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無線電波傳播信道特征 版權信息
- ISBN：9787568068918
- 條形碼：9787568068918 ; 978-7-5680-6891-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
無線電波傳播信道特征 本書特色
這部教材具有如下的特點：1）理論架構完整：該教材對傳播信道特征的闡述較為全面，不僅對其自然機理，而且對研究方法、特征挖掘和建模過程的各個環節進行詳細的介紹；2）內容新穎先進：這部教材側重5G及B5G時代無線通信對信道特征研究的需求，介紹并分析時、空、頻、極化、以及空間一致性方面的特征挖掘，圍繞5G關鍵技術如大規模天線陣列、毫米波傳輸闡述相應的信道特征提取細節；3）體現學科交叉與融合：該教材的多個章節對將信道特征在通信以外領域中的應用進行了詳細描述，如與雷達目標識別以及環境感知領域的交叉應用，利用信道特征通過機器學習的方式進行指紋提取用于移動終端定位，以及利用信道時變特征對環境中散射體的位移進行預測等，信道與其他功能實現之間的交叉對未來智能技術、物聯網技術的發展具有重要的意義；4）方法具有較強的通用性：該部教材在信道特征研究中融入了多種信號處理的方法、貝葉斯理論、粒子濾波、卡爾曼濾波以及機器學習、深度學習、神經網絡算法在信道特征提取中的應用范例，這些內容能夠是讀者觸類旁通，舉一反三，可以通過信道研究掌握多種研究方法、算法。
無線電波傳播信道特征 內容簡介
本教材以相對較少的篇幅介紹了無線傳播信道諸如損耗特征、擴散特征、隨機特征、相關性以及參數域與觀測域之間的變換特征等基礎性的知識，介紹業內典型的信道研究方法，如基于實測的信道分析、基于仿真的信道分析，描述信道特征提取的流程，模型構建的步驟與得到的標準化模型形式，而后重點就近年來多個重要典型場景中的信道研究進展進行詳細描述，包括5G系統所關注的毫米波寬帶信道特征研究，高速時變情況下如車車、車地信道研究，以及無人機的空對地信道研究等，兼顧實測和仿真兩種不同方式取得的研究成果的展示與分析。
無線電波傳播信道特征 目錄
1 傳播信道特征
1.1 無線信道中的三種衰落現象
1.2 路徑損耗與陰影衰落
1.3 多徑衰落
1.4 多徑衰落的隨機特征
1.4.1 接收信號包絡和相位分布
1.4.2 包絡水平交叉率和平均衰落時長
1.4.3 相關函數
1.5 多徑衰落的雙重性
1.6 廣義穩態非相關散射假設(WSSUS)
1.7 傳播信道建模綜述
1.7.1 MIMO信道模型的分類
1.7.2 車車信道模型的分類
1.8 小結
1.9 習題
2 通用信道模型
2.1 信道擴散函數
2.2 鏡面路徑模型
2.3 擴散路徑模型
2.4 時變信道模型
2.5 功率譜密度(Power Spectral Density, PSD)模型
2.6 匙孔信道(keyhole channel)模型
2.7 小結
2.8 習題
3 信道測量
3.1 信道測量方法綜述
3.2 信道測量設備與系統
3.3 測量數據的后處理
3.4 相位噪聲的影響及解決方案
3.4.1 基于滑窗的相位噪聲干擾減輕方法
3.4.2 相位噪聲白化（Whitening-）SAGE算法
3.5 非全向輻射模式下的信道測量
3.6 信道測量中切換模式的選取
3.6.1 信道測量的切換模式
3.6.2 TDM模式下的多普勒頻移的估計
3.6.3 參數估計的模糊度
3.6.4 切換模式*優化
3.6.5 在感知期間忽略多普勒頻移帶來的影響
3.6.6 切換模式對性能的影響
3.6.7 實驗研究
3.7 小結
3.8 習題
4 確定性信道的參數估計
4.1 巴特萊特波束形成器
4.2 MUSIC算法
4.3 ESPRIT和Propagator方法
4.4 *大似然（Maximum-likelihood ）算法
4.5 SAGE算法
4.5.1 信號模型
4.5.2 SAGE算法的推導
4.5.3 參數初始化算法
4.6 RiMAX 算法概述
4.7 基于證據框架的算法
4.7.1 多層證據框架（Multi-level evidence framework）
4.7.2 案例一: 包含指數衰減的三層證據框架
4.7.3 案例二: 包含延遲擴散的雙層證據框架
4.8 小結
4.9 習題
5 統計性信道參數估計
5.1 色散參數的簡要回顧
5.2 微分布散射體的參數估計算法
5.2.1 有效信號模型
5.2.2 基于鏡面散射（SS）模型的估計算法
5.2.3 一階GAM模型估計方法
5.2.4 仿真研究
5.3 基于PSD的色散估計算法
5.3.1 雙向時延多普勒頻移功率譜密度估計
5.3.2 信道功率譜估計算法
5.3.3 初始化步驟
5.3.4 測量數據評估
5.4 小結
5.5 習題
6 基于測量的統計信道建模
6.1 統計信道模型構建過程
6.2 基于鏡面反射路徑模型的聚類算法
6.2.1 基于多徑簇的隨機信道建模
6.2.1.1 多徑簇的定義及其在信道建模中的應用
6.2.1.2 密集多徑分量
6.2.1.3 多徑簇的存在時長（Alive time）
6.2.1.4 分簇方法
6.2.2 基于多路徑分量距離的聚類算法
6.2.2.1 多徑分量距離的定義
6.2.2.2 無加權因子的MCD計算方法
6.2.2.3 路徑聚類的實驗結果
6.3 廣義穩態觀測數據長度的選擇
6.3.1 基于*小擴散變化的數據分割方法
6.3.1.1 基于Kolgomorov-Smirnov假設檢驗的數據分割方法
6.3.2 實際測量數據分析實例
6.3.3 結論
6.4 中繼和協作多點信道建模
6.4.1 背景介紹
6.4.2 SSF互相關與建模方法
6.4.3 中繼信道特性的測量
6.4.4 模型提取
6.5 小結
6.6 習題
7 移動場景下的信道特征提取
7.1 研究現狀
7.1.1 高鐵信道特征研究
7.1.2 地鐵信道特征研究
7.1.3 無人機信道特征研究
7.1.4 車車信道特征研究
7.2 基于擴展卡爾曼濾波器（EKF）的信道參數跟蹤估計算法
7.2.1 概覽
7.2.2 EKF的結構
7.2.2.1 狀態(系統)模型
7.2.2.2 觀察模型
7.2.2.3 擴展卡爾曼濾波器
7.2.3 線性近似帶來的模型失配
7.2.3.1 初始相位誤差對EKF性能的影響
7.3 基于粒子濾波的跟蹤算法
7.3.1 低復雜度的粒子濾波PF算法
7.3.1.1 粒子狀態的初始化
7.3.1.2 粒子濾波算法的框架
7.3.1.3 擴展到多路徑環境
7.3.2 實測算法性能驗證
7.4 小結
7.5 習題
1.1 無線信道中的三種衰落現象
1.2 路徑損耗與陰影衰落
1.3 多徑衰落
1.4 多徑衰落的隨機特征
1.4.1 接收信號包絡和相位分布
1.4.2 包絡水平交叉率和平均衰落時長
1.4.3 相關函數
1.5 多徑衰落的雙重性
1.6 廣義穩態非相關散射假設(WSSUS)
1.7 傳播信道建模綜述
1.7.1 MIMO信道模型的分類
1.7.2 車車信道模型的分類
1.8 小結
1.9 習題
2 通用信道模型
2.1 信道擴散函數
2.2 鏡面路徑模型
2.3 擴散路徑模型
2.4 時變信道模型
2.5 功率譜密度(Power Spectral Density, PSD)模型
2.6 匙孔信道(keyhole channel)模型
2.7 小結
2.8 習題
3 信道測量
3.1 信道測量方法綜述
3.2 信道測量設備與系統
3.3 測量數據的后處理
3.4 相位噪聲的影響及解決方案
3.4.1 基于滑窗的相位噪聲干擾減輕方法
3.4.2 相位噪聲白化（Whitening-）SAGE算法
3.5 非全向輻射模式下的信道測量
3.6 信道測量中切換模式的選取
3.6.1 信道測量的切換模式
3.6.2 TDM模式下的多普勒頻移的估計
3.6.3 參數估計的模糊度
3.6.4 切換模式*優化
3.6.5 在感知期間忽略多普勒頻移帶來的影響
3.6.6 切換模式對性能的影響
3.6.7 實驗研究
3.7 小結
3.8 習題
4 確定性信道的參數估計
4.1 巴特萊特波束形成器
4.2 MUSIC算法
4.3 ESPRIT和Propagator方法
4.4 *大似然（Maximum-likelihood ）算法
4.5 SAGE算法
4.5.1 信號模型
4.5.2 SAGE算法的推導
4.5.3 參數初始化算法
4.6 RiMAX 算法概述
4.7 基于證據框架的算法
4.7.1 多層證據框架（Multi-level evidence framework）
4.7.2 案例一: 包含指數衰減的三層證據框架
4.7.3 案例二: 包含延遲擴散的雙層證據框架
4.8 小結
4.9 習題
5 統計性信道參數估計
5.1 色散參數的簡要回顧
5.2 微分布散射體的參數估計算法
5.2.1 有效信號模型
5.2.2 基于鏡面散射（SS）模型的估計算法
5.2.3 一階GAM模型估計方法
5.2.4 仿真研究
5.3 基于PSD的色散估計算法
5.3.1 雙向時延多普勒頻移功率譜密度估計
5.3.2 信道功率譜估計算法
5.3.3 初始化步驟
5.3.4 測量數據評估
5.4 小結
5.5 習題
6 基于測量的統計信道建模
6.1 統計信道模型構建過程
6.2 基于鏡面反射路徑模型的聚類算法
6.2.1 基于多徑簇的隨機信道建模
6.2.1.1 多徑簇的定義及其在信道建模中的應用
6.2.1.2 密集多徑分量
6.2.1.3 多徑簇的存在時長（Alive time）
6.2.1.4 分簇方法
6.2.2 基于多路徑分量距離的聚類算法
6.2.2.1 多徑分量距離的定義
6.2.2.2 無加權因子的MCD計算方法
6.2.2.3 路徑聚類的實驗結果
6.3 廣義穩態觀測數據長度的選擇
6.3.1 基于*小擴散變化的數據分割方法
6.3.1.1 基于Kolgomorov-Smirnov假設檢驗的數據分割方法
6.3.2 實際測量數據分析實例
6.3.3 結論
6.4 中繼和協作多點信道建模
6.4.1 背景介紹
6.4.2 SSF互相關與建模方法
6.4.3 中繼信道特性的測量
6.4.4 模型提取
6.5 小結
6.6 習題
7 移動場景下的信道特征提取
7.1 研究現狀
7.1.1 高鐵信道特征研究
7.1.2 地鐵信道特征研究
7.1.3 無人機信道特征研究
7.1.4 車車信道特征研究
7.2 基于擴展卡爾曼濾波器（EKF）的信道參數跟蹤估計算法
7.2.1 概覽
7.2.2 EKF的結構
7.2.2.1 狀態(系統)模型
7.2.2.2 觀察模型
7.2.2.3 擴展卡爾曼濾波器
7.2.3 線性近似帶來的模型失配
7.2.3.1 初始相位誤差對EKF性能的影響
7.3 基于粒子濾波的跟蹤算法
7.3.1 低復雜度的粒子濾波PF算法
7.3.1.1 粒子狀態的初始化
7.3.1.2 粒子濾波算法的框架
7.3.1.3 擴展到多路徑環境
7.3.2 實測算法性能驗證
7.4 小結
7.5 習題
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無線電波傳播信道特征 作者簡介
工學博士，同濟大學電子與信息工程學院教授，博士生導師, 1995年畢業于華中科技大學光電子工程系，2002、2006年于丹麥奧爾堡大學分別獲得數字通信碩士學位和無線通信工學博士學位。主要研究興趣包括電波傳播信道特征、高精度參數估計算法、雷達信號處理與無線環境感知, 發表論文120余篇，英文著作一部，授權PCT國際專利8項，中國專利5項，國際信道標準兩項。主要科研成果有：（1）、多種信道參數高精度估計算法，包括SAGE（空間迭代廣義期望*大化）算法，多層證據框架算法，功率譜提取算法，多徑粒子濾波算法，和球面波提取算法，其中SAGE算法因其能夠對每條傳播路徑的14個參數即時延、波離方向、波達方向、多普勒頻移，以及極化矩陣進行估計，已成為建立SCM， SCME模型的標準算法；（2）、實測統計信道模型成為國際標準，即基于城市場景的Relay信道特征模型成為ITU信道模型標準，無人機空地信道模型成為3GPP標準模型；（3）、針對5G場景的信道特征研究，包括13-17GHz，28 GHz，60 GHz，71-73 GHz，70-77GHz室內外場景，動靜態，全雙工，空對地、衛星對地面，Massive MIMO，以及地物損耗、植被損耗場景；（4）、創新隨機圖論信道模擬理論，擁有自主知識產權的核心仿真技術，使圖論成為可代替射線追蹤的低復雜度、高準確度信道仿真工具。
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