陣、伯努利隨機矩陣等。 此外，本章還將介紹壓縮感知理論的數學基礎，包括凸集分析（Convex Set Analysis）和凸優化（Convex Optimization）。我們將解釋，為什麼在感知矩陣滿足RIP性質時，可以通過求解一個凸優化問題來精確或近似地恢復齣原始信號。 第四章：壓縮感知的信號恢復算法 信號的恢復是壓縮感知理論的實踐核心。本章將係統介紹幾種主流的信號恢復算法，並分析它們的原理、優缺點以及適用場景。 貪婪類算法（Greedy Algorithms）： 我們將重點介紹匹配追蹤（Matching Pursuit, MP）及其改進算法，如正交匹配追蹤（Orthogonal Matching Pursuit, OMP）。這些算法通過迭代地選擇與信號最相關的“原子”（稀疏基嚮量），逐步逼近並恢復齣原始信號。我們將詳細解析OMP算法的迭代過程和收斂性。 凸優化類算法（Convex Optimization Algorithms）： 本章將深入探討基於凸優化的信號恢復方法。我們將介紹基追蹤（Basis Pursuit, BP）算法，它通過求解一個L1範數最小化問題來實現信號的稀疏恢復。我們還將介紹Lasso（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）算法，它在迴歸問題中引入L1範數懲罰項，實現特徵選擇和稀疏建模。此外，我們還會介紹迭代收縮閾值算法（Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm, ISTA）及其加速版本，如快速迭代收縮閾值算法（Fast Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm, FISTA），這些算法在求解L1範數正則化問題方麵具有高效性。 貝葉斯類算法（Bayesian Algorithms）： 考慮到實際信號的非稀疏性或模型的不確定性，本章還會簡要介紹基於貝葉斯推斷的恢復方法，如馬爾可夫鏈濛特卡洛（Markov Chain Monte Carlo, MCMC）方法，它們能夠提供信號的概率分布信息，從而獲得更魯棒的恢復結果。 第五章：低秩建模與壓縮感知的融閤理論與應用 本章將進一步拓展，探討低秩建模與壓縮感知這兩個強大理論的結閤所産生的協同效應。許多現實世界的信號，不僅具有低秩特性，同時也符閤稀疏性假設。將兩者結閤，能夠更有效地處理復雜的數據問題。 我們將介紹低秩與稀疏聯閤建模（Joint Low-Rank and Sparse Modeling）的思想。例如，在一個場景中，我們可能觀測到的是一個由低秩背景和稀疏前景組成的信號，如視頻中的靜態背景（低秩）和移動的目標（稀疏）。本書將探討如何設計算法，同時利用信號的低秩性和稀疏性來進行更精確的恢復和分析。 視頻背景減除： 經典的視頻背景減除問題可以看作是一個低秩與稀疏聯閤恢復問題。低秩分量代錶相對靜態的背景，稀疏分量代錶前景中運動的物體。我們將介紹如何利用凸優化方法來求解這類問題。 異常檢測與信號分離： 在復雜信號混閤的情況下，低秩與稀疏聯閤建模可以幫助我們有效地分離齣不同的信號成分，並檢測齣其中的異常部分。 高維數據分析： 對於具有低秩結構但又在高維空間中錶現齣稀疏性的數據，低秩與稀疏聯閤模型能夠提供更優的降維和特徵提取能力。 第六章：低秩建模與壓縮感知的前沿進展與未來展望 本章將帶領讀者展望低秩建模和壓縮感知領域的最新研究進展和未來發展方嚮。 非綫性低秩建模： 探討如何處理非綫性變換域下的稀疏性，以及如何將低秩思想應用於更復雜的非綫性信號模型。 自適應感知矩陣設計： 研究如何根據信號的特性動態地設計感知矩陣，以獲得更好的采樣效率和恢復性能。 深度學習與低秩/壓縮感知： 探討深度學習與低秩建模、壓縮感知相結閤的最新趨勢，例如如何利用神經網絡來學習信號的稀疏錶示或進行感知矩陣的設計，以及如何將低秩與壓縮感知作為神經網絡的模塊。 在新興技術中的應用： 展望低秩建模和壓縮感知在人工智能、大數據、物聯網、5G通信、生物醫學工程、天文學等新興技術領域的潛在應用與突破。 結論 《信號海洋中的導航者：低秩建模與壓縮感知理論解析》一書，旨在為讀者提供一條清晰的學習路徑，從理解信號的內在規律，到掌握強大的數學工具，再到運用前沿的理論解決實際問題。我們相信，通過對低秩建模和壓縮感知這兩個理論的深入學習，讀者將能夠更好地理解和處理海量信號數據，並在各自的研究和工程領域取得更大的成就。這本書是我們在這個充滿機遇與挑戰的信號處理時代，奉獻的一份努力，希望能成為您探索信號奧秘的有力助手。

評分☆☆☆☆☆

這是一本讓我感到“燒腦”卻又欲罷不能的書。我一直對那些能夠解決實際問題的復雜技術理論非常著迷，而這本書恰恰滿足瞭我的這種“口味”。作者的敘述風格非常獨特，有時像一位循循善誘的導師，將高深的原理娓娓道來，有時又像一位經驗豐富的工程師，直接切入問題的核心，給齣擲地有聲的解決方案。我最喜歡的是它在介紹各種信號處理技術時，不僅僅是羅列，而是將其置於一個更大的協同處理的框架下進行講解，讓我能夠清晰地看到各種技術之間的聯係和協同作用。比如，在講解“空間”這個概念時，書中並沒有僅僅局限於幾何意義，而是將其擴展到信息空間、狀態空間等多個維度，這極大地拓展瞭我對“空間”的理解。我對書中關於“魯棒性”和“自適應性”的討論尤為感興趣。在現代通信係統中，信號的傳播環境韆變萬化，如何讓係統在各種惡劣條件下都能保持穩定和高效，是至關重要的問題。這本書從理論和技術層麵，都給齣瞭非常深入的解答，讓我受益匪淺。我還在反復咀嚼關於“分布式優化”的章節，它揭示瞭如何通過去中心化的方式，實現全局的最優，這種思想在很多領域都具有顛覆性的意義。

評分☆☆☆☆☆

我最近在學習一種全新的數據分析方法，希望能找到一些能夠幫助我理解復雜係統間相互作用的理論框架。偶然間接觸到這本書，一開始隻是抱著試試看的心態，沒想到它帶來的啓發遠超我的預期。書中關於“協同”的概念，在我看來，不僅僅是技術層麵的疊加，更是一種思想的升華。它強調瞭不同單元之間如何通過信息共享和協調，來剋服單體能力的局限，達到意想不到的效果。我特彆對書中關於“信息融閤”的論述印象深刻，作者用生動形象的比喻，解釋瞭如何將來自不同源頭的、可能存在噪聲和不確定性的信息，整閤成為一個更可靠、更全麵的認識。這對於我處理現實世界中紛繁復雜的數據非常有指導意義。而且，書中對算法的介紹也相當到位，不僅僅列齣公式，還會詳細解釋算法的邏輯和適用場景，甚至還提及瞭一些在實際工程中可能遇到的挑戰和解決方案。我發現，書中很多思路和方法，即使在非通信領域，例如金融建模、社會網絡分析等方麵，也具有很強的藉鑒價值。它教會我如何跳齣單一維度的思考，用更宏觀、更係統的視角去審視問題。我還在琢磨書中關於“最優協同策略”的部分，這部分內容對我啓發很大，讓我開始思考如何在現有係統中引入類似的協同機製，以提升整體的效率和魯棒性。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的最大感受是，原來復雜的係統可以被如此清晰地拆解和理解。我是一名軟件工程師，平時更多關注的是算法和代碼實現，但對於底層的信號處理理論瞭解不多。這本書就像是一座橋梁，將我從宏觀的應用層麵，引入到瞭微觀的信號處理世界。我非常欣賞書中對“協同”一詞的深度詮釋，它不僅僅是多個信號的簡單疊加，更是一種智慧的整閤，一種力量的倍增。書中關於“資源管理”的章節，讓我對如何高效利用有限的通信資源有瞭全新的認識，這對於優化我的實際項目非常有啓發。我尤其對書中關於“動態協同”的討論很感興趣，它強調瞭係統如何能夠根據實時變化的環境和需求，靈活地調整協同策略，以達到最優性能。這種動態的、智能化的處理方式，讓我看到瞭未來通信係統的無限可能。閱讀過程中，我發現書中很多概念和方法，即使在我的日常工作中，也能找到類比和應用，例如分布式計算、並行處理等，讓我感覺這本書具有非常強的普適性。我還在思考書中關於“安全性”的部分，在協同處理的場景下，如何保證信息的安全和隱私，這是一個非常值得深入探討的問題。

評分☆☆☆☆☆

讀這本書的過程，就像是在進行一場智力探險。我之前接觸過一些信號處理的基礎知識，但總是感覺缺乏一個能夠將它們串聯起來的“骨架”。這本書恰好扮演瞭這個角色。它從最基本的信號模型齣發，逐步構建起復雜的協同處理係統，讓我在學習的過程中，能夠清晰地看到知識的層層遞進。讓我印象深刻的是，書中在介紹不同的協同技術時，都會給齣詳細的數學推導和仿真分析，讓我能夠深刻理解這些技術的原理和優劣。而且，作者並沒有迴避一些技術難題，而是將其作為探討的重點，並提齣瞭各種創新的解決方法。我特彆喜歡書中關於“魯棒感知”的章節，它探討瞭如何在存在乾擾和噪聲的情況下，依然能夠準確地獲取和處理信息，這對於我理解高可靠通信和目標探測等應用非常有幫助。這本書不僅僅是提供知識，更是在傳授一種思考問題的方式。它鼓勵讀者去探索未知，去挑戰極限，去尋找更優的解決方案。我還在琢磨書中關於“智能協同”的部分，感覺它預示著未來通信係統的發展方嚮，讓我充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是讓人眼前一亮！我一直對無綫通信和信號處理領域充滿好奇，但市麵上很多書籍要麼過於理論化，要麼過於淺顯，難以找到一個真正平衡且深入的切入點。當我翻開這本書時，立刻被它清晰的結構和係統性的講解所吸引。作者似乎非常有經驗，能夠將復雜的概念分解成易於理解的部分。我尤其欣賞它在闡述核心理論時的嚴謹性，每一個公式、每一個推導都經過深思熟慮，而且並非為瞭炫技而堆砌，而是真正服務於理解。更讓我驚喜的是，書中不僅僅停留在理論層麵，還花瞭相當大的篇幅來介紹相關的技術和實際應用。比如，關於分布式信號處理的章節，詳細講解瞭如何通過協同的方式，利用多傳感器獲取的信息來提升整體的感知和處理能力，這對於我理解當下火熱的物聯網、無人係統等領域非常有幫助。書中的圖示也很精煉，幫助我快速抓住關鍵點。閱讀過程中，我感覺自己仿佛置身於一個先進的實驗室，親身參與到信號協同處理的實踐中，這種沉浸式的學習體驗是很多教材難以提供的。總的來說，這本書為我打開瞭一扇通往信號協同處理世界的大門，讓我對這個領域的認識提升到瞭一個新的高度，也激發瞭我進一步深入研究的興趣。