多天线系统中的迭代信号处理技术 魏急波等 9787030406521 pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

基本信息

书名：多天线系统中的迭代信号处理技术

定价：75.00元

作者：魏急波等

出版社：科学出版社

出版日期：2014-06-01

ISBN：9787030406521

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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《多天线系统中的迭代信号处理技术》可供无线通信系统设计、通信电子对抗等领域的技术人员学习和
参考，也可作为高等院校和科研院所信息与通信工程、信号与信息处理等专
业研究生的教材或参考书。

内容提要

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《多天线系统中的迭代信号处理技术》深入、系统地论述多天线系统中迭代信号处理的理论、算法及应
用，总结作者多年来在该领域的研究成果及国际上的一些相关研究进展。
《多天线系统中的迭代信号处理技术》共７章，主要内容有迭代信号处理基础及研究进展、多天线系统迭代信
号检测与译码、迭代均衡和干扰抵消、迭代信道估计与同步技术等。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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深入探索信号处理的新范式：一种系统性的方法 本书旨在为广大读者，尤其是从事通信工程、电子工程、计算机科学以及相关领域研究和开发的专业人士，提供一个全面而深入的信号处理技术视角。我们不局限于传统理论的陈述，而是着重于构建一种系统的、迭代的思维方式，以应对现代复杂信号处理的挑战。本书的核心理念在于，许多信号处理问题并非孤立存在，而是可以通过反复优化和逼近的过程得到有效解决。 第一篇：基础理论与方法论的革新 在现代通信和信息系统中，信号的复杂性和处理需求的不断提升，迫使我们重新审视传统的信号处理框架。本书的第一篇，将致力于奠定坚实的基础，并引入一种全新的方法论。 第一章：信号处理的演进与挑战 我们将首先回顾信号处理技术的历史发展脉络，从早期的线性系统理论，到后来的统计信号处理，再到如今面临的非线性、高维、大数据等挑战。深入分析当前通信系统（如5G、6G）、雷达、医疗成像、传感器网络等领域对信号处理提出的新要求，例如： 高速率与大带宽： 如何在高密度、高数据速率的环境下，有效地提取和恢复有用信息？ 低功耗与实时性： 在移动设备和嵌入式系统中，如何在保证性能的同时，显著降低功耗并实现实时处理？ 鲁棒性与抗干扰： 如何在存在噪声、干扰、衰落等恶劣信道条件下，保证信号处理的可靠性？ 智能化与自适应： 如何设计能够根据环境变化和信号特性自动调整参数的处理算法？ 通过对这些挑战的梳理，为后续章节的深入探讨铺设道路。 第二章：迭代优化范式的引入 迭代优化是本书的核心方法论。本章将详细介绍迭代优化的基本原理，包括： 何为迭代优化： 解释迭代过程的本质，即通过一系列近似步骤，逐步逼近最优解。 收敛性与稳定性： 分析迭代算法的收敛条件、收敛速度以及稳定性问题，并介绍常用的收敛性判别方法。 损失函数与目标函数： 讲解如何构建合适的损失函数或目标函数，以量化信号处理任务的性能，并指导迭代过程。 优化算法概览： 简要介绍梯度下降、牛顿法、共轭梯度法等经典的优化算法，为后续深入研究打下基础。 我们将强调，在信号处理领域，许多最优解难以直接获得，而迭代优化提供了一种务实有效的路径。 第三章：数学工具箱：赋能迭代求解 迭代优化离不开强大的数学工具。本章将重点介绍在信号处理中广泛应用的数学概念和技术，并阐述它们与迭代过程的联系： 线性代数基础： 矩阵运算、特征值分解、奇异值分解（SVD）、伪逆等，以及它们在信号表示、降维、滤波等方面的作用。 概率论与统计学： 随机变量、概率分布、期望、方差、贝叶斯定理、最大似然估计（MLE）、最小均方误差（MMSE）估计等，这些是理解噪声、建模信道以及设计估计和检测算法的关键。 凸优化理论： 介绍凸集、凸函数、凸优化问题，以及凸集上的投影等概念。强调凸优化问题能够保证全局最优解，并具有高效的求解算法，这对于设计性能可保证的信号处理算法至关重要。 凸集上的投影算法： 详细介绍在凸集上的投影操作，这是许多迭代算法（如投影梯度法、交替最小二乘法）的核心组成部分。 第二篇：核心迭代信号处理技术 在夯实了理论基础后，本篇将聚焦于一系列在现代信号处理中至关重要的迭代技术，并结合具体应用场景进行讲解。 第四章：基于优化的信号估计与检测 信号估计和检测是信号处理的核心任务。本章将介绍如何利用迭代优化技术解决这些问题： 参数估计： 最大似然估计（MLE）的迭代求解： 针对MLE难以直接解析求解的情况，介绍基于梯度下降、牛顿法等的迭代求解方法，例如在通信系统中估计信道参数。 最大后验概率（MAP）估计： 结合先验信息，介绍MAP估计的迭代求解，特别是在贝叶斯框架下的应用。 迭代加权最小二乘法（IRWLS）： 用于处理具有非高斯噪声的信号估计问题，例如在通信系统中估计存在脉冲噪声的信号。 信号检测： 基于判决函数的迭代优化： 如何根据不同的准则（如 Neyman-Pearson, MAP），迭代地优化判决函数以实现最优检测。 联合参数估计与信号检测： 在许多实际应用中，检测和估计是耦合的，介绍如何通过迭代的方式联合解决这两类问题。 第五章：稀疏信号处理与压缩感知 稀疏性是自然界和许多工程信号的普遍特性。本章将深入探讨稀疏信号处理及其在压缩感知中的应用： 稀疏表示： 介绍如何将信号表示为稀疏字典的线性组合，以及字典学习（Dictionary Learning）的迭代算法。 稀疏信号恢复： L1范数最小化： 介绍L1范数诱导稀疏性的原理，以及Basis Pursuit（BP）、LASSO等算法。 迭代阈值算法（Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithms, ISTA）及其变种： 详细讲解ISTA及其加速版本（如FISTA），它们是求解L1范数最小化问题的核心迭代算法。 匹配追踪（Matching Pursuit, MP）和正交匹配追踪（Orthogonal Matching Pursuit, OMP）： 介绍这些贪婪算法在稀疏表示和信号恢复中的应用。 压缩感知（Compressed Sensing, CS）： CS的基本原理： 讲解信号的稀疏性和测量矩阵的 Restricted Isometry Property (RIP)。 CS的重构算法： 重点介绍迭代优化在CS重构中的作用，如IRLS、ISTA等。 CS在图像/信号采集、雷达等领域的应用。 第六章：迭代信道估计与均衡 在无线通信领域，信道估计和均衡是保证通信质量的关键技术。本章将重点介绍迭代方法在其中的应用： 传统信道估计算法回顾： 简单介绍LS、MMSE等经典方法。 迭代信道估计： 基于期望最大化（EM）算法的信道估计： 适用于存在未知参数或非高斯噪声的情况。 基于信息论的迭代信道估计： 例如，基于最大互信息准则的迭代估计。 联合信道估计与数据检测： 介绍迭代地同时进行信道估计和数据符号检测（如Turbo均衡），以提升性能。 迭代信道均衡： 基于优化的均衡器设计： 例如，基于最小均方误差（MMSE）准则的均衡器，并通过迭代算法进行求解。 自适应均衡算法： 介绍LMS、RLS等自适应均衡算法，它们本质上也是一种迭代优化过程。 Turbo均衡与LDPC均衡： 结合信道编码，介绍迭代均衡技术在解码过程中发挥的作用。 第七章：贝叶斯推断与马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法 贝叶斯方法在处理不确定性和复杂模型方面具有天然优势。本章将介绍贝叶斯推断及其在信号处理中的迭代求解： 贝叶斯推断基础： 后验概率、先验分布、似然函数等。 近似推断方法： 变分推断（Variational Inference, VI）： 将后验分布的近似问题转化为优化问题，并通过迭代算法求解。 马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法： Metropolis-Hastings算法： 详细介绍其工作原理、接受率计算以及迭代过程。 Gibbs采样： 介绍其在条件分布上的采样，以及与Metropolis-Hastings算法的结合。 MCMC在信号去噪、信道估计、参数估计等方面的应用。 第八章：交替最小二乘法（ALS）及其推广 交替最小二乘法是一种强大的用于求解矩阵分解和模型参数估计的迭代算法。 ALS的基本原理： 介绍其通过交替优化不同变量子集来求解最小二乘问题的思想。 ALS在矩阵分解中的应用： 非负矩阵分解（NMF）： 介绍其在主题模型、图像处理等领域的应用，并讲解ALS的求解过程。 张量分解： 介绍ALS在Tucker分解、CP分解等张量分解算法中的应用。 ALS在信号处理中的应用： 通信系统中的信道估计与数据检测。 用户行为建模与推荐系统。 第三篇：前沿探索与应用实践 本篇将拓展视野，介绍当前信号处理领域的一些前沿技术，并结合实际应用场景，展示迭代信号处理技术的强大生命力。 第九章：深度学习与迭代信号处理的融合 深度学习作为一种强大的表示学习和优化技术，与迭代信号处理有着天然的契合点。 基于深度学习的信号处理： 深度神经网络（DNN）作为信号处理模块： 例如，用于信道去噪、信号复原、特征提取等。 深度学习模型的训练过程： 本质上也是一种大规模的迭代优化过程（如梯度下降及其变种）。 深度学习与传统迭代算法的结合： 深度展开（Deep Unfolding）： 将传统的迭代算法（如ISTA）的迭代步映射到神经网络的层，通过端到端训练来优化算法性能。 学习优化的迭代算法： 利用深度学习来学习优化算法的参数或策略。 在通信、图像处理、自然语言处理等领域的融合应用。 第十章：多天线系统中的迭代信号处理应用 作为本书的重点聚焦方向，本章将深入探讨迭代信号处理技术在多天线系统（MIMO）中的具体应用。 MIMO系统的基本模型与挑战： 介绍MIMO系统的信道模型、空间复用、分集增益等概念，以及信号处理面临的维度灾难、信道耦合等问题。 迭代信号检测： 软干扰抵消（Soft Interference Cancellation, SIC）与迭代 SIC： 介绍如何通过迭代地抵消其他用户的干扰来改进自身用户的检测性能。 贝叶斯推断在MIMO检测中的应用： 如MCMC方法在多用户MIMO检测中的应用。 深度学习在MIMO检测中的应用： 如深度展开的MIMO检测算法。 迭代信道估计： 联合信道估计与数据检测： 在多用户MIMO系统中，如何迭代地进行联合估计与检测。 分布式MIMO中的信道估计。 波束形成与多用户MIMO中的资源分配： 介绍迭代算法在优化波束形成向量、资源分配策略等方面的应用。 第十一章：工程实践与案例分析 理论的价值最终体现在实践中。本章将通过具体的工程案例，展示迭代信号处理技术的应用效果。 通信系统中迭代算法的实现与优化： 介绍在实际通信系统中部署迭代算法时需要考虑的计算复杂度、存储需求、实时性等问题，以及相应的优化策略。 雷达信号处理中的迭代技术： 如稀疏成像、目标检测与跟踪中的迭代优化。 医疗影像处理中的迭代算法： 如CT/MRI重建、图像去噪等。 传感器网络中的协作信号处理。 第十二章：未来展望与挑战 最后，我们将对迭代信号处理技术的未来发展方向进行展望，并指出当前仍面临的挑战。 更高效、更鲁棒的迭代优化算法。 在极端环境下的信号处理： 如低信噪比、强干扰等。 面向智能化和自主化系统的信号处理。 理论与算法的进一步融合。 本书的目标是为读者提供一套系统性的思维工具和解决问题的框架，使其能够灵活地运用迭代信号处理技术，应对未来信息处理领域的各种复杂挑战。通过深入理解和掌握这些技术，读者将能够设计出更高效、更智能、更可靠的信号处理系统。