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面向6G的可見光通信關鍵技術 版權信息
- ISBN：9787115605153
- 條形碼：9787115605153 ; 978-7-115-60515-3
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
面向6G的可見光通信關鍵技術 本書特色
6G光子學前沿系列，系統性地介紹了6G光子學核心原理和前沿技術。
面向6G的可見光通信關鍵技術，有望在未來10—15年內顛覆由歐美發達國家主導的光電子芯片生態，并在未來的光子信息時代占據戰略制高點
面向6G的可見光通信關鍵技術 內容簡介
本書主要介紹了面向6G的可見光通信關鍵技術。介紹了可見光通信的由來，說明了在6G通信中發展可見光通信的必要性，同時介紹了國內外的研究現狀及6G可見光通信的主要應用場景與優勢。其次，分別從可見光通信在6G中的網絡架構、可見光通信系統的結構、優選調制技術、信號處理技術等方面具體介紹了實現6G可見光通信所采用的優選技術和關鍵算法。再次，介紹了人工智能在可見光通信中的應用以及可見光通信MIMO疊加調制技術。本書在介紹具體技術的同時，給出了作者的研究團隊基于相關技術理論的實驗成果。對6G可見光通信的未來發展趨勢進行了展望。 本書適合從事通信領域相關工作尤其是可見光通信研究和6G研究的工程技術人員，以及高等院校通信工程等相關專業的研究生和教師閱讀。
面向6G的可見光通信關鍵技術 目錄
第 1章 概述 001
1.1 背景 002
1.2 國內外研究現狀 006
1.2.1 國外研究現狀 006
1.2.2 國內研究現狀 007
1.3 本書章節結構 008
參考文獻 009
第 2章 VLC在6G中的網絡架構 013
2.1 空天地海一體化網絡 014
2.2 天基可見光激光通信 015
2.2.1 國內外研究現狀 017
2.2.2 重要意義及發展趨勢 021
2.3 海基水下VLC 022
2.3.1 國內外研究現狀 023
2.3.2 重要意義及發展趨勢 025
2.4 陸基VLC 026
2.4.1 可見光傳輸鏈路 027
2.4.2 VLC組網 028
2.4.3 重要意義及發展趨勢 031
2.5 本章小結 031
參考文獻 031
第3章 VLC系統的結構 035
3.1 VLC系統 036
3.2 LED發射器件 037
3.2.1 RGB LED 037
3.2.2 PC-LED 039
3.2.3 OLED 040
3.2.4 Micro LED 040
3.3 LD發射器件 041
3.3.1 非極性GaN激光二極管 041
3.3.2 兩段式激光與光子集成 042
3.3.3 超輻射發光二極管 043
3.4 集成PIN陣列 044
3.5 柔性探測器 045
3.6 本章小結 047
參考文獻 047
第4章 VLC的先進調制技術 049
4.1 PAM技術 050
4.2 DMT調制技術 051
4.3 CAP調制與解調原理 053
4.4 自適應比特功率加載OFDM 054
4.4.1 SNR估測技術 054
4.4.2 自適應比特功率分配技術 057
4.5 DFT-S OFDM調制 062
4.6 幾何整形與概率整形技術 063
4.6.1 幾何整形 063
4.6.2 概率整形 067
4.7 多帶超奈奎斯特脈沖成形CAP調制 076
4.7.1 超奈奎斯特機制 076
4.7.2 多帶CAP調制解調原理 078
4.7.3 多帶CAP FTN VLC 079
4.8 本章小結 083
參考文獻 083
第5章 VLC的信號處理技術 087
5.1 VLC系統信道特性與均衡技術的必要性 088
5.2 硬件預均衡技術 089
5.2.1 雙級聯定阻對稱T型幅度均衡器 092
5.2.2 硬件預均衡電路仿真結果 094
5.2.3 硬件預均衡電路測試結果 097
5.3 軟件預均衡技術 100
5.3.1 時域均衡器 100
5.3.2 基于FIR濾波器的軟件預均衡技術 101
5.3.3 基于OFDM調制的軟件預均衡技術 108
5.3.4 軟件預均衡技術仿真 110
5.4 線性后均衡技術 111
5.4.1 LMS后均衡技術 112
5.4.2 RLS后均衡技術 113
5.5 非線性后均衡技術 115
5.6 VLC線性/非線性聯合后均衡技術 118
5.7 基于無記憶冪級數的自適應軟件預均衡技術 120
5.8 本章小結 121
參考文獻 122
第6章 傳統機器學習在VLC中的應用 125
6.1 傳統機器學習在VLC中的應用概述 126
6.2 機器學習算法 128
6.2.1 基于聚類的K-Means算法 128
6.2.2 GMM算法 138
6.2.3 DBSCAN算法 145
6.2.4 基于SVM的信號處理 152
6.2.5 基于ICA的多帶CAP算法 158
6.3 本章小結 176
參考文獻 176
第7章 深度學習在VLC中的應用 181
7.1 深度學習在VLC中的應用概述 182
7.2 深度學習神經網絡算法 183
7.2.1 GK-DNN 183
7.2.2 基于雙分支神經網絡的DBMLP 194
7.2.3 MIMO-MBNN 203
7.2.4 基于STFT的二維圖像網絡算法 212
7.3 本章小結 219
參考文獻 219
第8章 VLC MIMO疊加調制技術 223
8.1 MIMO與疊加調制概述 224
8.2 PAM7疊加調制 231
8.2.1 傳統PAM-MISO系統 231
8.2.2 等概率預編碼方案 234
8.2.3 數值仿真分析 236
8.2.4 基于等概率預編碼方案的UVLC系統 240
8.3 QAM信號的疊加調制 243
8.3.1 疊加調制 243
8.3.2 接收端的疊加調制分離技術 247
8.3.3 基于OC的MISO-VLC實驗 251
8.4 方形星座點疊加調制 256
8.4.1 方形幾何整形的研究背景 256
8.4.2 方形幾何整形的原理 257
8.4.3 SGS-8QAM UVLC系統實驗研究 258
8.4.4 SGS-32QAM和SGS-128QAM UVLC系統實驗研究 262
8.4.5 SGS-32QAM FSO VLC系統實驗研究 270
8.4.6 SGS-64QAM和SGS-128QAM混合調制UVLC實驗研究 274
8.5 PS-MISO疊加編碼調制 282
8.5.1 概率星座整形及疊加編碼調制技術在16QAM MISO- VLC系統中的實驗研究 283
8.5.2 概率星座整形及疊加編碼調制技術在32QAM MISO- VLC系統中的實驗研究 288
8.6 MBNN的PAM疊加QAM實驗 292
8.7 本章小結 297
參考文獻 298
第9章 6G VLC的發展趨勢 303
9.1 高速VLC中的新器件 304
9.2 從P2P走向MIMO 306
9.3 柔性器件 307
9.4 6G VLC的挑戰與展望 308
9.5 本章小結 311
參考文獻 311
名詞索引 313
1.1 背景 002
1.2 國內外研究現狀 006
1.2.1 國外研究現狀 006
1.2.2 國內研究現狀 007
1.3 本書章節結構 008
參考文獻 009
第 2章 VLC在6G中的網絡架構 013
2.1 空天地海一體化網絡 014
2.2 天基可見光激光通信 015
2.2.1 國內外研究現狀 017
2.2.2 重要意義及發展趨勢 021
2.3 海基水下VLC 022
2.3.1 國內外研究現狀 023
2.3.2 重要意義及發展趨勢 025
2.4 陸基VLC 026
2.4.1 可見光傳輸鏈路 027
2.4.2 VLC組網 028
2.4.3 重要意義及發展趨勢 031
2.5 本章小結 031
參考文獻 031
第3章 VLC系統的結構 035
3.1 VLC系統 036
3.2 LED發射器件 037
3.2.1 RGB LED 037
3.2.2 PC-LED 039
3.2.3 OLED 040
3.2.4 Micro LED 040
3.3 LD發射器件 041
3.3.1 非極性GaN激光二極管 041
3.3.2 兩段式激光與光子集成 042
3.3.3 超輻射發光二極管 043
3.4 集成PIN陣列 044
3.5 柔性探測器 045
3.6 本章小結 047
參考文獻 047
第4章 VLC的先進調制技術 049
4.1 PAM技術 050
4.2 DMT調制技術 051
4.3 CAP調制與解調原理 053
4.4 自適應比特功率加載OFDM 054
4.4.1 SNR估測技術 054
4.4.2 自適應比特功率分配技術 057
4.5 DFT-S OFDM調制 062
4.6 幾何整形與概率整形技術 063
4.6.1 幾何整形 063
4.6.2 概率整形 067
4.7 多帶超奈奎斯特脈沖成形CAP調制 076
4.7.1 超奈奎斯特機制 076
4.7.2 多帶CAP調制解調原理 078
4.7.3 多帶CAP FTN VLC 079
4.8 本章小結 083
參考文獻 083
第5章 VLC的信號處理技術 087
5.1 VLC系統信道特性與均衡技術的必要性 088
5.2 硬件預均衡技術 089
5.2.1 雙級聯定阻對稱T型幅度均衡器 092
5.2.2 硬件預均衡電路仿真結果 094
5.2.3 硬件預均衡電路測試結果 097
5.3 軟件預均衡技術 100
5.3.1 時域均衡器 100
5.3.2 基于FIR濾波器的軟件預均衡技術 101
5.3.3 基于OFDM調制的軟件預均衡技術 108
5.3.4 軟件預均衡技術仿真 110
5.4 線性后均衡技術 111
5.4.1 LMS后均衡技術 112
5.4.2 RLS后均衡技術 113
5.5 非線性后均衡技術 115
5.6 VLC線性/非線性聯合后均衡技術 118
5.7 基于無記憶冪級數的自適應軟件預均衡技術 120
5.8 本章小結 121
參考文獻 122
第6章 傳統機器學習在VLC中的應用 125
6.1 傳統機器學習在VLC中的應用概述 126
6.2 機器學習算法 128
6.2.1 基于聚類的K-Means算法 128
6.2.2 GMM算法 138
6.2.3 DBSCAN算法 145
6.2.4 基于SVM的信號處理 152
6.2.5 基于ICA的多帶CAP算法 158
6.3 本章小結 176
參考文獻 176
第7章 深度學習在VLC中的應用 181
7.1 深度學習在VLC中的應用概述 182
7.2 深度學習神經網絡算法 183
7.2.1 GK-DNN 183
7.2.2 基于雙分支神經網絡的DBMLP 194
7.2.3 MIMO-MBNN 203
7.2.4 基于STFT的二維圖像網絡算法 212
7.3 本章小結 219
參考文獻 219
第8章 VLC MIMO疊加調制技術 223
8.1 MIMO與疊加調制概述 224
8.2 PAM7疊加調制 231
8.2.1 傳統PAM-MISO系統 231
8.2.2 等概率預編碼方案 234
8.2.3 數值仿真分析 236
8.2.4 基于等概率預編碼方案的UVLC系統 240
8.3 QAM信號的疊加調制 243
8.3.1 疊加調制 243
8.3.2 接收端的疊加調制分離技術 247
8.3.3 基于OC的MISO-VLC實驗 251
8.4 方形星座點疊加調制 256
8.4.1 方形幾何整形的研究背景 256
8.4.2 方形幾何整形的原理 257
8.4.3 SGS-8QAM UVLC系統實驗研究 258
8.4.4 SGS-32QAM和SGS-128QAM UVLC系統實驗研究 262
8.4.5 SGS-32QAM FSO VLC系統實驗研究 270
8.4.6 SGS-64QAM和SGS-128QAM混合調制UVLC實驗研究 274
8.5 PS-MISO疊加編碼調制 282
8.5.1 概率星座整形及疊加編碼調制技術在16QAM MISO- VLC系統中的實驗研究 283
8.5.2 概率星座整形及疊加編碼調制技術在32QAM MISO- VLC系統中的實驗研究 288
8.6 MBNN的PAM疊加QAM實驗 292
8.7 本章小結 297
參考文獻 298
第9章 6G VLC的發展趨勢 303
9.1 高速VLC中的新器件 304
9.2 從P2P走向MIMO 306
9.3 柔性器件 307
9.4 6G VLC的挑戰與展望 308
9.5 本章小結 311
參考文獻 311
名詞索引 313
展開全部
面向6G的可見光通信關鍵技術 作者簡介
遲楠 復旦大學信息學院院長、教授、博士生導師、國家杰出青年科學基金獲得者、美國光學學會會士。擔任中國電子學會通信分會副主任委員、中國光學學會纖維光學與集成光學專業委員會常務委員、中國通信學會光通信專業委員會委員。先后獲得教 育部新世紀優 秀人才、上海市曙光學 者、上海市巾幗建功標兵、上海市三八紅旗手和中國電子學會優秀科技工作者等榮譽。獲教 育部自然科學獎二等獎、中國產學研合作創新成果獎一等獎、中國國際工業博覽會創新獎、寶鋼優 秀教師獎等各1項。長期從事高速光通信和高速可見光通信方面的研究，發表 SCI 檢索論文 300 余篇，出版專著 6 部。其中《高速可見光通信關鍵技術》入選“‘十三五’國之重器重點圖書”， LED-based Visible Light Communication 入選“國務院中國圖書對外推廣計劃教材”。
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