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窄帶干擾和沖激噪聲的抑制與消除關鍵技術研究(英文版)

包郵 窄帶干擾和沖激噪聲的抑制與消除關鍵技術研究(英文版)

作者:劉思聰
出版社:清華大學出版社出版時間:2021-08-01
開本: 其他 頁數: 228
本類榜單:工業技術銷量榜
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窄帶干擾和沖激噪聲的抑制與消除關鍵技術研究(英文版) 版權信息

  • ISBN:9787302585152
  • 條形碼:9787302585152 ; 978-7-302-58515-2
  • 裝幀:一般膠版紙
  • 冊數:暫無
  • 重量:暫無
  • 所屬分類:>

窄帶干擾和沖激噪聲的抑制與消除關鍵技術研究(英文版) 本書特色

《窄帶干擾和沖激噪聲的抑制與消除關鍵技術研究(英文版)》介紹的新技術與新方法,有望為該無線通信、智慧照明物聯網、智能電網信息通信等領域的科研工作者的進一步研究提供一定理論基礎和技術儲備。《窄帶干擾和沖激噪聲的抑制與消除關鍵技術研究(英文版)》介紹的內容可以為新一代寬帶數字通信傳輸中窄帶干擾與沖激噪聲的抑制與消除提供相關理論基礎、技術參考和相關工程應用示范,亦可作為通信、信號處理、優化理論等方向本科生、研究生相關方向的教學科研參考書,以及工程技術人員的技術參考書籍。 本書入選“清華大學優秀博士學位論文叢書”。

窄帶干擾和沖激噪聲的抑制與消除關鍵技術研究(英文版) 內容簡介

現代通信系統對傳輸的可靠性、有效性和穩定性的需求與日俱增。然而,廣泛存在的復雜化、隨機化、高強度的窄帶干擾與沖激噪聲是系統性能的重大瓶頸,傳統方法難以有效消除其影響。《窄帶干擾和沖激噪聲的抑制與消除關鍵技術研究(英文版)》針對這一技術難點,基于經典數字通信系統理論和新型稀疏恢復理論,從新型物理層幀結構設計、**時頻聯合交織、基于壓縮感知的稀疏恢復等方面介紹窄帶干擾與沖激噪聲抑制與消除關鍵技術,適用于無線通信、電力線通信、智慧照明網絡等多種系統。

窄帶干擾和沖激噪聲的抑制與消除關鍵技術研究(英文版) 目錄

Contents









1 Introduction 1

1.1 Research Background and Aims 1

1.1.1 An Overview of Digital Communication Systems 3

1.1.2 Noises and Interferences 7

1.1.3 Characteristics and Detrimental Effects of NBI and IN 10

1.2 Related Works and Challenges 13

1.2.1 Related Works and Problems on NBI Mitigation 13

1.2.2 Related Works and Problems on IN Mitigation 15

1.3 Key Research Problems and Research Aims 18

1.4 Main Works and Contributions 19

1.5 Structural Arrangements 21

References 24

2 System Model and Fundamental Knowledge 31

2.1 An Overview of Broadband Digital Communication Systems 31

2.1.1 OFDM-Based Block Transmission 31

2.1.2 Key Techniques of OFDM-Based Block Transmission 34

2.2 Frame Structure of Broadband Digital Communication Systems 38

2.2.1 Structure of Preamble in Frame Header 39

2.2.2 Structure of Data Sub-Frame 41

2.3 Narrowband Interference Model and Impulsive Noise Model 42

2.3.1 Narrowband Interference Model 42

2.3.2 Impulsive Noise Model 46

2.4 Fundamentals of Sparse Recovery Theory 49

2.4.1 Compressed Sensing and Sparse Recovery 50

2.4.2 Structured Compressed Sensing Theory 52

2.4.3 Sparse Bayesian Learning Theory 55

References 57


3 Synchronization Frame Design for NBI Mitigation 61

3.1 Introduction 61

3.1.1 Problem Description and Related Research 61

3.1.2 Research Aims and Problems 63

3.2 Signal Model 63

3.3 Synchronization Frame Structure Design for NBI Mitigation 65

3.4 Timing and Fractional CFO Synchronization 66

3.5 Integer CFO Estimation and Signaling Detection with NBI 69

3.6 Performance Analysis of the Algorithms 71

3.7 Simulation Results and Discussions 74

3.8 Conclusion 77

References 77

4 Optimal Time Frequency Interleaving with NBI and TIN 79

4.1 Introduction 80

4.1.1 Problem Description and Related Research 80

4.1.2 Research Aims and Problems 81

4.2 System Model 82

4.3 Design of Optimal Time-Frequency Joint Interleaving Method . . . 83

4.3.1 Interleaving with Maximizing Time Diversity 84

4.3.2 Interleaving with Maximum Frequency Diversity 85

4.4 Performance Analysis of the Algorithms 88

4.5 Simulation Results and Discussions 90

4.6 Conclusion 94

References 96

5 Sparse Recovery Based NBI Cancelation 99

5.1 Introduction 99

5.1.1 Problem Description and Related Research 99

5.1.2 Research Aims and Problems 102

5.2 System Model 103

5.3 Compressed Sensing Based NBI Reconstruction 105

5.3.1 System Model of Frame Structure 105

5.3.2 Temporal Differential Measuring 109

5.3.3 Compressed Sensing Based Reconstruction Algorithm 112

5.3.4 Simulation Results and Discussions 117

5.4 Structured Compressed Sensing Based NBI Recovery 123

5.4.1 NBI and Signal Models in MIMO Systems 124

5.4.2 Spatial Multi-dimensional Differential Measuring 125

5.4.3 Structured SAMP Algorithm 128

5.4.4 Simulation Results and Discussions 132


5.5 Sparse Bayesian Learning Based NBI Recovery 136

5.5.1 System Model 136

5.5.2 BSBL Based NBI Reconstruction for CP-OFDM 141

5.5.3 Simulation Results and Discussions 147

5.6 Performance Analysis of Algorithms 151

5.7 Conclusion 156

References 157

6 Sparse Recovery Based IN Cancelation 161

6.1 Introduction 161

6.1.1 Problem Description and Related Research 161

6.1.2 Research Aims and Problems 162

6.2 System Model 163

6.3 Prior Aided Compressed Sensing Based IN Cancelation 165

6.3.1 OFDM System Model with Impulsive Noise 165

6.3.2 Priori Aided Compressed Sensing Based IN Recovery 166

6.3.3 Simulation Results and Discussions 168

6.4 Structured Compressed Sensing Based IN Cancelation 169

6.4.1 MIMO System Model with Impulsive Noise 169

6.4.2 Spatially Multi-dimensional IN Measurement 172

6.4.3 Structured Prior Aided SAMP (SPA-SAMP) Algorithm . . . 174

6.4.4 Simulation Results and Discussions 176

6.5 Compressed Sensing Joint Cancelation of NBI and IN 179

6.5.1 Time-Frequency Combined Measuring 179

6.5.2 Time-Frequency Combined Recovery of NBI and IN 182

6.5.3 Simulation Results and Discussions 186

6.6 Algorithm Performance Evaluation 190

6.7 Conclusion 198

References 199

7 Conclusions 201

7.1 Contributions 201

7.1.1 Anti-NBI Frame Design and Synchronization Method 202

7.1.2 Optimal Time-Frequency Combined Interleaving 203

7.1.3 Sparse Recovery Based NBI and IN Cancelation 204

7.2 Further Research 206

References 208


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窄帶干擾和沖激噪聲的抑制與消除關鍵技術研究(英文版) 作者簡介

劉思聰,現任廈門大學信息科學與技術學院通信工程系助理教授。曾任華為技術有限公司網絡技術研究部高級研究工程師。分別于2012年、2017年獲得清華大學電子工程系電子信息科學與技術專業學士學位、信息與通信工程專業博士學位,評為清華大學優秀博士畢業生、清華大學優秀博士學位論文、北京市優秀畢業生。主要研究領域為寬帶多媒體傳輸、通信系統噪聲干擾抑制、稀疏信號處理、壓縮感知、稀疏學習等。已發表36篇SCI/EI收錄論文,獲國家發明專利授權7項,為寬帶電力線通信物理層國家標準起草人,擔任多個IEEE權威期刊審稿人,兼任多項國際學術雜志客座編委和國際會議TPC成員。

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