非高斯特殊噪聲干擾的抑制與消除：從經(jīng)典信號處理到壓縮感知方法

定　價：￥69.00

作　者：	劉思聰著
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787121364556	出版時間：	2019-05-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	188	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書針對寬帶通信系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)難點，基于經(jīng)典數(shù)字通信系統(tǒng)理論和新型稀疏恢復(fù)理論，從有效抑制窄帶干擾的新型物理層幀結(jié)構(gòu)設(shè)計、聯(lián)合抵抗窄帶干擾與沖激噪聲的*優(yōu)時頻聯(lián)合交織、基于壓縮感知與結(jié)構(gòu)化壓縮感知的窄帶干擾與沖激噪聲稀疏恢復(fù)等幾方面展開，介紹面向魯棒高效５Ｇ新空口的非高斯噪聲干擾抑制與消除*新研究進展和關(guān)鍵技術(shù)。相關(guān)技術(shù)可以廣泛應(yīng)用于新一代無線通信、大規(guī)模多天線系統(tǒng)、電力線通信等多種寬帶通信系統(tǒng)，為構(gòu)建高可靠、高速率、廣覆蓋、海量連接的５ＧＮｅｗＲａｄｉｏ新空口提供支撐。

作者簡介

　　宋健，IEEE Fellow和IET Fellow、IEEE期刊副主編、IEEE電力線通信技術(shù)委員會委員、ISO/IEC JTC1 SC 25/SC6委員、國際電聯(lián)6A工作組副主席。1995年3月獲清華大學電子工程系博士學位，先后于香港中文大學和加拿大滑鐵盧大學從事博士后研究。1998年進入美國休斯網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)公司從事研究工作。2005年起擔任清華大學教授、博士生導(dǎo)師。主要研究領(lǐng)域為數(shù)字電視傳輸技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)、電力線通信和可見光通信。__eol__發(fā)表220多篇學術(shù)論文（一篇為ESI前1%高引論文）。愛思唯爾2014、2015年中國高被引學者。獲2015年IEEE *佳期刊論文Scott Helt Award。出版多部中英文學術(shù)專著，獲兩項美國專利和50多項中國專利授權(quán)。擔任包括ISPLC 2012在內(nèi)的多個IEEE國際學術(shù)會議的技術(shù)委員會和大會主席。近五年承擔了可見光融合電力線通信網(wǎng)絡(luò)構(gòu)架、DTMB數(shù)字電視國際標準體系建設(shè)、5G新型多址技術(shù)研發(fā)與驗證”等通信與物聯(lián)網(wǎng)方面的科研項目，牽頭起草國家寬帶電力線通信物理層標準，已獲多項省部級和學會獎勵。作為主要完成人的項目獲2016年國家科技進步一等獎推薦。 __eol__

圖書目錄

目錄

第1章緒論
11技術(shù)背景
111寬帶數(shù)字通信系統(tǒng)發(fā)展綜述
112寬帶數(shù)字通信系統(tǒng)中的主要噪聲和干擾
113窄帶干擾與沖激噪聲的特征及其危害
12相關(guān)技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀及面臨的挑戰(zhàn)
121窄帶干擾抑制方法的研究現(xiàn)狀與存在的問題
122沖激噪聲抑制方法的研究現(xiàn)狀與存在的問題
13關(guān)鍵科學問題
14本書主要內(nèi)容
15如何閱讀本書
第2章系統(tǒng)模型與基礎(chǔ)知識
21寬帶數(shù)字通信系統(tǒng)概述
211基于OFDM技術(shù)的寬帶塊傳輸系統(tǒng)架構(gòu)
212基于OFDM塊傳輸系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)
22寬帶數(shù)字通信系統(tǒng)幀結(jié)構(gòu)
221幀頭前導(dǎo)符號結(jié)構(gòu)
222數(shù)據(jù)子幀結(jié)構(gòu)
23窄帶干擾模型與沖激噪聲模型
231窄帶干擾模型
232沖激噪聲模型
24稀疏恢復(fù)理論基礎(chǔ)
241壓縮感知理論
242結(jié)構(gòu)化壓縮感知理論
243稀疏貝葉斯學習理論
第3章抑制窄帶干擾的同步幀結(jié)構(gòu)設(shè)計
31本章引言
32系統(tǒng)模型
33窄帶干擾下的OFDM同步幀結(jié)構(gòu)設(shè)計
34基于前導(dǎo)符號檢測的定時同步與小數(shù)載波頻偏估計
35窄帶干擾下整數(shù)CFO估計與信令檢測
36算法性能分析
37仿真結(jié)果與討論
38本章小結(jié)
第4章窄帶干擾與沖激噪聲下的最優(yōu)時頻聯(lián)合交織
41本章引言
42系統(tǒng)模型
43最優(yōu)時頻聯(lián)合交織方案設(shè)計
431最大化時間分集增益交織方案
432最大化頻率分集增益交織方案
44算法性能分析
45仿真結(jié)果與討論
46本章小結(jié)
第5章基于稀疏恢復(fù)理論的窄帶干擾重構(gòu)與消除
51本章引言
52系統(tǒng)模型
53基于壓縮感知的窄帶干擾重構(gòu)
531幀結(jié)構(gòu)系統(tǒng)模型
532重復(fù)訓練序列時間差分采樣
533壓縮感知重構(gòu)算法
534仿真結(jié)果與討論
54基于結(jié)構(gòu)化壓縮感知的MIMO系統(tǒng)窄帶干擾重構(gòu)
541MIMO系統(tǒng)窄帶干擾與信號模型
542窄帶干擾的空域多維差分采樣
543基于結(jié)構(gòu)化壓縮感知的窄帶干擾重構(gòu)算法——S-SAMP
544仿真結(jié)果與討論
55基于稀疏貝葉斯學習的窄帶干擾重構(gòu)
551系統(tǒng)模型
552基于塊稀疏貝葉斯學習的CP-OFDM系統(tǒng)窄帶干擾重構(gòu)
553仿真結(jié)果與討論
56算法性能分析
57本章小結(jié)
第6章基于稀疏恢復(fù)理論的沖激噪聲重構(gòu)與消除
61本章引言
62系統(tǒng)模型
63基于先驗輔助壓縮感知的沖激噪聲消除
631沖激噪聲下的OFDM 系統(tǒng)模型
632基于先驗輔助壓縮感知的沖激噪聲重構(gòu)
633仿真結(jié)果與討論
64基于結(jié)構(gòu)化壓縮感知的MIMO系統(tǒng)沖激噪聲消除
641沖激噪聲下的MIMO 系統(tǒng)模型
642基于結(jié)構(gòu)化壓縮感知的沖激噪聲空域多維采樣
643采用新型結(jié)構(gòu)化壓縮感知貪心算法SPA-SAMP 重構(gòu)沖激噪聲
644仿真結(jié)果與討論
65基于時頻聯(lián)合壓縮感知框架的窄帶干擾與沖激噪聲聯(lián)合消除
651基于壓縮感知的時頻聯(lián)合采樣OFDM 系統(tǒng)模型
652時頻聯(lián)合壓縮感知框架下窄帶干擾與沖激噪聲聯(lián)合重構(gòu)
653仿真結(jié)果與討論
66算法性能分析
67本章小結(jié)
第7章總結(jié)與展望
71技術(shù)總結(jié)
72未來研究展望
參考文獻
附錄A多徑衰落下同步算法抑制窄帶干擾有效性
附錄BSPA-SAMP算法收斂性與解的存在性
B1引理61 的證明
B2定理61 （無噪收斂性）的證明
B3定理62 （有噪收斂性）的證明
附錄CSCS-MMV混合1，2-范數(shù)最小化問題解的存在性