{正版现货新书} 无线电波传播信道特征(普通高等学校双一流建设电子信息类专业特色教材) 9787568068918 尹学锋,程翔

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作者尹学锋,程翔

出版社华中科技大学出版社

ISBN9787568068918

出版时间2020-07

装帧平装

开本16开

定价65元

货号11060547

上书时间2026-02-03

商品详情

品相描述：全新

商品描述: 作者简介
工学博士，同济大学电子与信息工程学院教授，博士生导师, 1995年毕业于华中科技大学光电子工程系，2002、2006年于丹麦奥尔堡大学分别获得数字通信硕士学位和无线通信工学博士学位。主要研究兴趣包括电波传播信道特征、高精度参数估计算法、雷达信号处理与无线环境感知, 发表论文120余篇，英文著作一部，授权PCT国际专利8项，中国专利5项，国际信道标准两项。主要科研成果有：（1）、多种信道参数高精度估计算法，包括SAGE（空间迭代广义期望*大化）算法，多层证据框架算法，功率谱提取算法，多径粒子滤波算法，和球面波提取算法，其中SAGE算法因其能够对每条传播路径的14个参数即时延、波离方向、波达方向、多普勒频移，以及极化矩阵进行估计，已成为建立SCM， SCME模型的标准算法；（2）、实测统计信道模型成为国际标准，即基于城市场景的Relay信道特征模型成为ITU信道模型标准，无人机空地信道模型成为3GPP标准模型；（3）、针对5G场景的信道特征研究，包括13-17GHz，28 GHz，60 GHz，71-73 GHz，70-77GHz室内外场景，动静态，全双工，空对地、卫星对地面，Massive MIMO，以及地物损耗、植被损耗场景；（4）、创新随机图论信道模拟理论，拥有自主知识产权的核心仿真技术，使图论成为可代替射线追踪的低复杂度、高准确度信道仿真工具。

目录
1 传播信道特征
1.1 无线信道中的三种衰落现象
1.2 路径损耗与阴影衰落
1.3 多径衰落
1.4 多径衰落的随机特征
1.4.1 接收信号包络和相位分布
1.4.2 包络水平交叉率和平均衰落时长
1.4.3 相关函数
1.5 多径衰落的双重性
1.6 广义稳态非相关散射假设(WSSUS)
1.7 传播信道建模综述
1.7.1 MIMO信道模型的分类
1.7.2 车车信道模型的分类
1.8 小结
1.9 习题
2 通用信道模型
2.1 信道扩散函数
2.2 镜面路径模型
2.3 扩散路径模型
2.4 时变信道模型
2.5 功率谱密度(Power Spectral Density, PSD)模型
2.6 匙孔信道(keyhole channel)模型
2.7 小结
2.8 习题
3 信道测量
3.1 信道测量方法综述
3.2 信道测量设备与系统
3.3 测量数据的后处理
3.4 相位噪声的影响及解决方案
3.4.1 基于滑窗的相位噪声干扰减轻方法
3.4.2 相位噪声白化(Whitening-)SAGE算法
3.5 非全向辐射模式下的信道测量
3.6 信道测量中切换模式的选取
3.6.1 信道测量的切换模式
3.6.2 TDM模式下的多普勒频移的估计
3.6.3 参数估计的模糊度
3.6.4 切换模式最优化
3.6.5 在感知期间忽略多普勒频移带来的影响
3.6.6 切换模式对性能的影响
3.6.7 实验研究
3.7 小结
3.8 习题
4 确定性信道的参数估计
4.1 巴特莱特波束形成器
4.2 MUSIC算法
4.3 ESPRIT和Propagator方法
4.4 最大似然(Maximum-likelihood )算法
4.5 SAGE算法
4.5.1 信号模型
4.5.2 SAGE算法的推导
4.5.3 参数初始化算法
4.6 RiMAX 算法概述
4.7 基于证据框架的算法
4.7.1 多层证据框架(Multi-level evidence framework)
4.7.2 案例一: 包含指数衰减的三层证据框架
4.7.3 案例二: 包含延迟扩散的双层证据框架
4.8 小结
4.9 习题
5 统计性信道参数估计
5.1 色散参数的简要回顾
5.2 微分布散射体的参数估计算法
5.2.1 有效信号模型
5.2.2 基于镜面散射(SS)模型的估计算法
5.2.3 一阶GAM模型估计方法
5.2.4 仿真研究
5.3 基于PSD的色散估计算法
5.3.1 双向时延多普勒频移功率谱密度估计
5.3.2 信道功率谱估计算法
5.3.3 初始化步骤
5.3.4 测量数据评估
5.4 小结
5.5 习题
6 基于测量的统计信道建模
6.1 统计信道模型构建过程
6.2 基于镜面反射路径模型的聚类算法
6.2.1 基于多径簇的随机信道建模
6.2.1.1 多径簇的定义及其在信道建模中的应用
6.2.1.2 密集多径分量
6.2.1.3 多径簇的存在时长(Alive time)
6.2.1.4 分簇方法
6.2.2 基于多路径分量距离的聚类算法
6.2.2.1 多径分量距离的定义
6.2.2.2 无加权因子的MCD计算方法
6.2.2.3 路径聚类的实验结果
6.3 广义稳态观测数据长度的选择
6.3.1 基于最小扩散变化的数据分割方法
6.3.1.1 基于Kolgomorov-Smirnov假设检验的数据分割方法
6.3.2 实际测量数据分析实例
6.3.3 结论
6.4 中继和协作多点信道建模
6.4.1 背景介绍
6.4.2 SSF互相关与建模方法
6.4.3 中继信道特性的测量
6.4.4 模型提取
6.5 小结
6.6 习题
7 移动场景下的信道特征提取
7.1 研究现状
7.1.1 高铁信道特征研究
7.1.2 地铁信道特征研究
7.1.3 无人机信道特征研究
7.1.4 车车信道特征研究
7.2 基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)的信道参数跟踪估计算法
7.2.1 概览
7.2.2 EKF的结构
7.2.2.1 状态(系统)模型
7.2.2.2 观察模型
7.2.2.3 扩展卡尔曼滤波器
7.2.3 线性近似带来的模型失配
7.2.3.1 初始相位误差对EKF性能的影响
7.3 基于粒子滤波的跟踪算法
7.3.1 低复杂度的粒子滤波PF算法
7.3.1.1 粒子状态的初始化
7.3.1.2 粒子滤波算法的框架
7.3.1.3 扩展到多路径环境
7.3.2 实测算法性能验证
7.4 小结
7.5 习题

内容摘要
传播信道特征通常情况下，无线通信系统包括三个组成部分：发射端(Tx)、接收端(Rx)，以及连接发射端与接收端之问的无线信道，如图1 1所示。发射端和接收端可以在可靠性和效率之间在设计上给出很好的权衡，与此不同的是，无线信道是无法设计的。然而，传播信道特征的准确描述是任何无线通信系统设计和分析的基础。无线信道的各种概念和定义通常会让初学者感到困惑。本章将会对无线信道的一些复杂概念进行统一和简化，给读者提供相应的解释和说明。1．1无线信道中的三种衰落现象
    无线信道是发射端和接收端运行的真实环境。由于无线传播的本质特征，信号在无线信道中传播必然会产生衰落。衰落是指由传播介质或路径的变化引起接收信号功率随时问变化的现象。一般来说，衰落可以分为大尺度衰落(1arge—scale fading)和小尺度衰落(small一scale fading)。其中，大尺度衰落包括路径损耗和阴影衰落(shad0wing)。总体而言，电波在无线信道中传播会经历三种衰落现象：路径损耗，其增益用P表示；阴影衰落，其增益用s表示；多径衰落(multipath fading)，其增益用^表示。前两种衰落属于大尺度衰落。之所以称之为大尺度，是因为当移动台的移动范围大于几十个波长的时候，路径损耗和阴影衰落占据主导地位。多径衰落是指由发射端和接收端之间多个信号路径的相长干涉和相消干涉而导致的接收信号功率在波长量级的距离上快速变化。由于多径衰落可以在波长量级的距离上观察到，所以称之为小尺度衰落。小尺度衰落的出现是因为信号多径传播的存在，如图l一2所示。小尺度衰落在链路级别的性能表现，包括误码率、平均衰落持续时间，会对无线通信系统的性能产生至关重
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主编推荐
这部教材具有如下的特点：1）理论架构完整：该教材对传播信道特征的阐述较为全面，不仅对其自然机理，而且对研究方法、特征挖掘和建模过程的各个环节进行详细的介绍；2）内容新颖优选：这部教材侧重5G及B5G时代无线通信对信道特征研究的需求，介绍并分析时、空、频、极化、以及空间一致性方面的特征挖掘，围绕5G关键技术如大规模天线阵列、毫米波传输阐述相应的信道特征提取细节；3）体现学科交叉与融合：该教材的多个章节对将信道特征在通信以外领域中的应用进行了详细描述，如与雷达目标识别以及环境感知领域的交叉应用，利用信道特征通过机器学习的方式进行指纹提取用于移动终端定位，以及利用信道时变特征对环境中散射体的位移进行预测等，信道与其他功能实现之间的交叉对未来智能技术、物联网技术的发展具有重要的意义；4）方法具有较强的通用性：该部教材在信道特征研究中融入了多种信号处理的方法、贝叶斯理论、粒子滤波、卡尔曼滤波以及机器学习、深度学习、神经网络算法在信道特征提取中的应用范例，这些内容能够是读者触类旁通，举一反三，可以通过信道研究掌握多种研究方法、算法。

精彩内容
本书是一部深入介绍基于实际测量活动对无线电波传播信道在时间、空间、频率、极化域的窄带和宽带特征的作品。本书内容可分为六个部分。首先，对信道特征和普遍采用的建模形式进行概述；其次，从通用参数模型的角度，对特定收发配置下信号在时间、空间、频率等观测域的行为进行数学表征；而后，介绍宽带信道测量的理论和关键技术，包含利用商用网络进行测量的方法与细节；之后，广泛而深人地介绍多种类型的参数估计算法，以及在静态、动态场景下利用这些算法提取和确定统计性信道参量的过程；此外，详述并分析统计模型构建过程及采用的关键技术、算法和理论；最后，对基于传播图论理念进行无线信道仿真的方法进行介绍。

媒体评论
这部教材具有如下的特点：1)理论架构完整：该教材对传播信道特征的阐述较为全面，不仅对其自然机理，而且对研究方法、特征挖掘和建模过程的各个环节进行详细的介绍；2)内容新颖先进：这部教材侧重5G及B5G时代无线通信对信道特征研究的需求，介绍并分析时、空、频、极化、以及空间一致性方面的特征挖掘，围绕5G关键技术如大规模天线阵列、毫米波传输阐述相应的信道特征提取细节；3)体现学科交叉与融合：该教材的多个章节对将信道特征在通信以外领域中的应用进行了详细描述，如与雷达目标识别以及环境感知领域的交叉应用，利用信道特征通过机器学习的方式进行指纹提取用于移动终端定位，以及利用信道时变特征对环境中散射体的位移进行预测等，信道与其他功能实现之间的交叉对未来智能技术、物联网技术的发展具有重要的意义；4)方法具有较强的通用性：该部教材在信道特征研究中融入了多种信号处理的方法、贝叶斯理论、粒子滤波、卡尔曼滤波以及机器学习、深度学习、神经网络算法在信道特征提取中的应用范例，这些内容能够是读者触类旁通，举一反三，可以通过信道研究掌握多种研究方法、算法。