定 價：65 元
叢書名：新工科卓越工程師教育培養(yǎng)計劃電子信息類專業(yè)系列教材
- 作者：尹學(xué)鋒，程翔 著
- 出版時間：2021/6/1
- ISBN：9787568068918
- 出 版 社：華中科技大學(xué)出版社
- 中圖法分類：TN011
- 頁碼：332
- 紙張：膠版紙
- 版次：1
- 開本：16開
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(guān)性以及參數(shù)域與觀測域之間的變換特征等基礎(chǔ)性的知識，介紹業(yè)內(nèi)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(gòu)建的步驟與得到的標(biāo)準(zhǔn)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(tǒng)所關(guān)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。
這部教材具有如下的特點：1）理論架構(gòu)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(huán)節(jié)進行詳細的介紹；2）內(nèi)容新穎先進：這部教材側(cè)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(guān)鍵技術(shù)如大規(guī)模天線陣列、毫米波傳輸闡述相應(yīng)的信道特征提取細節(jié)；3）體現(xiàn)學(xué)科交叉與融合：該教材的多個章節(jié)對將信道特征在通信以外領(lǐng)域中的應(yīng)用進行了詳細描述，如與雷達目標(biāo)識別以及環(huán)境感知領(lǐng)域的交叉應(yīng)用，利用信道特征通過機器學(xué)習(xí)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(huán)境中散射體的位移進行預(yù)測等，信道與其他功能實現(xiàn)之間的交叉對未來智能技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)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(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在信道特征提取中的應(yīng)用范例，這些內(nèi)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。
準(zhǔn)確了解無線電波傳播信道特征是實現(xiàn)高質(zhì)量無線通信的基礎(chǔ)。在5G時代，復(fù)雜的無線環(huán)境、多種的應(yīng)用類型、以及一系列先進通信技術(shù)的使用，使無線傳播信道的研究從傳統(tǒng)的模型構(gòu)建迅速演化為基于人工智能和深度學(xué)習(xí)方法對信道的多維、動態(tài)和統(tǒng)計特征進行深入挖掘，以提高系統(tǒng)穩(wěn)定性，改善用戶體驗。近年來雖然有多本信道特征相關(guān)的著作、教材陸續(xù)出版，但大都側(cè)重于信道某一方面的特征描述，較為籠統(tǒng)地解釋信道特征研究的標(biāo)準(zhǔn)流程，關(guān)注的場景相對單一，特征多限于窄帶和有限維度色散，缺乏對5G所應(yīng)用的復(fù)雜環(huán)境如高速移動、空對地傳輸、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、密集城市、多種類型植被情況下的未知信道特性的研究進行闡述。本書針對現(xiàn)階段高校研究所對于電波傳播信道特征的內(nèi)容與5G，6G的發(fā)展存在較大差距的問題，對信道特征在5G應(yīng)用背景下的研究方法、取得的成果進行闡述，為5G、6G和B5G其他多種無線系統(tǒng)研發(fā)提供信道參考。
本書的主要內(nèi)容包括了無線傳播信道諸如損耗特征、擴散特征、隨機特征、相關(guān)性以及參數(shù)域與觀測域之間的變換特征等基礎(chǔ)性的知識，介紹業(yè)內(nèi)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(gòu)建的步驟與得到的標(biāo)準(zhǔn)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。
這部教材在編寫的過程中突出如下方面的側(cè)重。首先，保持信道特征理論架構(gòu)的完整性。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(huán)節(jié)進行詳細的介紹。其次，注重內(nèi)容的新穎性和先進性。這部教材側(cè)重寬帶無線通信對信道特征研究的需求，介紹并分析時、空、頻、極化、以及時變情況下的信道特征挖掘。書中描述的測量方法、信道參數(shù)提取算法和建模方法，同樣適合于5G場景如使用大規(guī)模天線陣列、毫米波傳輸情況下的信道特征研究。再者，本書側(cè)重學(xué)科交叉與融合。其中多個章節(jié)對將信道特征在通信以外領(lǐng)域中的應(yīng)用進行了詳細描述，如與雷達目標(biāo)識別以及環(huán)境感知領(lǐng)域的交叉應(yīng)用，利用信道特征通過機器學(xué)習(xí)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(huán)境中散射體的位移進行預(yù)測等，信道與其他功能實現(xiàn)之間的交叉對未來智能技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展具有重要的意義。此外，本書所介紹和描述的方法具有較強的通用性。和其他相對籠統(tǒng)介紹信道特征不同，我們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、卡爾曼濾波算法在信道特征提取中的應(yīng)用范例，這些內(nèi)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。
工學(xué)博士，同濟大學(xué)電子與信息工程學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師, 1995年畢業(yè)于華中科技大學(xué)光電子工程系，2002、2006年于丹麥奧爾堡大學(xué)分別獲得數(shù)字通信碩士學(xué)位和無線通信工學(xué)博士學(xué)位。主要研究興趣包括電波傳播信道特征、高精度參數(shù)估計算法、雷達信號處理與無線環(huán)境感知, 發(fā)表論文120余篇，英文著作一部，授權(quán)PCT國際專利8項，中國專利5項，國際信道標(biāo)準(zhǔn)兩項。主要科研成果有：（1）、多種信道參數(shù)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(jù)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?qū)γ織l傳播路徑的14個參數(shù)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(biāo)準(zhǔn)算法；（2）、實測統(tǒng)計信道模型成為國際標(biāo)準(zhǔn)，即基于城市場景的Relay信道特征模型成為ITU信道模型標(biāo)準(zhǔn)，無人機空地信道模型成為3GPP標(biāo)準(zhǔn)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(nèi)外場景，動靜態(tài)，全雙工，空對地、衛(wèi)星對地面，Massive MIMO，以及地物損耗、植被損耗場景；（4）、創(chuàng)新隨機圖論信道模擬理論，擁有自主知識產(chǎn)權(quán)的核心仿真技術(shù)，使圖論成為可代替射線追蹤的低復(fù)雜度、高準(zhǔn)確度信道仿真工具。
1 傳播信道特征
1.1 無線信道中的三種衰落現(xiàn)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(luò)和相位分布
1.4.2 包絡(luò)水平交叉率和平均衰落時長
1.4.3 相關(guān)函數(shù)
1.5 多徑衰落的雙重性
1.6 廣義穩(wěn)態(tài)非相關(guān)散射假設(shè)(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(jié)
1.9 習(xí)題
2 通用信道模型
2.1 信道擴散函數(shù)
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(jié)
2.8 習(xí)題
3 信道測量
3.1 信道測量方法綜述
3.2 信道測量設(shè)備與系統(tǒng)
3.3 測量數(shù)據(jù)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(shù)估計的模糊度
3.6.4 切換模式*優(yōu)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(jié)
3.8 習(xí)題
4 確定性信道的參數(shù)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(dǎo)
4.5.3 參數(shù)初始化算法
4.6 RiMAX 算法概述
4.7 基于證據(jù)框架的算法
4.7.1 多層證據(jù)框架（Multi-level evidence framework）
4.7.2 案例一: 包含指數(shù)衰減的三層證據(jù)框架
4.7.3 案例二: 包含延遲擴散的雙層證據(jù)框架
4.8 小結(jié)
4.9 習(xí)題
5 統(tǒng)計性信道參數(shù)估計
5.1 色散參數(shù)的簡要回顧
5.2 微分布散射體的參數(shù)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(shù)據(jù)評估
5.4 小結(jié)
5.5 習(xí)題
6 基于測量的統(tǒng)計信道建模
6.1 統(tǒng)計信道模型構(gòu)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(yīng)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(quán)因子的MCD計算方法
6.2.2.3 路徑聚類的實驗結(jié)果
6.3 廣義穩(wěn)態(tài)觀測數(shù)據(jù)長度的選擇
6.3.1 基于*小擴散變化的數(shù)據(jù)分割方法
6.3.1.1 基于Kolgomorov-Smirnov假設(shè)檢驗的數(shù)據(jù)分割方法
6.3.2 實際測量數(shù)據(jù)分析實例
6.3.3 結(jié)論
6.4 中繼和協(xié)作多點信道建模
6.4.1 背景介紹
6.4.2 SSF互相關(guān)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(jié)
6.6 習(xí)題
7 移動場景下的信道特征提取
7.1 研究現(xiàn)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(shù)跟蹤估計算法
7.2.1 概覽
7.2.2 EKF的結(jié)構(gòu)
7.2.2.1 狀態(tài)(系統(tǒng))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(fù)雜度的粒子濾波PF算法
7.3.1.1 粒子狀態(tài)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(huán)境
7.3.2 實測算法性能驗證
7.4 小結(jié)
7.5 習(xí)題
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